在处理大规模抓取（500,000 - 100,000,000 个项目）时，随着时间的推移，Scrapyd 服务器开始消耗所有可用内存（62 GB）。即使没有项目并且服务器处于“空闲模式”（我使用 Redis 队列作为起始 URL），内存也不会被释放。有没有有效的方法来优化内存使用或在空闲时清除内存？ （我已禁用日志和项目。） 堆栈：scrapy、scrapyd、scrapyd-client、scrapy-redis、mongodb。
Scrapy 爬虫中的内存泄漏可能是一个大问题，尤其是在长时间爬行或处理大数据时。内存泄漏是指您的程序无意中保留了不再需要的内存，从而导致系统随着时间的推移耗尽内存。在 Scrapy 中预防和解决内存泄漏的一般策略包括以下内容：
1.大量请求队列：如果您的蜘蛛创建大量请求但未正确生成它们，内存将会堆积。
2.不需要的数据的累积：存储在内存中但从未释放的项目、响应对象或其他数据结构可能会导致内存泄漏。
3.Scrapy 的“项目管道”管理不善：例如，如果您的管道将项目保留在内存中， 相反，在无限列表的情况下，它可能会导致内存泄漏。
4.全局变量的使用：使用全局变量在请求之间存储数据将导致 Spider 运行时内存泄漏，因为这些对象始终保留在内存中。
1.限制并发和请求队列大小
限制请求队列的并发度和大小将阻止 由于内存中同时保存太多请求而导致 Scrapy。
示例： 在 settings.py
# Limit the maximum number of concurrent requests
CONCURRENT_REQUESTS = 16
# Limit the maximum number of concurrent requests per domain
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8
# Enable or disable the AutoThrottle extension (enabled by default)
AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
2.不要在内存中存储大对象
在设计蜘蛛和管道如何处理数据时要考虑周到。避免握住大物体 可以在记忆中保留比必要的时间更长的时间。
示例：
def parse(self, response):
# process the response and extract the data needed
item = {}
item['title'] = response.css('title::text').get()
# explicitly delete large variables which are no longer needed
del response
yield item
3.提供生成器来产出物品
为了提高内存使用率，使用生成器在项目被刮擦后立即生成项目，而不是将它们存储在列表或其他数据结构中 很有用。
示例：
def parse(self, response):
for product in response.css('div.product'):
item = {}
item['name'] = product.css('h2::text').get()
item['price'] = product.css('span.price::text').get()
yield item # Yield each item immediately
4.分析内存使用情况
您可以使用 Python 的“memory_profiler”模块或 'tracemalloc' 模块以检测内存泄漏。 使用“memory_profiler”的示例：
from memory_profiler import memory_usage
import scrapy
class MemoryLeakSpider(scrapy.Spider):
name = 'memory_leak_spider'
start_urls = ['http://example.com'] # Replace with the actual URL
def parse(self, response):
item = {}
item['title'] = response.css('title::text').get()
# Monitor memory usage
self.logger.info(f"Memory usage: {memory_usage(-1, interval=0.1, timeout=1)} MB")
yield item
5.优化项目管道
确保您的项目管道不会在内存中缓冲太多数据。如果您正在缓冲项目 在将它们写入数据库之前，请确保定期刷新缓冲区。 示例：
class DatabasePipeline:
def open_spider(self, spider):
self.items_buffer = []
def process_item(self, item, spider):
self.items_buffer.append(item)
# Write to the database in batches to avoid excessive memory use
if len(self.items_buffer) > 100:
self.write_to_database(self.items_buffer)
self.items_buffer = [] # Clear the buffer
return item
def write_to_database(self, items):
# Implement database write logic
pass
def close_spider(self, spider):
# Flush anything remaining in the buffer
if self.items_buffer:
self.write_to_database(self.items_buffer)
6.使用'gc'（垃圾收集）模块
有时你可能想强制Python的垃圾收集器更频繁地运行以进行清理 未使用的对象使用的内存。 示例：
import gc
import scrapy
class GcSpider(scrapy.Spider):
name = 'gc_spider'
start_urls = ['http://example.com'] # Replace with the actual URL
def parse(self, response):
item = {}
item['title'] = response.css('title::text').get()
yield item
# Force garbage collection
gc.collect()
要调试内存泄漏，请考虑使用以下工具：