Scrapy框架内存泄漏问题及解决

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作者：zhu6201976

一、问题背景及原因

官方文档：Debugging memory leaks — Scrapy 2.11.1 documentation

Scrapy是一款功能强大的网络爬虫框架，但许多使用者（包括一些经验丰富的爬虫开发者）在开发过程中往往只注重功能的实现，而忽略了代码的性能、优雅和健壮性。这导致了代码可读性差、重复冗余和高耦合等问题。举例如下：

1. 忽视算法的时间和空间复杂度，导致代码中存在多层嵌套for循环。经过重构和优化后，可以减少一层循环，使代码性能直接提升10倍以上。
2. 忽略代码模块和公共代码组件的抽取，造成大量重复冗余的代码。频繁的复制粘贴使代码难以理解。
3. 缺乏面向对象思维，常常采用面向过程的方式编写逻辑，导致代码复用性差，维护成本高。
4. 不关注硬件成本，未充分利用Python中的生成器，导致项目运行过程中占用大量CPU和内存。
5. 随意进行深拷贝和浅拷贝变量，操作大数组，导致内存占用过高。
6. 随意进行变量引用和传递，导致Python解释器的垃圾回收机制无法正常回收变量。
7. 在构造Request请求时，通过meta或cb_kwargs参数传递不可变类型数据，导致内存占用过高。
8. 代码中构造海量请求，导致请求队列内存高占用。
9. 不关闭释放资源。如爬虫中打开了一些资源（文件、数据库连接等），但在使用完后未正确关闭，这些资源会一直存在于内存中，导致内存泄漏。
10. 随意使用不成熟、过时的第三方库。某些第三方库可能存在内存泄漏问题，需要注意及时更新和检查。

以上问题，导致爬虫项目随着时间的推移，CPU和内存持续增长，最终导致电脑的卡顿卡死，或被系统因OOM(out of memory)问题Kill。因此，这些问题必须引起高度重视。

二、通用解决方案

为了解决以上问题，开发者可以采取一系列有效的措施，以确保Scrapy框架的爬虫项目能够长期稳定运行。

首先，优化算法的时间和空间复杂度至关重要。在编写代码时，应该深入了解算法的性能特点，并尽量避免多层嵌套的for循环。通过重构和优化代码，可以大幅提升代码的执行效率，减少CPU和内存的消耗。

其次，重视代码的模块化和公共组件的抽取。合理划分代码模块，并提取可复用的公共代码片段，有助于降低代码的重复冗余，提高代码的可读性和可维护性。这样不仅使得代码更加清晰易懂，也有利于后期的代码维护和扩展。

此外，采用面向对象的编程方式可以提高代码的复用性和可维护性。通过定义类和对象，将代码结构化地组织起来，有助于降低代码的耦合度，并简化代码的设计和实现过程。

对于硬件资源的利用，开发者应当充分发挥Python中的生成器和迭代器的优势。合理使用生成器可以大幅减少内存的占用，并提高程序的运行效率。此外，及时关闭和释放资源也是保障程序稳定运行的重要手段。确保在爬虫程序中使用完资源后，及时关闭文件、数据库连接等资源，以防止资源泄漏导致的内存占用过高。

最后，要警惕使用不成熟或过时的第三方库可能存在的内存泄漏问题。定期检查并更新第三方库版本，以确保项目的稳定性和安全性。

三、Too Many Requests的解决

这个问题比较特殊，本质上不属于代码及开发者的问题。可能的原因在于Scrapy框架中请求队列的大小无法由开发者控制。在Scrapy的源码中，可能存在一个未经有效调度的无限大小内存队列，导致大量请求被存储在队列中，从而使内存占用率急剧上升。

针对这个问题，有一个相对简单的解决方案，即将job task本地化。将之前存储在内存中的大量请求持久化到本地文件中。Scrapy官方提供了一种解决方案：Jobs: pausing and resuming crawls — Scrapy 2.11.1 documentation

在框架中的具体使用方法也很简单，只需在启动爬虫时添加一个额外参数，告知Scrapy框架将海量请求持久化到本地存储中即可。

scrapy crawl somespider -s JOBDIR=JOBDIR

运行爬虫后，会在当前目录生成一个JOBDIR，用于存储队列中的请求：