Centos7下Rinetd安装与应用   Linux下做地址NAT有很多种方法.比如haproxy.nginx的4层代理,linux自带的iptables等都能实现.haproxy.nginx就不说了,配置相对简单:iptables配置复杂,概念也比较多DNAT.SNAT.PREROUTING.POSTROUTING等等.其实,Linux下有一个叫rinetd的工具,安装简单,配置也不复杂. 安装篇 1.下载,解压,安装 [root@zhenyunode zhenyutest]# cd ~/z

搜狗搜索可以直接搜索微信文章,本次就是利用搜狗搜搜出微信文章,获得详细的文章url来得到文章的信息.并把我们感兴趣的内容存入到mongodb中. 因为搜狗搜索微信文章的反爬虫比较强,经常封IP,所以要在封了IP之后切换IP,这里用到github上的一个开源类,当运行这个类时,就会动态的在redis中维护一个ip池,并通过flask映射到网页中,可以通过访问 localhost:5000/get/ 来获取IP 这是搜狗微信搜索的页面, 构造搜索url .搜索时会传递的参数,通过firefox浏览器

我们尝试维护过一个免费的代理池,但是代理池效果用过就知道了,毕竟里面有大量免费代理,虽然这些代理是可用的,但是既然我们能刷到这个免费代理,别人也能呀,所以就导致这个代理同时被很多人使用来抓取网站,所以当我们兴致勃勃地拿他来抓取某个网站的时候,会发现它还是被网站封禁的状态,所以在某些情况下免费代理池的成功率还是比较低的. 当然我们也可以去购买一些代理,比如几块钱提取几百几千个的代理,然而经过测试后质量也是很一般,也可以去购买专线代理,不过价格也是不菲的.那么目前最稳定而且又保证可用的代理方法就是设

1.为什么使用代理池 许多⽹网站有专⻔门的反爬⾍虫措施,可能遇到封IP等问题. 互联⽹网上公开了了⼤大量量免费代理理,利利⽤用好资源. 通过定时的检测维护同样可以得到多个可⽤用代理理. 2.代理池的要求 多站抓取, 异步检测 定时筛选, 持续更新 提供接口, 易于提取 3.代理池架构 4.github上下载代理池维护的代码 https://github.com/Germey/ProxyPool 安装Python 至少Python3.5以上 安装Redis 安装好之后将Redis服务开启 配置代理

githu源码地址:https://github.com/Germey/ProxyPool更好的代理池维护:https://github.com/Python3WebSpider/ProxyPool 下面文章的源地址:https://blog.csdn.net/polyhedronx/article/details/81485458 针对代理池中的代理IP可能会重复的问题,提出了一种解决方法,实测可行. 代理IP之所以会重复,和Redis数据库使用的数据结构有很大关系,原程序使用的是列表(lis

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

在进行网络爬虫时,会经常有封ip的现象.可以使用代理池来进行代理ip的处理. 代理池的要求:多站抓取,异步检测.定时筛选,持续更新.提供接口,易于提取. 代理池架构:获取器,过滤器,代理队列,定时检测. 使用https://github.com/Germey/ProxyPool/tree/master/proxypool代码进行分析. run.py里面的代码 from proxypool.api import app from proxypool.schedule import Schedule

们尝试维护过一个免费的代理池,但是代理池效果用过就知道了,毕竟里面有大量免费代理,虽然这些代理是可用的,但是既然我们能刷到这个免费代理,别人也能呀,所以就导致这个代理同时被很多人使用来抓取网站,所以当我们兴致勃勃地拿他来抓取某个网站的时候,会发现它还是被网站封禁的状态,所以在某些情况下免费代理池的成功率还是比较低的. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人

一.环境准备 时间同步 关闭防火墙 联通网络,配置yum源 软件包链接:https://pan.baidu.com/s/1qYbtpnQ 二.安装nginx 1.解决依赖关系 [root@nginx-server ~]# yum install gcc openssl-devel pcre-devel zlib-devel -y 2.添加用户nginx,实现以之运行nginx服务进程 [root@nginx-server ~]# groupadd -r nginx [root@nginx-ser

代理池的维护 目前有很多网站提供免费代理,而且种类齐全,比如各个地区.各个匿名级别的都有,不过质量实在不敢恭维,毕竟都是免费公开的,可能一个代理无数个人在用也说不定.所以我们需要做的是大量抓取这些免费代理,然后筛选出其中可用的代理存储起来供我们使用,不可用的进行剔除. 获取代理途径 维护一个代理池第一步就是要找到提供免费代理的站点,例如PROXY360,网页内容如下: 可以看到网页里提供了一些免费代理列表,包括服务器地址.端口.代理种类.地区.更新时间等等信息. 当前我们需要的就是代理服务器和端

