Anwendungspraxis von Redis in der Crawler-Datenverarbeitung

Redis-Anwendungspraxis in der Crawler-Datenverarbeitung

Mit der Entwicklung des Internets wurde die Crawler-Technologie nach und nach weit verbreitet. Bei umfangreichen Crawler-Aufgaben stellt die Datenverarbeitung und -speicherung jedoch eine große Herausforderung dar. Herkömmliche Datenbankspeichermethoden können die Anforderungen an hohe Parallelität, hohe Verfügbarkeit und hohe Leistung nur schwer erfüllen. Als leistungsstarke, speicherbasierte Datenbank wird Redis von immer mehr Crawler-Entwicklern genutzt.

In diesem Artikel wird die Anwendungspraxis von Redis in der Crawler-Datenverarbeitung vorgestellt. Dies ist eine sehr wertvolle Referenz für Crawler-Entwickler.

1. Redis-Datenstruktur

Redis unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen, einschließlich Zeichenfolgen, Hash-Tabellen, Listen, Mengen, geordnete Mengen usw. Diese Datenstrukturen zeichnen sich durch sehr hohe Lese- und Schreibgeschwindigkeiten aus und ermöglichen so eine einfache Implementierung einer effizienten Datenverarbeitung.

Im Crawler können wir Daten nach Typ unterscheiden und in verschiedenen Redis-Datenstrukturen speichern. Zum Beispiel:

1. String

String ist die einfachste Datenstruktur von Redis und kann jede Art von Daten speichern. Im Crawler können wir einige häufig verwendete temporäre Daten (z. B. Proxy-IP, Anforderungsheader, Cookies usw.) in Zeichenfolgen speichern und diese über Schlüssel-Wert-Paare lesen und schreiben.

2. Hash-Tabelle

Hash-Tabelle ist eine weitere häufig verwendete Datenstruktur in Redis, die aus mehreren Schlüssel-Wert-Paaren besteht. Im Crawler können wir die Daten nach Websites oder Schlüsselwörtern klassifizieren und mithilfe einer Hash-Tabelle speichern. Zum Beispiel:

hset website1 url1 content1
hset website1 url2 content2

hset website2 url1 content1
hset website2 url2 content2

Auf diese Weise können Sie beim Abfragen der spezifischen URL einer bestimmten Website schnell den Inhalt der URL über den Befehl hget von Redis finden.

3. Listen und Mengen

Listen und Mengen sind ebenfalls häufig verwendete Datenstrukturen in Redis. Listenelemente können wiederholt werden, Mengenelemente können jedoch nicht wiederholt werden. Im Crawler können wir die URL-Sammlung in der Redis-Set-Datenstruktur speichern. Gleichzeitig können die besuchten URLs auch in der Redis-Listenstruktur gespeichert werden, um wiederholte Besuche der besuchten URLs zu vermeiden.

2. Praktische Anwendung von Redis in Crawlern

1. Speicher-Proxy-IP

Um zu vermeiden, dass wir von der Website erkannt und gesperrt werden, verwenden wir normalerweise Proxy-IP für den Zugriff. Um die Effizienz des Crawlers zu verbessern, hoffen wir, schnell freie IPs aus dem Proxy-IP-Pool zu erhalten. Zu diesem Zeitpunkt können wir die Listendatenstruktur von Redis verwenden, um die Proxy-IP in der Liste zu speichern, und den Redis-Befehl rpoplpush verwenden, um die inaktive IP vom Kopf zum Ende der Liste zu verschieben. Wenn der Crawler eine Proxy-IP verwenden muss, muss er nur eine IP vom Ende der Liste einfügen.

2. Crawling-Ergebnisse speichern

Im Crawler müssen wir die gecrawlten Daten speichern. Normalerweise entscheiden wir uns für die Speicherung von Daten in einer relationalen Datenbank (z. B. MySQL). Ein wichtiges Problem bei dieser Lösung ist jedoch das Problem der Datenbankleistung bei hoher Parallelität und hohem Lese- und Schreibdruck. Als In-Memory-Datenbank kann Redis schnelle Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und hohe Parallelitätsfähigkeiten gewährleisten.

Beim Crawlen von Daten wie Papieren können wir beispielsweise zunächst den Papiertitel, den Autor und andere Informationen über die Redis-Hash-Tabelle speichern. Anschließend wird der Haupttext der Arbeit mithilfe der String-Datenstruktur von Redis gespeichert. Dies erleichtert die Suche nach Aufsätzen und verbessert die Lese- und Schreibeffizienz erheblich.

3. Crawler-Aufgabenstatus speichern

In Situationen mit hoher Parallelität kann es bei Crawlern zu Aufgabenduplizierungen, unerwarteten Unterbrechungen usw. kommen. In diesem Fall müssen wir den Status jeder Crawler-Aufgabe aufzeichnen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen. In der Crawler-Aufgabe können wir beispielsweise Fehlerinformationen, Statusinformationen usw. während des Erfassungsprozesses über die Redis-Hash-Tabelle speichern. Wenn die Crawler-Aufgabe wiederhergestellt oder neu gestartet wird, müssen Sie nur den letzten Aufgabenstatus aus der Redis-Hash-Tabelle abrufen, um mit der Erfassung fortzufahren.

3. Denken

1. Einschränkungen der Redis-Anwendung

Im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbanken weist Redis bestimmte Mängel bei der Datenpersistenz und bei komplexen Abfragen auf. Daher muss Redis bei der Auswahl von Redis als Tool für die Verarbeitung und Speicherung von Crawlerdaten anhand der tatsächlichen Situation gemessen werden.

2. Die Kombination aus Redis und verteilten Crawlern

Redis wird häufig in verteilten Crawlersystemen verwendet und arbeitet mit Tools wie Sellerie und Scrapy für die Aufgabenverteilung, Statusfreigabe und andere Vorgänge. Wenn Sie Redis für die Datenverarbeitung verwenden, müssen Sie auf Probleme bei der Datensynchronisierung achten, um Datenkonflikte und Inkonsistenzen zu vermeiden.

4. Fazit

Redis hat als In-Memory-Datenbank eine sehr überlegene Leistung bei der Crawler-Datenverarbeitung und -speicherung gezeigt. Durch die Verwendung der verschiedenen Datenstrukturen von Redis können wir Daten schnell speichern, lesen und finden. Gleichzeitig kann Redis auch in andere verteilte Crawler-Tools integriert werden, um die Gesamtleistung und Stabilität des Crawler-Systems zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendungspraxis von Redis in der Crawler-Datenverarbeitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!