很多人一用 scrapy 跑高频抓取，都会经历同一个过程：一开始速度飞快，数据刷刷进；跑一段时间后，请求开始超时、返回异常内容、验证变多，最后几乎跑不动。你调过并发、换过代理、改过 DOWNLOAD_DELAY，但效果始终不稳定。问题不在 scrapy 本身，而在于高频抓取时访问行为会被 Cloudflare 等系统逐步重新评估。
这篇文章只解决一个问题：在高频抓取场景下，scrapy 应该如何在请求节奏、重试策略和代理配置之间取舍，避免自己一步步把任务推向拦截。
一、先给结论，高频抓取真正的风险不是快而是太一致
很多人把问题归结为请求太多，但实际上，高频不一定会被拦。真正危险的是三件事叠在一起：
请求节奏高度一致；
失败补救方式高度一致；
代理与会话关系混乱。
scrapy 的默认配置，恰恰容易在这三点上踩雷。
二、请求节奏，不追求极限速度而追求自然波动
这是高频抓取里最先要改的部分。
1、scrapy 默认的问题
并发请求数固定；
DOWNLOAD_DELAY 固定；
调度顺序非常规律。
在 Cloudflare 看来，这种节奏比快更像脚本。
2、更合理的取舍思路
你不是要慢，而是要不那么规则。你要的是持续产出，不是短跑冲刺。
3、实战建议
允许并发存在，但让请求间隔有小幅波动；
避免所有请求都按完全一致的节奏发出；
把高频拆成多条中等频率的请求流，而不是一条高速通道。
4、判断标准
当你把节奏打散后，如果验证和异常不是立刻消失，而是明显后移，说明方向是对的。
三、重试策略，重试不是救命而是最容易放大风险的动作
scrapy 的重试机制，很多时候会把小问题放大成大麻烦。
1、常见错误
一失败立刻重试；
多次失败连续重试；
重试时不改变任何上下文。
在风控视角里，这等于刚拒绝你，你马上再试，而且方式一模一样。
2、更合理的重试取舍
重试应该是冷却后的新尝试，不是立刻反扑。你要把失败密度压下去，而不是把失败堆成失败潮。
3、实战建议
限制单请求的重试次数；
重试之间拉开明显间隔；
连续失败后进入冷却，而不是继续冲；
必要时重试伴随上下文变化，而不是完全复制。
4、判断标准
如果失败后整体失败密度下降，而不是集中爆发，说明重试策略开始起正向作用。
四、代理配置，不是代理越多越安全而是关系要清楚
这是 scrapy 用户最容易误判的一点。
1、高频加频繁换代理不等于安全
在高频场景下，频繁切换代理反而会制造身份不稳定的强信号。
Cloudflare 很容易判断这是同一套行为在不同出口快速重现。
2、更合理的代理取舍
代理要服务于身份稳定，而不是随机性。你要让系统看起来像一批稳定访问者，而不是一个到处瞬移的访问者。
3、实战建议
一个会话尽量绑定一个代理；
失败后切代理，同时重建会话；
避免同一逻辑在短时间内跨多个地区节点。
4、判断标准
如果换成少但稳定的代理后，虽然速度略降，但整体通过率和持续时间明显提高，说明代理策略从负收益变成了正收益。
五、容易被忽略的隐性问题
除了三大核心点，还有两处很容易让你以为自己没问题，实际上在持续自毁。
1、请求类型混在一起跑
把列表页、详情页、接口请求全部混在同一调度池，会导致敏感请求被高频放大。
建议是对不同类型请求分层调度，避免高价值接口被高频直接命中。
2、异常内容被当成成功处理
Cloudflare 的降级响应往往状态码正常，但内容不完整。
scrapy 如果继续解析、继续调度，会制造更多异常请求。
建议在 downloader 或 spider 层识别异常成功，及时中断或降速。
六、更现实的取舍目标
在高频抓取下，你很难同时做到极限速度、零拦截、零验证。
更现实的目标是速度略慢但可持续，失败可控，行为一致。
只要系统能稳定跑更久，最终产出往往反而更高。
七、穿云API作用
高频抓取真正复杂的，不是 scrapy 的代码，而是访问层的变量管理：节奏、代理、会话、失败补救彼此影响。穿云API把这些访问层能力集中处理，让 scrapy 不必自己承担所有不确定性。
在合法合规、获得授权的前提下，把代理调度、会话维持和异常回收交给访问层服务，可以显著减少高频一跑就崩的情况，让 scrapy 专注于解析和数据逻辑。
scrapy 在高频抓取下触发拦截，很少是单一参数的问题，而是请求节奏过于一致、重试策略过激、代理与会话关系混乱共同作用的结果。
只要你放弃跑到极限的思路，转向稳定、可持续的取舍，高频抓取反而更容易长期跑下去。
