DownloaderAwarePriorityQueue 学习笔记

1. 简介

DownloaderAwarePriorityQueue 是 Scrapy 中一个高级的优先级队列实现，它不仅考虑请求的优先级，还会考虑下载器的负载情况。这个队列为每个域名（slot）维护独立的优先级队列，通过平衡不同域名的请求来优化爬虫性能。

1.1 主要特点

• 为每个域名维护独立的优先级队列
• 考虑下载器当前负载进行调度
• 支持请求优先级
• 支持持久化存储

1.2 使用限制

• 不支持 CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP 设置
• 需要显式配置才能使用
• 需要更多的内存来维护多个队列

2. 核心组件

2.1 DownloaderInterface

class DownloaderInterface:
    def __init__(self, crawler):
        self.downloader = crawler.engine.downloader

    def stats(self, possible_slots):
        # 返回每个 slot 的活跃下载数
        return [(self._active_downloads(slot), slot) 
                for slot in possible_slots]

    def get_slot_key(self, request):
        # 获取请求对应的 slot key
        return self.downloader.get_slot_key(request)

    def _active_downloads(self, slot):
        # 获取指定 slot 的活跃下载数
        if slot not in self.downloader.slots:
            return 0
        return len(self.downloader.slots[slot].active)

2.2 队列管理

class DownloaderAwarePriorityQueue:
    def __init__(self, crawler, downstream_queue_cls, key, slot_startprios=None):
        self._downloader_interface = DownloaderInterface(crawler)
        self.pqueues = {}  # slot -> priority queue 映射

3. 工作原理

3.1 请求入队流程

1. 获取请求的 slot key（通常是域名）
2. 检查该 slot 是否有对应的优先级队列
3. 如果没有，创建新的优先级队列
4. 将请求添加到对应的队列中

3.2 请求出队流程

1. 获取所有 slot 的活跃下载数
2. 选择负载最小的 slot
3. 从该 slot 的队列中获取请求
4. 如果队列为空，删除该 slot 的队列

4. 核心方法实现

4.1 push 方法

def push(self, request):
    """将请求添加到对应 slot 的优先级队列中"""
    slot = self._downloader_interface.get_slot_key(request)
    if slot not in self.pqueues:
        self.pqueues[slot] = self.pqfactory(slot)
    queue = self.pqueues[slot]
    queue.push(request)

4.2 pop 方法

def pop(self):
    """从负载最小的 slot 中获取下一个请求"""
    stats = self._downloader_interface.stats(self.pqueues)
    if not stats:
        return None
    slot = min(stats)[1]  # 获取负载最小的 slot
    queue = self.pqueues[slot]
    request = queue.pop()
    if len(queue) == 0:
        del self.pqueues[slot]
    return request

5. 负载均衡策略

5.1 slot 选择

• 基于活跃下载数选择最空闲的域名
• 避免单个域名被过度请求
• 自动平衡不同域名的请求量

5.2 优化效果

• 防止对单个域名的并发请求过多
• 提高爬虫的整体效率
• 降低被反爬的风险

6. 使用场景

6.1 适用场景

1. 需要抓取多个域名的爬虫
2. 对抓取速度和效率有较高要求
3. 需要控制对每个域名的请求频率
4. 大规模分布式爬虫系统

6.2 不适用场景

1. 只抓取单个域名的爬虫
2. 对内存使用有严格限制的场景
3. 需要使用 CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP 的场景

7. 配置和使用

7.1 启用配置

# settings.py
SCHEDULER_PRIORITY_QUEUE = "scrapy.pqueues.DownloaderAwarePriorityQueue"

7.2 注意事项

1. 确保 CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 0
2. 合理设置并发数
3. 注意内存使用
4. 监控队列状态

8. 性能考虑

8.1 优势

• 智能的负载均衡
• 自动的请求分配
• 防止域名过载

8.2 劣势

• 额外的内存开销
• 调度开销略大
• 配置要求较高

9. 最佳实践

9.1 使用建议

1. 根据实际需求选择是否使用
2. 合理配置并发参数
3. 监控内存使用情况
4. 定期检查队列状态

9.2 优化建议

1. 合理设置请求优先级
2. 适当调整并发数
3. 实现自定义的负载均衡策略
4. 定期清理空闲队列