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接上一章的爬虫工作量由小到大的思维转变---#xff1c;第四十一章 Scrapy Redis 转mysql数据连通问题#xff1e;-CSDN博客
这一章主要是讲关于多机连上sql要注意的问题! 正文:
会遇到哪些问题: 数据重复写入#xff1a;当多个Scrapy-Redis实例同时运行并将数据写…前言:
接上一章的爬虫工作量由小到大的思维转变---第四十一章 Scrapy Redis 转mysql数据连通问题-CSDN博客
这一章主要是讲关于多机连上sql要注意的问题! 正文:
会遇到哪些问题: 数据重复写入当多个Scrapy-Redis实例同时运行并将数据写入同一个MySQL数据库时可能会导致数据重复写入的问题。这是因为Scrapy-Redis使用分布式爬取的原理多个实例可能会同时获取相同的URL并产生重复的数据。为了解决这个问题可以在Scrapy-Redis中添加去重处理例如使用请求指纹request fingerprint进行去重。 数据冲突和并发性问题在多台机器同时向同一个MySQL数据库写入数据时可能会出现数据冲突和并发性问题。这是因为多个机器同时写入数据时可能会对同一个数据库表进行操作导致数据的一致性和完整性问题。为了解决这个问题可以考虑使用数据库事务database transaction、加锁机制或者分布式锁来确保数据的一致性和并发性。 数据同步延迟由于网络延迟等原因当多台机器同时写入MySQL数据库时数据同步可能会有一定的延迟。这意味着数据在一个机器上写入后需要一定的时间才能在其他机器上同步更新。为了解决这个问题可以使用异步写入或者定时任务等方法来确保数据同步并保持一致性。 数据库连接数限制当多台机器同时连接到同一个MySQL数据库时可能会遇到数据库连接数限制的问题。MySQL服务器通常有默认的最大连接数限制如果超过了这个限制可能会导致连接被拒绝或无法正常连接。为了解决这个问题可以根据需求调整MySQL服务器的最大连接数配置或者使用连接池来管理连接和提高连接的复用性。 在使用Scrapy-Redis在多台电脑上向同一个MySQL数据库写入数据时需要注意数据重复写入、数据冲突和并发性问题、数据同步延迟以及数据库连接数限制等可能遇到的问题。根据实际需求可以使用去重处理、事务或锁机制、异步写入或定时任务、调整最大连接数等方法来解决这些问题。保证数据的一致性、完整性和高可用性是在多台机器上同时写入MySQL时需要特别关注的问题。
用一个最简单的方式解决一些棘手的问题:
from sqlalchemy import create_engineengine create_engine(mysqlpymysql://用户名:密码localhost(或者ip地址):3306/数据库名,pool_size10, # 连接池大小max_overflow20, # 允许超出连接池大小的最大连接数pool_timeout30, # 获取连接的最大等待时间秒pool_recycle1800, # 连接回收时间秒
)
在通过pymysql和SQLAlchemy进行多并发写入时使用如上所示的设置有以下好处 Connection Pool连接池通过设置pool_size参数可以指定连接池的大小。连接池允许维护多个数据库连接这样在并发写入时可以重用数据库连接避免频繁的建立和关闭连接提高性能和效率。 Max Overflow超出连接池大小的最大连接数通过设置max_overflow参数可以允许连接池中的连接数量超过pool_size的大小。当并发写入的请求数量超过连接池大小时可以创建额外的连接以满足更高的并发需求避免请求被阻塞或排队等待。 Pool Timeout获取连接的最大等待时间通过设置pool_timeout参数可以指定获取数据库连接的最大等待时间。如果连接池中的连接已被其他连接占用完并且在超过指定的等待时间后仍然没有可用连接则新的请求将放弃等待并抛出适当的异常或错误。 Pool Recycle连接回收时间通过设置pool_recycle参数在连接周期内保持连接的最大时间。这有助于防止连接变得过期或无效因为在一段时间后连接将被回收并重新创建以避免潜在的性能问题。
通过合理设置连接池和其他参数可以优化代码在多并发写入场景下的数据库连接和资源管理。这些设置可以提高数据库的性能和可扩展性同时避免与数据库的连接问题相关的错误和延迟。
