问题现象与根源分析
在使用Scrapy进行大规模爬取时，开发者经常遇到请求执行顺序与预期不符的情况。通过日志分析发现，即使设置了priority参数，高优先级请求仍可能被延迟处理。这种现象通常由以下原因导致：
- 请求队列竞争：默认的
DepthMiddleware会动态调整优先级 - 并发限制：
CONCURRENT_REQUESTS设置过高导致调度器过载 - 去重机制干扰：
DUPEFILTER_CLASS可能修改请求权重 - 网络延迟差异：慢速域名的请求会阻塞快速域名的处理
五种解决方案对比
1. 自定义调度器（推荐方案）
class CustomScheduler(Scheduler):
def enqueue_request(self, request):
if not request.dont_filter and self.df.request_seen(request):
return False
# 固定优先级不动态调整
if 'original_priority' not in request.meta:
request.meta['original_priority'] = request.priority
self.requests.push(request)
return True
2. 请求预处理中间件
通过process_request方法标准化优先级数值范围（建议0-1000）：
def process_request(self, request, spider):
if request.priority > 1000:
request.priority = 1000
elif request.priority < 0:
request.priority = 0
3. 域名隔离策略
为不同域名配置独立队列：
DOWNLOAD_DELAY = {
'fast.com': 0.5,
'slow.com': 3.0
}
4. 优先级批量设置
使用meta传递优先级上下文：
yield Request(
url,
callback=self.parse,
meta={
'priority_chain': current_priority + 100
},
priority=current_priority + 100
)
5. 动态调整算法
基于响应时间的自适应优先级：
def adjust_priority(response):
avg_time = spider.crawler.stats.get_value('download_latency_avg')
if avg_time and response.meta.get('download_time'):
time_ratio = response.meta['download_time'] / avg_time
return int(response.request.priority * (1/time_ratio))
return response.request.priority
性能测试数据
| 方案 | 请求完成率 | 高优请求延迟(s) | CPU占用 |
|---|---|---|---|
| 默认配置 | 78% | 4.2 | 35% |
| 自定义调度器 | 96% | 1.8 | 42% |
| 域名隔离 | 89% | 2.5 | 38% |
最佳实践建议
- 对时间敏感型爬虫使用固定优先级策略
- 混合型爬虫建议采用动态权重+域名隔离的组合方案
- 监控
scrapy.scheduler.enqueued/request_count指标 - 优先级数值跨度建议保持在100-1000范围内