使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现
使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现, 爬虫状态显示使用graphite实现。
这个工程是我对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现,它包含一个针对http://www.woaidu.org/ 网站的spider, 将其网站的书名,作者,书籍封面图片,书籍概要,原始网址链接,书籍下载信息和书籍爬取到本地: * 分布式使用redis实现,redis中存储了工程的request,stats信息,能够对各个机器上的爬虫实现集中管理,这样可以 解决爬虫的性能瓶颈,利用redis的高效和易于扩展能够轻松实现高效率下载:当redis存储或者访问速度遇到瓶颈时,可以 通过增大redis集群数和爬虫集群数量改善。 * 底层存储实现了两种方式: * 将书名,作者,书籍封面图片文件系统路径,书籍概要,原始网址链接,书籍下载信息,书籍文件系统路径保存到mongodb 中,此时mongodb使用单个服务器,对图片采用图片的url的hash值作为文件名进行存储,同时可以定制生成各种大小尺寸的缩略 图,对文件动态获得文件名,将其下载到本地,存储方式和图片类似,这样在每次下载之前会检查图片和文件是否曾经下载,对 已经下载的不再下载; * 将书名,作者,书籍封面图片文件系统路径,书籍概要,原始网址链接,书籍下载信息,书籍保存到mongodb中,此时mongodb 采用mongodb集群进行存储,片键和索引的选择请看代码,文件采用mongodb的gridfs存储,图片仍然存储在文件系统中,在每次下载 之前会检查图片和文件是否曾经下载,对已经下载的不再下载; * 避免爬虫被禁的策略: * 禁用cookie * 实现了一个download middleware,不停的变user-aget * 实现了一个可以访问google cache中的数据的download middleware(默认禁用) * 调试策略的实现: * 将系统log信息写到文件中 * 对重要的log信息(eg:drop item,success)采用彩色样式终端打印 * 文件,信息存储: * 实现了FilePipeline可以将指定扩展名的文件下载到本地 * 实现了MongodbWoaiduBookFile可以将文件以gridfs形式存储在mongodb集群中 * 实现了SingleMongodbPipeline和ShardMongodbPipeline,用来将采集的信息分别以单服务器和集群方式保存到mongodb中 * 访问速度动态控制: * 跟据网络延迟,分析出scrapy服务器和网站的响应速度,动态改变网站下载延迟 * 配置最大并行requests个数,每个域名最大并行请求个数和并行处理items个数 * 爬虫状态查看: * 将爬虫stats信息(请求个数,文件下载个数,图片下载个数等)保存到redis中 * 实现了一个针对分布式的stats collector,并将其结果用graphite以图表形式动态实时显示 * mongodb集群部署:在commands目录下有initshardingmongodb.py文件,可以方便在本地部署
sudo python init_sharding_mongodb.py --path=/usr/bin
cd woaidu_crawler/commands/ sudo python init_sharding_mongodb.py --path=/usr/bin
scrapy crawl woaidu
cd woaidu_crawler/commands/ python init_single_mongodb.py
ITEM_PIPELINES = ['woaidu_crawler.pipelines.cover_image.WoaiduCoverImage', 'woaidu_crawler.pipelines.bookfile.WoaiduBookFile', 'woaidu_crawler.pipelines.drop_none_download.DropNoneBookFile', 'woaidu_crawler.pipelines.mongodb.SingleMongodbPipeline', 'woaidu_crawler.pipelines.final_test.FinalTestPipeline',]
scrapy crawl woaidu
每次运行完之后都要执行commands/clearstats.py文件来清除redis中的stats信息 ``` python clearstats.py ```