scrapy 抓取速度问题

[dai269619118]

在自己 mac 上写了一个抓取的程序
打开进程监控查看 python,显示开了一个进程 带 8 个线程

---

cpu 最多就使用 90%
有什么方法能好的利用 cpu,加快速度抓取内容

cpu 是闲置了 90%

[JoshOY]

cpu 用到 90%已经快到极限了吧，我觉得此时的瓶颈是你的带宽…

[dai269619118]

@JoshOY 不好意思 写错了 cpu 闲置了 90%

[JoshOY]

@dai269619118 哦，这我就不太清楚了。
试试在 settings.py 里把 TIMEOUT 设小点，提高并发数（ CONCURRENT_REQUESTS ）看看？

[ltttx]

瓶颈在 IO ，所以很有可能 IO 跑满，但是 CPU 没跑满，所以你用 CPU 来加速抓取其实是不成立的。不如开几个进程来跑死循环，这样 CPU 就跑满了。恩。

[dai269619118]

@JoshOY 好的我试试 非常感谢！
@ltttx 是硬盘的 IO 吗？

[txx]

爬虫为啥会密集运算....网络请求 -> 解析 html -> 持久化

除了解析 html 其他的都不是密集运算啊

[dai269619118]

@txx 其实我就想 抓的快一点

[stillzhl]

@JoshOY cpu 用到极限应该是利用率达到 100% ＊ 核心数，这才算是跑满多核 CPU 了。
@dai269619118 我觉得这里边你问了两个问题：
1 、为什么 8 个线程只用了 10%的 cpu ？
python 由于 GIL 的问题，单个进程里边的多线程并不能真正利用多核 cpu 的新能，不能实现多核上的并行，这能在单个核上并发之行。不过这对于爬虫这种 IO 密集型的程序已经足够了。在等待网络 IO 的时候， cpu 可以并发进行解析网页等计算。
2 、如何提高爬虫的抓取速度？
提高抓取速度的关键就是加快网络 IO ，可以从多个方面来解决这个问题，比如 1 、在本地做 dns 缓存； 2 、增加对页面的并发请求量等等措施。当然这些工作强大的 scrapy 框架已经都考虑到了。你可以自己去 google 里面搜索关于爬虫的 papper 阅读，关键词可以是“ Web Crawler"/"Distribute Web Crawler"等等，爬虫的架构以及性能分析等都很详细。

[zts1993]

scrapy redis 多进程多机部署，，只能帮你到这里了

[leavic]

在 setting.py 里面，可以把单 IP 或者单 domain 的 concurrent 线程数改成 16 或者更高，我这两天发现 16 线程对一般的网站来说根本没问题，而且 scrapy 自己的调度和重试系统可以保证每个页面都成功抓取。
至于分布式，前提还是被抓的服务器可以接受，在这个前提下，我有个比较笨的方法：
假定页面数是已知的，而且主页面的 url 是有规律的，例如 wordpress 的很多就是 domain.com/page/2000 这样的，同样的工程开 100 个进程，每个进程的 starturl 分别是 page/1 ， page/21,page/41 这样的，然后自己实现一个 stopurl ，让这 100 个进程均摊 2000 个页面。一方面速度快(假定没有物理瓶颈)，另一方面这 100 个进程相互独立，就算哪个进程挂掉，重跑的风险也被分摊了。

[ChiangDi]

抓快一点会被容易封的吧...

[dai269619118]

@stillzhl
@zts1993
@ChiangDi
@leavic
非常感谢 大致有思路了

[alexinit]

爬虫不对于 CPU 的消耗不大啊,主要瓶颈在 IO 和网速,还有你怕的站点做的限制.

[alexinit]

爬