爬虫数据快速存入Redis中（爬虫存入redis）

抓取网页数据，存入Redis，是现在许多企业的常用方法。有时，存入到Redis的内容会非常多，为了快速的存入Redis中，使用Python的多进程可以大幅提升存入的速度，但仍有单机的局限性。因此，本文重点介绍了两种实现爬虫数据快速存入Redis中的技术：一是使用消息队列；另一种是使用seata分布式事务来解决多个服务之间数据一致性的问题。

#### 一、使用消息队列

使用消息队列的处理流程如下：爬取数据时，将数据存入消息中间件，消息中间件与Redis建立连接，当有消息过来时，就存入相应的到Redis中。例如通过下面这段代码，就可以简单的将消息队列中的消息存入Redis中：

“`python

def consumer():

while True:

try:

msgDemo = consumer.fetch_message()

redis.set(msgDemo.topic + “_” + msgDemo.key, msgDemo.value)

consumer.ack(msgDemo)

except:

pass

上述代码中，consumer.fetch_message()为获取消息，redis.set()为向Redis中存储数据，consumer.ack()为消息消费完成确认，就可以将消息中的内容快速的存入Redis中了。

#### 二、使用seata分布式事务

seata可以解决多个服务之间的数据一致性问题，传统的事务处理只能在单机环境下，而且会存在操作的数据一致性的问题，而seata的分布式事务技术，可以跨越多台服务，确保在多步执行的过程中，不会发生数据不一致的情况。

爬取数据并存入Redis也可以使用seata来解决，seata会在服务间使用分布式事务，以保证操作数据的最终一致性。Seata经常使用TC模式来解决分布式事务，代码如下：

```python
try:
 # 爬虫，数据入库等操作
 GlobalDataSource.begin() 
 # 将爬取的数据存入Redis 
 redis.set(key, value) 
 GlobalDataSource.end()
except Exception as e:
 GlobalDataSource.rollback()

上述代码中，GlobalDataSource.begin()用于开启分布式事务，redis.set()用于将爬取的数据存入Redis，GlobalDataSource.end()用于提交分布式事务，GlobalDataSource.rollback()用于回滚分布式事务。

总结：本文重点介绍了两种实现爬虫数据快速存入Redis中的技术：一是使用消息队列；另一种是使用seata分布式事务来解决多个服务之间数据一致性的问题。使用这两种技术，都能解决爬虫数据快速存入Redis的效率问题，帮助企业更好的提升数据处理的速度。