タスクの非同期
ブラウザを開いてアドレスを入力し、Enterを押してページを開きます。したがって、HTTP リクエスト (リクエスト) がクライアントからサーバーに送信され、サーバーはリクエストを処理して応答 (レスポンス) コンテンツを返します。
私たちは毎日ウェブを閲覧し、大小さまざまなリクエストをサーバーに送信します。場合によっては、サーバーがリクエストを受信したときに、別のサーバーにもリクエストを送信する必要があることが判明したり、サーバーが別のことを行う必要があることが判明したりするため、最初に送信したリクエストがブロックされる、つまり待機する必要があることがわかります。サーバーが他の作業を完了するために使用します。
多くの場合、サーバーによって実行される追加の処理は、クライアントが待機する必要はありません。これらの追加の処理は非同期で実行できます。非同期タスクを実行するためのツールは数多くあります。主な原則は、通知メッセージを処理することです。通常、通知メッセージにはキュー構造が採用されます。コミュニケーションとビジネス実装のためのメッセージを生成および消費します。
生産、消費、キュー
上記の非同期タスクの実装は、プロデューサー消費モデルに抽象化できます。レストランと同じように、シェフが料理を作り、美食家が食事をします。たくさん作って当分売れない場合は、シェフは休憩しますが、お客様が多くてシェフが休みなく忙しい場合は、お客様はゆっくり待っていただく必要があります。プロデューサーとコンシューマーを実装するには多くの方法があります。Python 標準ライブラリ Queue を使用した小さな例を次に示します。
import random
import time
from Queue import Queue
from threading import Thread
queue = Queue(10)
class Producer(Thread):
def run(self):
while True:
elem = random.randrange(9)
queue.put(elem)
print "厨师 {} 做了 {} 饭 --- 还剩 {} 饭没卖完".format(self.name, elem, queue.qsize())
time.sleep(random.random())
class Consumer(Thread):
def run(self):
while True:
elem = queue.get()
print "吃货{} 吃了 {} 饭 --- 还有 {} 饭可以吃".format(self.name, elem, queue.qsize())
time.sleep(random.random())
def main():
for i in range(3):
p = Producer()
p.start()
for i in range(2):
c = Consumer()
c.start()
if __name__ == '__main__':
main()おおよその出力は次のとおりです。
厨师 Thread-1 做了 1 饭 --- 还剩 1 饭没卖完 厨师 Thread-2 做了 8 饭 --- 还剩 2 饭没卖完 厨师 Thread-3 做了 3 饭 --- 还剩 3 饭没卖完 吃货Thread-4 吃了 1 饭 --- 还有 2 饭可以吃 吃货Thread-5 吃了 8 饭 --- 还有 1 饭可以吃 吃货Thread-4 吃了 3 饭 --- 还有 0 饭可以吃 厨师 Thread-1 做了 0 饭 --- 还剩 1 饭没卖完 厨师 Thread-2 做了 0 饭 --- 还剩 2 饭没卖完 厨师 Thread-1 做了 1 饭 --- 还剩 3 饭没卖完 厨师 Thread-1 做了 1 饭 --- 还剩 4 饭没卖完 吃货Thread-4 吃了 0 饭 --- 还有 3 饭可以吃 厨师 Thread-3 做了 3 饭 --- 还剩 4 饭没卖完 吃货Thread-5 吃了 0 饭 --- 还有 3 饭可以吃 吃货Thread-5 吃了 1 饭 --- 还有 2 饭可以吃 厨师 Thread-2 做了 8 饭 --- 还剩 3 饭没卖完 厨师 Thread-2 做了 8 饭 --- 还剩 4 饭没卖完
Redis Queue
組み込み商品 使用されるキュー構造。 Redis を使用して同様の操作を実装することもできます。そして簡単な非同期タスクを実行します。
Redis では、メッセージ キューを実行する 2 つの方法が提供されます。 1 つはプロデューサー消費モデルを使用する方法、もう 1 つはパブリッシュ/サブスクライバー モデルを使用する方法です。前者では、1 つ以上のクライアントがメッセージ キューを監視できるようになり、メッセージが到着すると、最初にメッセージを取得した人がそのメッセージを消費し、キューにメッセージが存在しない場合は、コンシューマがリッスンし続けます。後者は、メッセージ チャネルにサブスクライブしている 1 つ以上のクライアントでもあり、パブリッシャがメッセージを公開している限り、すべてのサブスクライバはメッセージを受信でき、サブスクライバは ping されます。
生産および消費モード
主に、redis が提供する blpop を使用してキューデータを取得します。キューにデータがない場合は、ブロックして待機します。つまり、リッスンします。
import redis
class Task(object):
def __init__(self):
self.rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)
self.queue = 'task:prodcons:queue'
def listen_task(self):
while True:
task = self.rcon.blpop(self.queue, 0)[1]
print "Task get", task
if __name__ == '__main__':
print 'listen task queue'
Task().listen_task()パブリッシュとサブスクライブモデル
Redisのpubsub機能を使用して、サブスクライバーがチャネルにサブスクライブし、パブリッシャーがメッセージをチャネルにパブリッシュします。
import redis
class Task(object):
def __init__(self):
self.rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)
self.ps = self.rcon.pubsub()
self.ps.subscribe('task:pubsub:channel')
def listen_task(self):
for i in self.ps.listen():
if i['type'] == 'message':
print "Task get", i['data']
if __name__ == '__main__':
print 'listen task channel'
Task().listen_task()Flask入口
非同期タスク用に2つのバックエンドサービスをそれぞれ実装しました。これらを直接起動することで、Redisキューまたはチャネルのメッセージを監視できます。簡単なテストは次のとおりです。
import redis
import random
import logging
from flask import Flask, redirect
app = Flask(__name__)
rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)
prodcons_queue = 'task:prodcons:queue'
pubsub_channel = 'task:pubsub:channel'
@app.route('/')
def index():
html = """
<br>
<center><h3>Redis Message Queue</h3>
<br>
<a href="/prodcons">生产消费者模式</a>
<br>
<br>
<a href="/pubsub">发布订阅者模式</a>
</center>
"""
return html
@app.route('/prodcons')
def prodcons():
elem = random.randrange(10)
rcon.lpush(prodcons_queue, elem)
logging.info("lpush {} -- {}".format(prodcons_queue, elem))
return redirect('/')
@app.route('/pubsub')
def pubsub():
ps = rcon.pubsub()
ps.subscribe(pubsub_channel)
elem = random.randrange(10)
rcon.publish(pubsub_channel, elem)
return redirect('/')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)スクリプトを開始し、
siege -c10 -r 5 http://127.0.0.1:5000/prodcons siege -c10 -r 5 http://127.0.0.1:5000/pubsub
を使用して、監視対象のスクリプト入力内の非同期メッセージをそれぞれ確認します。非同期タスクでは、時間のかかる操作を実行できますが、現時点ではこれらのメソッドでは非同期実行結果がわかりません。非同期実行結果を知る必要がある場合は、コルーチン タスクを設計するか、RQ などのツールを使用することを検討してください。セロリとか。
Redis キュー データを呼び出す Python の Flask フレームワーク アプリケーションに関連するその他の記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。
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