Python爬虫框架Scrapy如何解决写入数据库的性能问题

Scrapy的数据库写入性能瓶颈通常出现在pipeline的同步操作上。我常用的优化方案是结合异步数据库驱动和批量插入。

核心思路是把同步的pymysql换成异步的aiomysql，然后在pipeline里做批量处理。下面是个MySQL的示例：

# pipelines.py
import asyncio
import aiomysql
from itemadapter import ItemAdapter
from twisted.internet import defer

class AsyncMySQLPipeline:
    def __init__(self, settings):
        self.settings = settings
        self.items_buffer = []
        self.batch_size = 100  # 批量大小
        self.conn_pool = None
        
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler.settings)
    
    async def open_spider(self, spider):
        # 创建连接池
        self.conn_pool = await aiomysql.create_pool(
            host=self.settings.get('MYSQL_HOST'),
            port=self.settings.get('MYSQL_PORT', 3306),
            user=self.settings.get('MYSQL_USER'),
            password=self.settings.get('MYSQL_PASSWORD'),
            db=self.settings.get('MYSQL_DB'),
            minsize=5,  # 最小连接数
            maxsize=20,  # 最大连接数
            autocommit=True
        )
    
    async def close_spider(self, spider):
        # 关闭前处理剩余数据
        if self.items_buffer:
            await self._flush_items()
        if self.conn_pool:
            self.conn_pool.close()
            await self.conn_pool.wait_closed()
    
    async def process_item(self, item, spider):
        self.items_buffer.append(item)
        if len(self.items_buffer) >= self.batch_size:
            await self._flush_items()
        return item
    
    async def _flush_items(self):
        if not self.items_buffer:
            return
            
        async with self.conn_pool.acquire() as conn:
            async with conn.cursor() as cursor:
                # 构建批量插入SQL
                values = []
                sql = "INSERT INTO your_table (field1, field2) VALUES "
                placeholders = []
                
                for item in self.items_buffer:
                    adapter = ItemAdapter(item)
                    values.extend([adapter['field1'], adapter['field2']])
                    placeholders.append("(%s, %s)")
                
                sql += ",".join(placeholders)
                await cursor.execute(sql, values)
            
        self.items_buffer.clear()

关键优化点：

1. 异步连接池：用aiomysql.create_pool管理连接，避免频繁创建连接的开销
2. 批量插入：攒够一定数量（比如100条）再一次性写入，减少数据库交互次数
3. 连接复用：连接池自动管理连接，不需要每次都建立新连接

在settings.py里启用这个pipeline：

ITEM_PIPELINES = {
    'your_project.pipelines.AsyncMySQLPipeline': 300,
}

如果数据量特别大，可以考虑再加个消息队列（比如RabbitMQ）做缓冲，把数据先扔到队列里，再用单独的消费者写入数据库，这样爬虫只管抓取，写入压力由消费者承担。

总结：异步驱动+批量插入是提升Scrapy数据库写入性能的有效方案。

不是啊，用的阿里云 RDS，远程的。你这样提醒了我，一会弄一个本地的中转一下。