python大佬养成计划----分布式进程

honmaple 发布于2019-07-30 17:53 / 1031人阅读

摘要：分布式进程在和中，应当优选，因为更稳定，而且，可以分布到多台机器上，而最多只能分布到同一台机器的多个上。由于模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

分布式进程

在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

Python的 multiprocessing 模块不但支持多进程，其中 managers 子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了。先看服务进程，服务进程负责启动Queue，把Queue注册到网络上，然后往Queue里面写入任务。

BaseManager：提供了不同机器进程之间共享数据的一种方法;

(重要的点: ip:port)

# task_master.py

import random
from multiprocessing import freeze_support
from queue import Queue
from multiprocessing.managers import  BaseManager
# 1. 创建需要的队列
# task_queue：发送任务的队列
# coding=utf-8

import random,time
from queue import Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_support

task_queue =  Queue()  # 发送任务的队列:
result_queue = Queue() # 接收结果的队列:
class QueueManager(BaseManager):  # 从BaseManager继承的QueueManager:
    pass
# windows下运行
def return_task_queue():
    global task_queue
    return task_queue  # 返回发送任务队列
def return_result_queue ():
    global result_queue
    return result_queue # 返回接收结果队列

def test():
    # 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象,它们用来进行进程间通信，交换对象
    #QueueManager.register("get_task_queue", callable=lambda: task_queue)
    #QueueManager.register("get_result_queue", callable=lambda: result_queue)
    QueueManager.register("get_task_queue", callable=return_task_queue)
    QueueManager.register("get_result_queue", callable=return_result_queue)
    # 绑定端口4000, 设置验证码"sheenstar":
    #manager = QueueManager(address=("", 4000), authkey=b"sheenstar")
    # windows需要写ip地址
    manager = QueueManager(address=("192.168.1.160", 4000), authkey=b"sheenstar")
    manager.start()  # 启动Queue:
    # 获得通过网络访问的Queue对象:
    task = manager.get_task_queue()
    result = manager.get_result_queue()
    for i in range(13):   # 放几个任务进去:
        n = random.randint(0, 10000)
        print("Put task %d..." % n)
        task.put(n)
    # 从result队列读取结果:
    print("Try get results...")
    for i in range(13):
        r = result.get(timeout=10)
        print("Result: %s" % r)

    # 关闭:
    manager.shutdown()
    print("master exit.")
if __name__=="__main__":
    freeze_support()
    print("start!")
    test()

运行程序，会等待执行结果10s，如果没有worker端获取任务，返回结果，程序将报错。

当我们在一台机器上写多进程程序时，创建的 Queue 可以直接拿来用，但是，在分布式多进程环境下，添加任务到Queue不可以直接对原始的 task_queue 进行操作，那样就绕过了QueueManager 的封装，必须通过manager.get_task_queue()获得的 Queue 接口添加。

# coding=utf-8
import time, sys
from queue import Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 创建类似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass

# 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue，所以注册时只提供名字:
QueueManager.register("get_task_queue")
QueueManager.register("get_result_queue")

# 连接到服务器，也就是运行task_master.py的机器:
server_addr = "192.168.1.160"
print("Connect to server %s..." % server_addr)
# 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致:
m = QueueManager(address=(server_addr, 4000), authkey=b"sheenstar")
# 从网络连接:
try:
    m.connect()
except:
    print("请先启动task_master.py!")
    #sys.exit("sorry, goodbye!");
# 获取Queue的对象:
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
# 从task队列取任务,并把结果写入result队列:
for i in range(13):
    try:
        n = task.get()
        print("run task %d * %d..." % (n, n))
        r = "%d * %d = %d" % (n, n, n*n)
        time.sleep(1)
        result.put(r)
    except ConnectionResetError as e:
        print("任务执行结束，自动断开连接")
# 处理结束:
print("worker exit.")

使用命令行运行程序，结果更直观

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