Wie implementiert Scrapy den automatischen Lastausgleich von Crawler-Hosts?

Mit der Entwicklung des Internets ist die Datenerfassung zu einem wichtigen Mittel in verschiedenen Branchen geworden, und die Crawler-Technologie ist zweifellos eine der portabelsten und effektivsten Methoden zur Datenerfassung. Das Scrapy-Framework ist ein sehr hervorragendes Python-Crawler-Framework. Es verfügt über eine vollständige Architektur und flexible Erweiterungen und bietet gleichzeitig eine gute Unterstützung für das Crawlen dynamischer Websites.

Bei der Entwicklung von Crawlern müssen wir uns oft damit befassen, wie wir mit Spinnenbesuchen umgehen. Mit zunehmender Größe der Website kann es leicht zu Leistungsengpässen kommen, wenn Sie sich zum Crawlen der Daten nur auf einen einzigen Computer verlassen. Zu diesem Zeitpunkt ist es erforderlich, die Crawler-Maschine horizontal zu erweitern, dh die Anzahl der Maschinen zu erhöhen, um einen automatischen Lastausgleich des Crawler-Hosts zu erreichen.

Für das Scrapy-Framework kann durch einige Techniken ein automatischer Lastausgleich des Crawler-Hosts erreicht werden. Als Nächstes stellen wir vor, wie das Scrapy-Framework den automatischen Lastausgleich von Crawler-Hosts implementiert.

1. Verwendung von Docker

Docker ist eine leichte Virtualisierungstechnologie, die Anwendungen in einen Container packen kann, der in jeder Umgebung ausgeführt werden kann. Dies macht die Bereitstellung und Verwaltung von Scrapy-Crawlern viel einfacher und flexibler. Mit Docker können wir mehrere Spider in einer oder mehreren virtuellen Maschinen bereitstellen und diese Spider können über das Netzwerk zwischen Docker-Containern miteinander kommunizieren. Gleichzeitig bietet Docker einen automatischen Lastausgleichsmechanismus, der den Verkehr zwischen Spiders effektiv ausgleichen kann.

2. Redis-basierte verteilte Warteschlange

Scrapys eigener Scheduler ist eine eigenständige Version der Warteschlange, aber wenn wir den Crawler von Scrapy verteilt auf mehreren Maschinen bereitstellen müssen, müssen wir eine verteilte Warteschlange verwenden. Zu diesem Zeitpunkt kann die verteilte Warteschlange von Redis verwendet werden.

Redis ist eine leistungsstarke Schlüsselwertdatenbank mit sehr schnellen Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und einem Persistenzmechanismus. Gleichzeitig ist es auch ein verteiltes Caching-System. Durch die Bereitstellung der verteilten Warteschlange in Redis können wir einen Lastausgleich der Crawler auf mehreren Maschinen erreichen. Die spezifische Implementierungsmethode ist: Spider sendet URL-Anfragen an die Redis-Warteschlange, und dann verbrauchen mehrere Spider-Instanzen diese Anfragen und geben Crawling-Ergebnisse zurück.

3. Verwendung von Scrapy-Cluster

Scrapy-Cluster ist ein verteiltes Scrapy-Framework, das mithilfe der Twisted-Netzwerkbibliothek erstellt wurde und Docker und Docker Compose verwendet, um die Crawler-Umgebung aufzuteilen. Scrapy-Cluster umfasst mehrere Komponenten, von denen Master, Scheduler und Slave die wichtigsten sind. Die Master-Komponente ist für die Verwaltung des gesamten verteilten Systems verantwortlich, die Scheduler-Komponente ist für die Verwaltung der Crawler-Warteschlange verantwortlich und die Slave-Komponente ist für die spezifische Implementierung des Crawlers verantwortlich. Durch die Verwendung von Scrapy-Cluster können wir den Lastausgleich und die verteilte Bereitstellung von Scrapy einfacher implementieren.

4. Lastausgleichsalgorithmus

Wie verteilt man Spiders, die auf mehreren Maschinen laufen? Hier müssen wir einige Lastausgleichsalgorithmen verwenden. Zu den gängigen Lastausgleichsalgorithmen gehören Abfragealgorithmen, Zufallsalgorithmen, gewichtete Abfragealgorithmen, gewichtete Zufallsalgorithmen usw. Unter diesen ist der gewichtete Abfragealgorithmus ein relativ häufiger Lastausgleichsalgorithmus, der Anforderungen entsprechend der Auslastung der Maschine zuweist. Wenn die Anzahl der Aufgaben größer ist, werden Maschinen mit geringerer Last mehr Aufgaben zugewiesen, wodurch ein Lastausgleich erreicht wird.

Zusammenfassung

Beim Sammeln umfangreicher Webdaten können die verteilte Bereitstellung und die automatische Lastausgleichstechnologie von Scrapy die Leistung und Zuverlässigkeit erheblich verbessern. Docker, Redis-basierte verteilte Warteschlangen, Scrapy-Cluster und andere Technologien können verwendet werden, um einen automatischen Lastausgleich des Crawler-Hosts zu erreichen. Gleichzeitig ist der Lastausgleichsalgorithmus auch eines der wichtigen Mittel zur Erzielung eines automatischen Lastausgleichs. Er erfordert die Auswahl des geeigneten Algorithmus basierend auf spezifischen Problemen und Anforderungen. Die Anwendung der oben genannten Techniken kann den Scrapy-Crawler verbessern, Zugriffsfehler reduzieren und die Effizienz und Genauigkeit der Datenerfassung verbessern.

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