伴随着Redis6.0的发布,作为最令人怦然心动的特性之一,Redis官方同时推出Redis集群的proxy了:redis-cluster-proxy,https://github.com/RedisLabs/redis-cluster-proxy 相比从前访问Redis集群时需要制定集群中所有的IP节点相比: 1,redis的redis-cluster-proxy实现了redis cluster集群节点的代理(屏蔽),类似于VIP,客户端不需要知道集群中的具体节点个数和主从身份,可以直接通过代

最近做的项目中用到了docker,发现docker容器还真挺好用的,可以统一来管理各种资源,项目. 但是在实际使用中就碰到下面这个问题(下面所有的应用都是在docker中启动的): 通过nginx来反向代理 docker中的服务时发现了一个坑,自己记录之.也供大家碰到类似问题可以参考 . 网上去查nginx如何反向代理rabbit mq 的Web管理端,会统一出来下面这样的配置: server { listen 80; server_name www.xxxxx.com; location /

Redis Cluster本身提供了自动将数据分散到Redis Cluster不同节点的能力,分区实现的关键点问题包括:如何将数据自动地打散到不同的节点,使得不同节点的存储数据相对均匀:如何保证客户端能够访问到正确的节点和数据:如何保证重新分片的过程中不影响正常服务.这篇文章通过了解这些问题来认识Redis Cluster分区实现原理. 认识Redis Cluster Redis Cluster是由多个同时服务于一个数据集合的Redis实例组成的整体,对于用户来说,用户只关注这个数据集合,而整个

 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replicatio

写在最前,最近一直在研究redis的使用,包括redis应用场景.性能优化.可行性.这是看到redis官网中一个链接,主要是讲解redis数据分区的,既然是官方推荐的,那我就翻译一下,与大家共享. Partitioning: how to split data among multiple Redis instances.   分区:如何把数据存储在多个实例中.   Partitioning is the process of splitting your data into multiple

mongodb和memcached不是一个范畴内的东西.mongodb是文档型的非关系型数据库,其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据.mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题. 和memcached更为接近的是redis.它们都是内存型数据库,数据保存在内存中,通过tcp直接存取,优势是速度快,并发高,缺点是数据类型有限,查询功能不强,一般用作缓存.在我们团队的项目中,一开始用的是memcached,后来用redis替代. 相比memcached: 1.redis具有持久化机

Redis是一个基于内存的数据库,其不仅读写速度快,每秒可以执行大约110000的写操作,81000的读取操作,而且其支持存储字符串,哈希结构,链表,集合丰富的数据类型.所以得到很多开发者的青睐.加之其支持主从.持久化等功能,3.0版本开始正式提供分片技术.让其在大型互联网应用中大显身手,本文通过实际操作和理论相配合,对redis进行详细地阐述. 一.redis的安装与使用 下载直接去redis的官网http://redis.io/进行不同操作系统对应的版本.本文中采用的redis的版本为3.2

使用redis之前需要咋电脑上安装redis: 使用spring+mybaties+redis的本质是扩展类   org.apache.ibatis.cache.Cache:在我们自己扩展的Cache里面使用redis的api: 一:需要引入的依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId>

redis集群在启动的时候就自动在多个节点间分好片.同时提供了分片之间的可用性:当一部分redis节点故障或网络中断,集群也能继续工作.但是,当大面积的节点故障或网络中断(比如大部分的主节点都不可用了),集群就不能使用. 所以,从实用性的角度,Redis集群提供以下功能: 自动把数据切分到多个redis节点中 当一部分节点挂了或不可达,集群依然能继续工作 Redis集群的TCP端口 redis集群中的每个节点都需要建立2个tcp连接,监听这2个端口:一个端口称之为“客户端端口”,用于接受客户端指

redis的安装 http://liuyieyer.iteye.com/blog/2078093 redis的主从高可用  http://liuyieyer.iteye.com/blog/2078095 Mybatis 的使用不多说. Mybatis为了方便我们扩展缓存定义了一个Cache接口,看看ehcache-mybatis的源码就明白了.我们要使用自己的cache同样的实现Cache接口即可.直接上代码 public class RedisCache implements Cache {

转自:http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4738170.html 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: s