Scrapy爬虫优化：告别内存泄漏与磁盘爆满的高端技巧

原创

华科云商小徐

发布于 2025-09-09 11:19:49

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做爬虫最怕啥？当然是电脑突然卡死或者硬盘爆满！程序跑着跑着就挂了，数据也没存上，简直让人头大。别慌，这种情况其实很常见，咱们今天就聊聊怎么快速救火，让你在资源耗尽时能快速稳住局面。

在做爬虫项目时，遇到内存或硬盘资源耗尽确实很让人头疼。这里给你提供一些快速补救和长期优化的方法。我先用一个表格来汇总主要的应对策略，方便你快速了解：

资源类型	问题现象	快速补救措施	长期优化策略
内存	内存不足 (OOM) 错误	重启爬虫	优化代码逻辑，使用流式处理
	内存占用持续增长	检查并终止无用进程	使用 JOBDIR 存储请求队列
硬盘	磁盘空间不足	清理临时文件、日志文件	压缩存储数据、定期归档旧数据
	inode 耗尽 (文件数超限)	删除大量小文件	合并小文件（如每日打包）
CPU/网络	响应缓慢	降低爬取频率、减少并发数	优化解析算法、使用分布式爬虫

🧠 内存资源耗尽应对

快速补救：
- 立即释放内存：最直接的方法是重启爬虫程序，强制操作系统回收所有被占用的内存。
- 检查并清理系统：在终端使用 top 或 htop 命令查看内存使用情况，识别并终止不必要的进程。
长期优化：
- 优化代码逻辑：
  - 避免深拷贝和内存滞留：谨慎处理大对象，使用浅拷贝 (copy.copy()) 而非深拷贝，及时释放不再使用的对象引用。
  - 使用生成器 (Generator)：用 yield 返回数据，避免一次性构建巨大列表。
  - 流式处理大响应内容：对于大文件或响应，使用流式模式（如在 requests 中设置 stream=True）来 incremental 处理。
- 调整爬虫框架设置：
  - Scrapy 使用 JOBDIR：设置 JOBDIR 可以将请求队列存到磁盘而非内存，显著减少内存占用。
  - 优化并发和延迟：在 settings.py 中降低 CONCURRENT_REQUESTS、增加 DOWNLOAD_DELAY，减轻单机压力。
- 升级硬件或架构：
  - 增加物理内存：如果预算允许，这是最直接的方法。
  - 采用分布式爬虫：将任务分散到多台机器（如使用 Scrapy-Redis），减少单机负载。

💾 硬盘资源耗尽应对

快速补救：
- 释放磁盘空间：
  - 查找并删除大的临时文件（如 find /tmp -type f -size +100M）。
  - 清理爬虫生成的日志文件（如 Scrapy 的 .log 文件）。
  - 若数据可重新爬取，可删除部分已爬取的原始数据文件。
- 处理 inode 耗尽：
  - 使用 df -i 确认 inode 是否耗尽。
  - 如果是在 Linux 系统下，大量小文件可能导致 inode 耗尽，即使磁盘空间未满。需要找到并删除这些多余的小文件，或者将大量小文件压缩合并（例如按天打包）来释放 inode。
长期优化：
- 优化存储策略：
  - 压缩存储数据：例如，将文本文件（如 JSON, HTML）压缩为 .gz 或 .zip 格式存储。
  - 使用数据库而非文件：考虑用 SQLite、MySQL 或 MongoDB 等数据库存储数据，它们通常比直接操作海量小文件更高效，且易于管理。
  - 定期归档旧数据：将不再频繁访问的旧数据移动到其他存储介质或备份后删除。
- 选择性爬取：精确配置爬虫的 allowed_domains 和链接提取规则，避免爬取不必要页面的冗余数据。

⚙️ CPU/网络资源耗尽应对 虽然你主要问内存和硬盘，但CPU和网络资源紧张也可能间接影响整体资源管理。

快速补救：
- 降低爬取频率和并发数：减少 CONCURRENT_REQUESTS，增加 DOWNLOAD_DELAY。
- 检查异常进程：使用 top 查看CPU占用高的进程，判断是否为爬虫异常（如陷入死循环）。
长期优化：
- 优化解析算法：使用高效的解析方法（如 lxml 代替简单的字符串匹配）。
- 分布式爬虫：分散负载。