scrapy架构流程

1.爬虫spiders将请求通过引擎传递给调度器scheduler

2.scheduler有个请求队列，在请求队列中拿出请求给下载器，downloader

3.downloader从Internet的服务器端请求数据，下载下来

4.下载下来的响应体交还给我们自己写的spiders，对响应体做相应的处理

5.响应体处理后有两种情况，1）：如果是数据，交给pipeline管道，处理数据 2）：如果是请求，接着交给调度器放到请求队列中等待处理，然后交给下载器处理，如此循环，直到没有请求产生

redis-scrapy是基于scrapy框架的一套组件

scrapy是一个通用的爬虫框架，不支持分布式操作，scrapy-redis是为了更方便的是scrapy进行分布式的爬取，而提供了一些以redis为基础的组件（仅有组件）

scrapy提供了四种组件（components），四种组件也就意味这四个模块都要做相应的修改：

1. scheduler
2. duplication filter
3. item pipeline
4. base spider

scrapy的去重是在内存中执行的，如果请求量非常大的时候，scrapy占用的内存会非常高，如果我们把这个去重的指纹队列放到redis数据库中的话就会很方便了

scrapy中的数据是交给pipeline来处理的，在scrapy-redis中，数据是直接存储到redis数据库中的，然后我们对数据进行处理持久化到mongodb中或者mysql中，因为redis也是基于内存的存储，不适合持久化数据

Scheduler：

scrapy改造了python本来的collection.deque（双向队列）形成了自己的scrapy queue，但是scrapy多个spider不能共享待爬取队列scrapy queue，即scrapy本身不支持爬取分布式，scrapy-redis的解决是把这个scrapy queue换成redis数据库（也是指redis队列），从同一个redis-server存放要爬取的request，便能让多个spider从同一个数据库中读取。

scrapy中跟待爬队列直接相关的就是调度器scheduler，它把新的request进行入列操作，放到scrapy queue中，把要爬取的request取出，从scrapy queue中取出，它把待爬队列按照优先级建立了一种字典结构

{
优先级0：队列0
优先级1：队列1
优先级2：队列2
}

然后根据request中的优先级，来决定该入到哪个队列中，出列时则是按照优先级较小的优先出列。对于这个较高级别的队列结构，scrapy要提供一系列的方法来管理它，原有的scrapy scheduler以无法满足，此时需要使用scrapy-redis中的scheduler组件。

duplication filter:

scrapy中用集合来实现request的去重功能。scrapy中将已经发送的request指纹信息放入到set中，然后把将要发送的request指纹信息和set中的进行比较，如果存在则返回，否则继续进行操作。核心实现功能代码如下：

 def request_seen(self,request):
     #self.request_figerprints就是一个指纹集合
     fp=self.request_fingerprint(request)

     #这就是判重的核心操作
     if fp in self.fingerprints:
         return True
     self.fingerprints.add(fp)
     if self.file:
         self.file.write(fp+os.linesep)