Python中Scrapy框架如何处理多爬虫并发问题？

Scrapy本身通过异步架构（基于Twisted）和内置的并发机制来处理多爬虫并发。核心是调整CONCURRENT_REQUESTS等设置，并使用scrapy crawl同时运行多个爬虫进程。

关键配置（settings.py）：

# 全局并发请求数（默认16）
CONCURRENT_REQUESTS = 32

# 每个域名的并发限制
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8

# 每个IP的并发限制（默认0，表示不启用）
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 0

# 下载延迟（秒）
DOWNLOAD_DELAY = 0.25

# 自动限速扩展（根据负载动态调整延迟）
AUTOTHROTTLE_ENABLED = True

启动多个爬虫：

# 方案1：终端同时运行（最简单）
scrapy crawl spider1 &
scrapy crawl spider2 &

# 方案2：使用CrawlerProcess（单进程多爬虫）
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings

process = CrawlerProcess(get_project_settings())
process.crawl('spider1')
process.crawl('spider2')
process.start()

# 方案3：使用CrawlerRunner（更灵活的控制）
from twisted.internet import reactor
from scrapy.crawler import CrawlerRunner
from scrapy.utils.log import configure_logging

configure_logging()
runner = CrawlerRunner()
runner.crawl('spider1')
runner.crawl('spider2')
d = runner.join()
d.addBoth(lambda _: reactor.stop())
reactor.run()

注意事项：

1. 共享资源（如数据库连接）需要加锁或使用连接池
2. 大量并发时建议配合代理池和用户轮换
3. 监控服务器资源，避免过度并发被目标封禁

总结：调参+异步架构是Scrapy并发的核心。