Python 实现大文件的高并发下载

项目背景

基于一个 scrapy-redis 搭建的分布式系统，所有item都通过重写 pipeline 存储到 redis 的 list 中。这里我通过代码演示如何基于线程池 + 协程实现对 item 的中文件下载。

• Item 结构

  目的是为了下载 item 中 attachments 保存的附件内容。

  {"crawl_time":"20221017 12:00:00","version":"20221017 12:00:00","data": [{"title": "","attachments": [{"ori_url": "https://www.baidu.com",	# 文件地址"path": "",	# 文件本地保存路径"filename": "xxx"	# 文件名称}]}]
  }
  

一、批量获取 item

为了能够提高数据的存储效率，选择从 redis 中弹出多个 item，但当前部署的 redis 版本为 5.0，lpop 不支持同时弹出多个数据，需要通过 LRANGE 和 LTRIM 命令实现，但是两个命令执行不是原子操作，在多线程的情况下会导致数据异常，因此通过 lua 脚本执行批量弹出多个 item 。

1.1 lua 脚本

1.2 读取数据

设定好批量读取的大小，执行 lua 脚本，获取数据。

二、并发

2.1 线程池

使用线程池去管理这么多 item 下载任务的原因：

• 减少频繁创建和销毁线程的开销
• 控制并发数量，防止不断创建线程导致资源耗尽
• 复用线程，减少线程切换开销

将获取到的 data 进行分片，分片后的数据交给多个线程去下载，提高并发效率。

2.2 协程任务

每个线程新建一个事件循环对象 loop，用来管理分片后的 data 协程任务。

为了复用 TCP 连接和 session，选择让分片 data 共享一个 TCPConnector 和 ClientSession 对象。这是基于 data 分片大小大概率是同一个网站的数据设计的，可以降低连接创建会话管理的的资源消耗。

2.3 协程并发

通过 asyncio.gather 实现协程并发。

三、大文件分块

下载文件时，如果文件比较大，网络又不稳定的情况下，很容易导致下载失败，因此这里通过将文件分块下载优化流程。

3.1 分块

对文件分块之前，先要获取文件大小。向服务器发送一个预请求 head，来获取文件长度，这样可以避免获取整个文件，减少网络传输耗时。

然后对文件进行分块处理，在传输中，需要平衡 网络拥塞 和 请求频次 导致的消耗，这里选择将文件分为 1024 * 1024 也就是 1 MB 的块大小。

使用 asyncio.Semaphore 控制 同时进行的下载任务数量，避免过多并发导致服务器崩溃。

3.2 下载

修改 headers 中的 Range 获取文件指定块大小的内容。

通过装饰器实现文件的断点续传功能，防止因网络不稳定导致文件内容缺失。

当文件的某个块下载失败，超出重试次数时，取消所有该文件块的下载任务，暂时放弃该文件，记录到失败下载队列中保存，避免因为问件本就损坏这种情况导致不断重试。

异步装饰器的实现

3.3 拼接

result 按顺序返回请求的结果，将请求的文件块拼接完成。