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python大佬养成计划----分布式进程

honmaple / 1067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;

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  1. (重要的点: ip:port)

</>复制代码

  1. # task_master.py
  2. import random
  3. from multiprocessing import freeze_support
  4. from queue import Queue
  5. from multiprocessing.managers import BaseManager
  6. # 1. 创建需要的队列
  7. # task_queue:发送任务的队列
  8. # coding=utf-8
  9. import random,time
  10. from queue import Queue
  11. from multiprocessing.managers import BaseManager
  12. from multiprocessing import freeze_support
  13. task_queue = Queue() # 发送任务的队列:
  14. result_queue = Queue() # 接收结果的队列:
  15. class QueueManager(BaseManager): # 从BaseManager继承的QueueManager:
  16. pass
  17. # windows下运行
  18. def return_task_queue():
  19. global task_queue
  20. return task_queue # 返回发送任务队列
  21. def return_result_queue ():
  22. global result_queue
  23. return result_queue # 返回接收结果队列
  24. def test():
  25. # 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
  26. #QueueManager.register("get_task_queue", callable=lambda: task_queue)
  27. #QueueManager.register("get_result_queue", callable=lambda: result_queue)
  28. QueueManager.register("get_task_queue", callable=return_task_queue)
  29. QueueManager.register("get_result_queue", callable=return_result_queue)
  30. # 绑定端口4000, 设置验证码"sheenstar":
  31. #manager = QueueManager(address=("", 4000), authkey=b"sheenstar")
  32. # windows需要写ip地址
  33. manager = QueueManager(address=("192.168.1.160", 4000), authkey=b"sheenstar")
  34. manager.start() # 启动Queue:
  35. # 获得通过网络访问的Queue对象:
  36. task = manager.get_task_queue()
  37. result = manager.get_result_queue()
  38. for i in range(13): # 放几个任务进去:
  39. n = random.randint(0, 10000)
  40. print("Put task %d..." % n)
  41. task.put(n)
  42. # 从result队列读取结果:
  43. print("Try get results...")
  44. for i in range(13):
  45. r = result.get(timeout=10)
  46. print("Result: %s" % r)
  47. # 关闭:
  48. manager.shutdown()
  49. print("master exit.")
  50. if __name__=="__main__":
  51. freeze_support()
  52. print("start!")
  53. 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。

</>复制代码

  1. # coding=utf-8
  2. import time, sys
  3. from queue import Queue
  4. from multiprocessing.managers import BaseManager
  5. # 创建类似的QueueManager:
  6. class QueueManager(BaseManager):
  7. pass
  8. # 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue,所以注册时只提供名字:
  9. QueueManager.register("get_task_queue")
  10. QueueManager.register("get_result_queue")
  11. # 连接到服务器,也就是运行task_master.py的机器:
  12. server_addr = "192.168.1.160"
  13. print("Connect to server %s..." % server_addr)
  14. # 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致:
  15. m = QueueManager(address=(server_addr, 4000), authkey=b"sheenstar")
  16. # 从网络连接:
  17. try:
  18. m.connect()
  19. except:
  20. print("请先启动task_master.py!")
  21. #sys.exit("sorry, goodbye!");
  22. # 获取Queue的对象:
  23. task = m.get_task_queue()
  24. result = m.get_result_queue()
  25. # 从task队列取任务,并把结果写入result队列:
  26. for i in range(13):
  27. try:
  28. n = task.get()
  29. print("run task %d * %d..." % (n, n))
  30. r = "%d * %d = %d" % (n, n, n*n)
  31. time.sleep(1)
  32. result.put(r)
  33. except ConnectionResetError as e:
  34. print("任务执行结束,自动断开连接")
  35. # 处理结束:
  36. print("worker exit.")

使用命令行运行程序,结果更直观

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