1.Scrapy-redis简介
scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件，用于scrapy项目的分布式开发和部署。
有如下特征：
- 分布式爬取，可以启动多个spider工程，相互之间共享单个redis的requests队列。最适合广泛的多个域名网站的内容爬取。
- 分布式数据处理，爬取到的scrapy的item数据可以推入到redis队列中，这意味着你可以根据需求启动尽可能多的处理程序来共享item的队列，进行item数据持久化处
- Scrapy即插即用组件，Scheduler调度器 + Duplication复制 过滤器，Item Pipeline，基本spider
2.Scrapy-redis架构
首先Slaver端从Master端拿任务（Request、url）进行数据抓取，Slaver抓取数据的同时，产生新任务的Request便提交给 Master 处理；
Master端只有一个Redis数据库，负责将未处理的Request去重和任务分配，将处理后的Request加入待爬队列，并且存储爬取的数据。
Scrapy-Redis默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作Scrapy-Redis都已经帮我们做好了，我们只需要继承RedisSpider、指定redis_key就行了。
缺点是，Scrapy-Redis调度的任务是Request对象，里面信息量比较大（不仅包含url，还有callback函数、headers等信息），
可能导致的结果就是会降低爬虫速度、而且会占用Redis大量的存储空间，所以如果要保证效率，那么就需要一定硬件水平。
3.scrapy-redis常用配置
1(必须). 使用了scrapy_redis的去重组件，在redis数据库里做去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
2(必须). 使用了scrapy_redis的调度器，在redis里分配请求
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
3(可选). 在redis中保持scrapy-redis用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True
4(必须). 通过配置RedisPipeline将item写入key为 spider.name : items 的redis的list中，供后面的分布式处理item 这个已经由 scrapy-redis 实现，不需要我们写代码，直接使用即可
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 100 ,
}
5(必须). 指定redis数据库的连接参数
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
4.scrapy-redis键名介绍
scrapy-redis中都是用key-value形式存储数据，其中有几个常见的key-value形式：
- “项目名:items” -->list 类型，保存爬虫获取到的数据item 内容是 json 字符串
- “项目名:dupefilter” -->set类型，用于爬虫访问的URL去重 内容是 40个字符的 url 的hash字符串
- “项目名: start_urls” -->List 类型，用于获取spider启动时爬取的第一个url
- “项目名:requests” -->zset类型，用于scheduler调度处理 requests 内容是 request 对象的序列化 字符串
参考：https://www.cnblogs.com/pythoner6833/p/9148937.html
参考：https://www.cnblogs.com/bobo-zhang/p/9686978.html
参考案例分享：https://blog.csdn.net/weixin_43343144/article/details/89404655