Scrapy Pipeline 连 MongoDB 分片集群需用 MongoClient 指向 mongos 地址并禁用 directConnection=true，初始化 client 于 init 中复用，分片键推荐 {"spider_name": 1, "hash_url": 1}，写入用 insert_many(..., ordered=False) 控制批次 50–200 条。
Scrapy Pipeline 怎么连 MongoDB 分片集群
直接用 pymongo.MongoClient 连分片集群，和连普通副本集写法一样，但连接字符串必须带 replicaSet 参数或启用 directConnection=false（MongoDB 6.0+ 默认行为），否则会绕过 mongos 路由，直连 shard，导致写入失败或数据不一致。
常见错误现象：OperationFailure: not master 或 NotMasterError，本质是 Pipeline 误连了某个 shard 的 primary，而不是通过 mongos 写入。
- 连接字符串必须指向 mongos 地址，例如：
"mongodb://mongos1:27017,mongos2:27017/?replicaSet=rs0&authSource=admin"（注意：这里replicaSet指的是 mongos 所在的配置服务器副本集名，不是 shard 的） - 务必禁用
directConnection=true，否则 PyMongo 5+ 会跳过发现逻辑，直连第一个地址 —— 那很可能是个 shard 节点 - 推荐显式设置
minPoolSize=5和maxPoolSize=20，避免 Scrapy 并发高时频繁建连断连
Item Pipeline 里怎么维持长连接不每次新建 client
Scrapy 的 Pipeline 是单例对象，__init__ 只执行一次，所以 client 必须在这里初始化并复用，不能在 process_item 里反复 new MongoClient —— 否则每条 item 都新建连接池，很快耗尽系统文件描述符。
实操建议：
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- 在 Pipeline
__init__中创建self.client = MongoClient(...)，并调用self.db = self.client["mydb"]、self.collection = self.db["items"] - 不要在
close_spider里调用self.client.close()—— Scrapy 进程退出时自动释放；强行 close 反而可能中断正在写的批量操作 - 如果爬虫长期运行（>24h），可选加
serverSelectionTimeoutMS=5000和heartbeatFrequencyMS=10000，让 client 主动探测 mongos 存活性
分片键设计不当导致写入倾斜怎么办
即使连对了 mongos，如果 collection 没开分片，或分片键（shard key）选得差，所有数据会扎堆写进一个 chunk，吞吐卡死，CPU 在单个 shard 上飙高。
使用场景判断：
- Scrapy 抓取的 item 通常带
url、timestamp、spider_name字段 ——url天然离散但太长，不适合作 shard key；timestamp单调递增，绝对不能单独用；推荐组合如{"spider_name": 1, "hash_url": 1}，其中hash_url是对url做hashlib.md5().hexdigest()[:8]截取 - 务必提前在 MongoDB 执行
sh.shardCollection("mydb.items", {"spider_name": 1, "hash_url": 1})，Pipeline 不负责建库建集合，也不该有权限 - 写入前检查
self.collection.options().get("shardKey")，如果为None，说明没分片，此时应抛异常或打 warning，而不是静默写入
批量写入时怎么避免阻塞 Scrapy 的异步流水线
collection.insert_many() 默认是同步阻塞的，如果网络抖动或 mongos 负载高，会拖慢整个 Scrapy 的 item 流水线，甚至触发 Twisted reactor 超时。
性能关键点：
- 不要逐条
insert_one—— 开销太大；改用insert_many(items, ordered=False)，ordered=False允许跳过单条错误继续写，避免整批失败 - 控制批次大小：按经验，50–200 条/批较稳；太大易触发 mongos 内存限制（默认 16MB BSON 限制），太小则 RPC 开销占比高
- 不推荐用
asyncio或线程池包装写入 —— Scrapy 的 Pipeline 不是协程上下文，强行异步反而破坏调度逻辑；真要解耦，应把数据发到 Kafka 或 Redis，另起服务消费落库
容易被忽略的是：分片集群下 writeConcern 默认是 {w: 1}，即只等 mongos 确认接收。如果业务要求强一致性，需显式设 w="majority"，但这会明显拖慢写入延迟 —— 得自己权衡。
