Bagaimanakah Scrapy melaksanakan pengimbangan beban automatik hos perangkak?

Dengan perkembangan Internet, pengumpulan data telah menjadi salah satu cara penting dalam pelbagai industri, dan teknologi crawler sudah pasti merupakan salah satu kaedah yang paling mudah alih dan berkesan dalam pengumpulan data. Rangka kerja Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python yang sangat baik Ia mempunyai seni bina yang lengkap dan sambungan yang fleksibel Pada masa yang sama, ia juga mempunyai sokongan yang baik untuk merangkak tapak web dinamik.

Apabila membangunkan perangkak, perkara yang sering kita perlu tangani ialah cara menangani lawatan labah-labah. Apabila skala tapak web meningkat, jika anda hanya bergantung pada satu mesin untuk merangkak data, adalah mudah untuk menghadapi kesesakan prestasi. Pada masa ini, adalah perlu untuk mengembangkan mesin perangkak secara mendatar, iaitu, untuk menambah bilangan mesin untuk mencapai pengimbangan beban automatik hos perangkak.

Untuk rangka kerja Scrapy, pengimbangan beban automatik hos perangkak boleh dicapai melalui beberapa teknik. Seterusnya, kami akan memperkenalkan cara rangka kerja Scrapy melaksanakan pengimbangan beban automatik hos perangkak.

1. Menggunakan Docker

Docker ialah teknologi virtualisasi ringan yang boleh membungkus aplikasi ke dalam bekas yang boleh dijalankan dalam mana-mana persekitaran. Ini menjadikan penggunaan dan pengurusan perangkak Scrapy lebih mudah dan lebih fleksibel. Menggunakan Docker, kami boleh menggunakan berbilang Spider dalam satu atau lebih mesin maya, dan Spider ini boleh berkomunikasi antara satu sama lain melalui rangkaian antara bekas Docker. Pada masa yang sama, Docker menyediakan mekanisme pengimbangan beban automatik yang boleh mengimbangi trafik antara Spider dengan berkesan.

2. Baris beredar berasaskan Redis

Penjadual Scrapy sendiri ialah versi baris gilir yang berdiri sendiri, tetapi jika kita perlu menggunakan perangkak Scrapy secara teragih pada berbilang mesin, kita perlu Gunakan baris gilir yang diedarkan . Pada masa ini, baris gilir yang diedarkan Redis boleh digunakan.

Redis ialah pangkalan data nilai kunci berprestasi tinggi dengan kelajuan baca dan tulis yang sangat pantas dan mekanisme kegigihan Pada masa yang sama, ia juga merupakan sistem caching yang diedarkan. Dengan menggunakan baris gilir yang diedarkan dalam Redis, kami boleh mencapai pengimbangan beban perangkak pada berbilang mesin. Kaedah pelaksanaan khusus ialah: Spider menghantar permintaan URL ke baris gilir Redis, dan kemudian berbilang kejadian Spider menggunakan permintaan ini dan mengembalikan hasil merangkak.

3. Menggunakan Scrapy-Cluster

Scrapy-Cluster ialah rangka kerja teragih Scrapy yang dibina menggunakan perpustakaan rangkaian Twisted dan menggunakan Docker dan Docker Compose untuk membahagikan persekitaran perangkak. Scrapy-Cluster merangkumi berbilang komponen, yang mana Master, Scheduler dan Slave adalah yang paling penting. Komponen Master bertanggungjawab untuk menguruskan keseluruhan sistem yang diedarkan, komponen Penjadual bertanggungjawab untuk mengekalkan baris gilir perangkak, dan komponen Slave bertanggungjawab untuk pelaksanaan khusus perangkak. Dengan menggunakan Scrapy-Cluster, kami boleh melaksanakan pengimbangan beban Scrapy dengan lebih mudah dan penggunaan teragih.

4. Algoritma pengimbangan beban

Bagaimana untuk memuatkan Labah-labah imbangan yang berjalan pada berbilang mesin? Di sini kita perlu menggunakan beberapa algoritma pengimbangan beban. Algoritma pengimbangan beban biasa termasuk algoritma pengundian, algoritma rawak, algoritma undian berwajaran, algoritma rawak berwajaran, dsb. Antaranya, algoritma undian berwajaran ialah algoritma pengimbangan beban yang agak biasa, yang memperuntukkan permintaan mengikut beban mesin. Apabila bilangan tugas lebih besar, ia memperuntukkan lebih banyak tugas kepada mesin dengan beban yang lebih rendah, dengan itu mencapai pengimbangan beban.

Ringkasan

Apabila mengumpul data web berskala besar, penggunaan teragih Scrapy dan teknologi pengimbangan beban automatik boleh meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan dengan sangat baik. Docker, baris gilir teragih berasaskan Redis, Scrapy-Cluster dan teknologi lain boleh digunakan untuk mencapai pengimbangan beban automatik hos perangkak. Pada masa yang sama, algoritma pengimbangan beban juga merupakan salah satu cara penting untuk mencapai pengimbangan beban automatik Ia memerlukan pemilihan algoritma yang sesuai berdasarkan masalah dan keperluan tertentu. Aplikasi teknik di atas boleh menjadikan perangkak Scrapy lebih baik, mengurangkan kegagalan akses, dan meningkatkan kecekapan dan ketepatan pengumpulan data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Scrapy melaksanakan pengimbangan beban automatik hos perangkak?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!