因multiprocessing子进程内存隔离，本地set去重失效，需用Redis共享存储实现跨进程URL去重，配合BRPOP队列消费、异常重试及pipeline批量写入保障可靠性。
为什么直接用 multiprocessing 启动爬虫进程容易重复抓取？
因为每个子进程独立运行，requests 发起请求前若只靠本地集合（如 set()）判重，进程间内存不共享，URL 去重失效。你看到的“重复抓取”，本质是多个进程同时发现并处理同一个未去重的 URL。
解决思路很明确：把去重逻辑提到进程外、共享存储层。Redis 是最常用选择——它天然支持原子操作、多客户端并发访问，且 SET 或 PFADD 可保证 URL 仅存一份。
- 用
redis.Redis().sadd("urls_seen", url)插入 URL，返回1表示新增、0表示已存在 - 务必搭配
decode_responses=True初始化 Redis 客户端，避免返回字节串导致后续字符串比较出错 - 不要在子进程中新建 Redis 连接池——每个进程都建连接会快速耗尽 Redis 的
maxclients限制；应复用连接或使用连接池（如redis.ConnectionPool）
如何让每个 multiprocessing.Process 安全消费待抓取队列？
别用全局变量或文件模拟队列——竞态条件高发。Redis 的 LPUSH/RPOP 或更稳妥的 BRPOP（阻塞式弹出）才是生产级做法。
典型流程：主进程预加载一批种子 URL 到 Redis List（如键名 url_queue），各子进程循环执行 redis_client.brpop("url_queue", timeout=2)。超时返回 None，可视为任务结束信号。
-
brpop是原子操作，多个进程争抢同一个 URL 不会重复弹出 - 若中途某进程崩溃，未处理完的 URL 不会丢失——只要没
DEL或ACK就还在队列里，其他进程能继续消费 - 避免用
rpop+if判空组合，这中间存在竞态窗口：两个进程同时读到非空，接着都执行rpop，第二个会拿到None但可能误判为正常结束
redis-py 连接异常时为什么子进程直接挂掉？
默认情况下，redis.Redis 在网络断开或超时时抛出 ConnectionError、TimeoutError 等异常，而子进程未捕获就终止，导致整个爬虫提前退出。
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必须在每个子进程的主循环里包一层异常处理，并设计重试退避逻辑：
- 捕获
redis.exceptions.ConnectionError和redis.exceptions.TimeoutError - 重试前加
time.sleep(1 * (2 ** retry_count))（指数退避），避免雪崩式重连 - 设置最大重试次数（如 3 次），超过则记录日志并
break退出该进程，让主进程监控并重启或忽略 - 注意：Redis 连接对象本身不是线程/进程安全的，但每个子进程持有一个独立实例就没问题——别跨进程传递
redis.Redis实例
抓取结果怎么存进 Redis 又不拖慢爬虫速度？
别在每次抓取后同步写 Redis（如 redis_client.hset("results", url, content)）。高频写入会成为瓶颈，尤其当网络延迟波动时。
更合理的做法是：子进程本地缓存一批结果（比如每 10 条或每 2 秒），再批量写入 Redis —— 用 redis_client.pipeline() 提交：
pipe = redis_client.pipeline()
for url, data in batch:
pipe.hset("results", url, data)
pipe.execute()
-
pipeline减少网络往返次数，吞吐量通常提升 3–5 倍 - 注意管道命令数不宜过多（如单次超 1000 条），否则 Redis 单次响应过大可能触发 client-output-buffer-limit 限制
- 如果结果需要持久化或后续分析，建议只存关键字段（如标题、状态码、时间戳），大文本内容存本地文件或对象存储，Redis 里只留路径引用
真正难的不是写几行 multiprocessing 和 redis 代码，而是想清楚每个环节谁负责判重、谁负责分发、谁兜底失败——这些边界一旦模糊，加再多进程反而放大问题。
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