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使用py-spy解决scrapy卡死的问题方法

云中的鱼 人气:0

本文着重讲解了使用py-spy解决scrapy卡死的问题方法,文中通过代码实例讲解的非常细致,对大家的工作和学习具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

背景

在使用scrapy爬取东西的时候,使用crontab定时的启动爬虫,但是发现机器上经常产生很多卡死的scrapy进程,一段时间不管的话,会导致有10几个进程都卡死在那,并且会导致数据产出延迟。

问题定位

使用py-spy这个非常好用的python性能分析工具来进行排查,py-spy可以查看一个python进程函数调用用时,类似unix下的top命令。所以我们用这个工具看看是什么函数一直在执行。

首先安装这个工具

pip install py-spy

用py-spy看看scrapy哪个函数执行时间长

# 先找到这个卡死的scrapy进程的pid
ps -ef |grep scrapy 
# 启动 py-spy 观察这进程
py-spy top --pid 53424

首先我们按3,按OwnTime进行排序,这个表示函数自身执行的时间,可以看到read这个函数执行的时间最长,那看来是IO导致的,程序中的IO行为就是读写磁盘和网络IO,磁盘读写一般不会有问题,所以初步定位是网络IO导致的。

在这里插入图片描述

接下来进行进一步确认,再按4,按TotalTIme 所有子函数执行时间总和进行排序,可以看到是在process_item和download,upload_image这些主流程函数的执行时间比较长,这一步是先把图片下载到本地,然后上传到静床,看来是下载这步从网络中read数据时出现了问题,进一步追踪代码。

在这里插入图片描述

看下download的函数的代码:

if filename == '':
      filename = os.path.basename(url)
    path = path + '/' + filename
    
    try:
      res = request.urlretrieve(url,filename=path)
      print(url,res)
      return path
    except Exception as e:
      print('download img failed')
      print(e)
      return False

可以看到用了urllib这个库里面request.urlretrieve函数,这个函数是用来下载文件的,去看看python官网文档的函数说明,发现里面没有超时时间这个参数,所以是由于没有超时时间,导致一直在read,进而使得进程卡死。

urllib.request.urlretrieve(url, filename=None,reporthook=None,data=None)

解决方案

使用另一种方式来下载图片,使用支持超时时间的urlopen函数,封装成一个自定义的url_retrieve,这样就不再会出现没有超时导致的卡死问题了。

def url_retrieve(self,url, path):
    r = request.urlopen(url, timeout=5)
    res = False
    with open(path,"wb") as f:
      res = f.write(r.read())
      f.flush()
      f.close()
    return res

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