Comment Scrapy implémente-t-il l'équilibrage automatique de la charge des hôtes du robot ?

Avec le développement d'Internet, la collecte de données est devenue l'un des moyens importants dans divers secteurs, et la technologie des robots d'exploration est sans aucun doute l'une des méthodes les plus portables et les plus efficaces de collecte de données. Le framework Scrapy est un très excellent framework de robot d'exploration Python. Il possède une architecture complète et des extensions flexibles. En même temps, il prend également en charge l'exploration de sites Web dynamiques.

Lors du développement de robots d'exploration, nous devons souvent nous préoccuper de la manière de gérer les visites d'araignées. À mesure que la taille du site Web augmente, si vous ne comptez que sur une seule machine pour analyser les données, il est facile de rencontrer des goulots d'étranglement en termes de performances. À ce stade, il est nécessaire d'étendre horizontalement la machine à chenilles, c'est-à-dire d'augmenter le nombre de machines pour obtenir un équilibrage automatique de la charge de l'hôte du robot.

Pour le framework Scrapy, l'équilibrage automatique de la charge de l'hôte du robot peut être obtenu grâce à certaines techniques. Ensuite, nous présenterons comment le framework Scrapy implémente l'équilibrage automatique de la charge des hôtes du robot.

1. Utilisation de Docker

Docker est une technologie de virtualisation légère qui peut regrouper des applications dans un conteneur pouvant s'exécuter dans n'importe quel environnement. Cela rend le déploiement et la gestion des robots Scrapy beaucoup plus simples et flexibles. Grâce à Docker, nous pouvons déployer plusieurs Spiders dans une ou plusieurs machines virtuelles, et ces Spiders peuvent communiquer entre eux via le réseau entre les conteneurs Docker. Dans le même temps, Docker fournit un mécanisme d'équilibrage de charge automatique qui peut équilibrer efficacement le trafic entre les Spiders.

2. File d'attente distribuée basée sur Redis

Le propre planificateur de Scrapy est une version autonome de la file d'attente, mais si nous devons déployer le robot d'exploration de Scrapy de manière distribuée sur plusieurs machines, nous devons utiliser une file d'attente distribuée. À l'heure actuelle, la file d'attente distribuée de Redis peut être utilisée.

Redis est une base de données clé-valeur hautes performances avec des vitesses de lecture et d'écriture très rapides et un mécanisme de persistance. En même temps, c'est également un système de mise en cache distribué. En déployant la file d'attente distribuée dans Redis, nous pouvons réaliser un équilibrage de charge des robots d'exploration sur plusieurs machines. La méthode d'implémentation spécifique est la suivante : Spider envoie des requêtes d'URL à la file d'attente Redis, puis plusieurs instances Spider consomment ces requêtes et renvoient les résultats de l'analyse.

3. Utilisation de Scrapy-Cluster

Scrapy-Cluster est un framework distribué Scrapy qui est construit à l'aide de la bibliothèque réseau Twisted et utilise Docker et Docker Compose pour diviser l'environnement du robot. Scrapy-Cluster comprend plusieurs composants, dont Master, Scheduler et Slave sont les plus importants. Le composant Maître est responsable de la gestion de l'ensemble du système distribué, le composant Planificateur est responsable de la maintenance de la file d'attente du robot et le composant Esclave est responsable de l'implémentation spécifique du robot. En utilisant Scrapy-Cluster, nous pouvons plus facilement implémenter l'équilibrage de charge et le déploiement distribué de Scrapy.

4. Algorithme d'équilibrage de charge

Comment équilibrer la charge des Spiders fonctionnant sur plusieurs machines ? Ici, nous devons utiliser des algorithmes d'équilibrage de charge. Les algorithmes d'équilibrage de charge courants incluent l'algorithme d'interrogation, l'algorithme aléatoire, l'algorithme d'interrogation pondéré, l'algorithme aléatoire pondéré, etc. Parmi eux, l’algorithme de polling pondéré est un algorithme d’équilibrage de charge relativement courant, qui alloue les requêtes en fonction de la charge de la machine. Lorsque le nombre de tâches est plus grand, il alloue davantage de tâches aux machines avec des charges moindres, réalisant ainsi un équilibrage de charge.

Résumé

Lors de la collecte de données Web à grande échelle, le déploiement distribué de Scrapy et la technologie d'équilibrage de charge automatique peuvent considérablement améliorer les performances et la fiabilité. Docker, la file d'attente distribuée basée sur Redis, Scrapy-Cluster et d'autres technologies peuvent être utilisés pour réaliser un équilibrage automatique de la charge de l'hôte du robot. Dans le même temps, l'algorithme d'équilibrage de charge est également l'un des moyens importants pour parvenir à un équilibrage de charge automatique. Il nécessite de sélectionner l'algorithme approprié en fonction de problèmes et de besoins spécifiques. L'application des techniques ci-dessus peut améliorer le robot d'exploration Scrapy, réduire les échecs d'accès et améliorer l'efficacité et la précision de la collecte de données.

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