Python中Scrapy框架的active_size大小持续增长问题如何解决？

在Scrapy里，active_size 持续增长通常是因为请求或响应没被正确回收，内存泄漏了。核心是检查你的 Spider 和 Middleware 里有没有循环引用或者没及时关闭的资源。

最常见的原因是在 Spider 的回调方法（比如 parse）里，把 Response 或它内部的 Selector 对象存到了实例变量（self.xxx）或者某个全局缓存里，导致整个响应链没法被垃圾回收。

给你个排查方向和代码示例：

1. 首先，检查你的 Spider：确保没有把 response 或 response.css/response.xpath 得到的 SelectorList 长期保存。

   # 错误示例：将SelectorList存到实例变量
   class MySpider(scrapy.Spider):
       name = 'leaky_spider'
       def __init__(self, *args, **kwargs):
           super().__init__(*args, **kwargs)
           self.cached_selectors = [] # 这个列表会持续增长！
   
       def parse(self, response):
           # 错误：将选择器对象存入实例的列表，导致其无法释放
           self.cached_selectors.append(response.css('div.title'))
           # ... 其他逻辑
   

   正确做法：只在回调方法内部临时使用这些对象，提取出需要的数据（字符串、数字等）。

   # 正确示例：只提取数据
   class MySpider(scrapy.Spider):
       name = 'clean_spider'
       def parse(self, response):
           # 立即提取出文本数据，而不是保存Selector对象
           titles = response.css('div.title::text').getall()
           for title in titles:
               item = {'title': title}
               # ... 可能处理或yield item
           # response及其内部的选择器在此方法结束后即可被安全回收
   

2. 检查自定义的 Downloader Middleware 或 Spider Middleware：如果你在 process_response 或 process_request 方法中修改了 request 或 response 对象，并附加了大的数据对象，也可能导致问题。确保这些附加数据是必要的，并且其生命周期被妥善管理。

3. 使用内置工具定位：用 telnet 或 scrapy.utils.trackref 来追踪活跃的引用。运行爬虫时，通过 telnet localhost 6023 连接，使用 prefs() 命令可以查看活跃的对象数量，帮助判断是哪类对象在增长。

总结建议：重点检查Spider中是否长期持有了Response或Selector对象。