この記事では、Python での非同期タスク処理に Beanstalkd を使用する方法を主に紹介しますので、参考にしてください。一緒に見てみましょう
Beanstalkd をメッセージ キュー サービスとして使用し、Python のデコレータ構文と組み合わせて、単純な非同期タスク処理ツールを実装します。
最終的な効果
タスクを定義します:
from xxxxx.job_queue import JobQueue queue = JobQueue() @queue.task('task_tube_one') def task_one(arg1, arg2, arg3): # do task
タスクを送信します:
task_one.put(arg1="a", arg2="b", arg3="c")
これで、バックグラウンド作業スレッドがこれらのタスクを実行できるようになります。
実装プロセス
1. Beanstalkサーバーを理解する
Beanstalkは、C言語で実装されたシンプルで高速なワークキューサービスです。 これは共通のインターフェイスを提供し、元々は時間のかかるタスクを非同期で実行することで大規模な Web アプリケーションのページ遅延を削減するために設計されました。言語ごとに異なる Beanstalkd クライアント実装があります。 Pythonにはbeanstalkcなどがあります。私は Beantalkd サーバーと通信するためのツールとして Beantalkc を使用します。
2. 非同期タスク実行の実装原理
beanstalkdは文字列タスクのスケジューリングのみを実行できます。プログラムが関数とパラメーターの送信をサポートするために、関数はワーカーによって実行され、パラメーターが伝えられます。渡されたパラメータを使用して関数を登録するには、中間層が必要です。
実装には主に 3 つの部分が含まれます:
サブスクライバー: Beanstalk のチューブに関数を登録する責任を負います。実装は非常に単純で、関数名と関数自体の間の対応関係を登録します。 (同じグループ(チューブ)内に同じ関数名が存在できないことを意味します)。データはクラス変数に格納されます。
class Subscriber(object): FUN_MAP = defaultdict(dict) def __init__(self, func, tube): logger.info('register func:{} to tube:{}.'.format(func.__name__, tube)) Subscriber.FUN_MAP[tube][func.__name__] = func
JobQueue: 通常の関数をPutter機能を備えたデコレータに簡単に変換します
class JobQueue(object): @classmethod def task(cls, tube): def wrapper(func): Subscriber(func, tube) return Putter(func, tube) return wrapper
Putter: 関数名、関数パラメータ、指定されたグループ化をオブジェクトに結合し、jsonでシリアル化します文字列に変換され、最終的に Beantalkc を通じて Beantalkd キューにプッシュされます。
class Putter(object): def __init__(self, func, tube): self.func = func self.tube = tube # 直接调用返回 def __call__(self, *args, **kwargs): return self.func(*args, **kwargs) # 推给离线队列 def put(self, **kwargs): args = { 'func_name': self.func.__name__, 'tube': self.tube, 'kwargs': kwargs } logger.info('put job:{} to queue'.format(args)) beanstalk = beanstalkc.Connection(host=BEANSTALK_CONFIG['host'], port=BEANSTALK_CONFIG['port']) try: beanstalk.use(self.tube) job_id = beanstalk.put(json.dumps(args)) return job_id finally: beanstalk.close()
ワーカー: Beantalkd キューから文字列を取得し、json.loads を通じてオブジェクトに逆シリアル化して、関数名、パラメーター、チューブを取得します。最後に、関数名に対応する関数コードをサブスクライバから取得し、パラメータを渡して関数を実行します。
class Worker(object): worker_id = 0 def __init__(self, tubes): self.beanstalk = beanstalkc.Connection(host=BEANSTALK_CONFIG['host'], port=BEANSTALK_CONFIG['port']) self.tubes = tubes self.reserve_timeout = 20 self.timeout_limit = 1000 self.kick_period = 600 self.signal_shutdown = False self.release_delay = 0 self.age = 0 self.signal_shutdown = False signal.signal(signal.SIGTERM, lambda signum, frame: self.graceful_shutdown()) Worker.worker_id += 1 import_module_by_str('pear.web.controllers.controller_crawler') def subscribe(self): if isinstance(self.tubes, list): for tube in self.tubes: if tube not in Subscriber.FUN_MAP.keys(): logger.error('tube:{} not register!'.format(tube)) continue self.beanstalk.watch(tube) else: if self.tubes not in Subscriber.FUN_MAP.keys(): logger.error('tube:{} not register!'.format(self.tubes)) return self.beanstalk.watch(self.tubes) def run(self): self.subscribe() while True: if self.signal_shutdown: break if self.signal_shutdown: logger.info("graceful shutdown") break job = self.beanstalk.reserve(timeout=self.reserve_timeout) # 阻塞获取任务,最长等待 timeout if not job: continue try: self.on_job(job) self.delete_job(job) except beanstalkc.CommandFailed as e: logger.warning(e, exc_info=1) except Exception as e: logger.error(e) kicks = job.stats()['kicks'] if kicks < 3: self.bury_job(job) else: message = json.loads(job.body) logger.error("Kicks reach max. Delete the job", extra={'body': message}) self.delete_job(job) @classmethod def on_job(cls, job): start = time.time() msg = json.loads(job.body) logger.info(msg) tube = msg.get('tube') func_name = msg.get('func_name') try: func = Subscriber.FUN_MAP[tube][func_name] kwargs = msg.get('kwargs') func(**kwargs) logger.info(u'{}-{}'.format(func, kwargs)) except Exception as e: logger.error(e.message, exc_info=True) cost = time.time() - start logger.info('{} cost {}s'.format(func_name, cost)) @classmethod def delete_job(cls, job): try: job.delete() except beanstalkc.CommandFailed as e: logger.warning(e, exc_info=1) @classmethod def bury_job(cls, job): try: job.bury() except beanstalkc.CommandFailed as e: logger.warning(e, exc_info=1) def graceful_shutdown(self): self.signal_shutdown = True
Subscriber を通じて登録された関数名と関数自体の間の対応関係は、Python インタープリターで実行されます。ワーカーは別のプロセスで非同期に実行されますが、ワーカーもパターと同じサブスクライバーを取得するにはどうすればよいでしょうか?最後に、この問題は Python のデコレータ メカニズムによって解決できることがわかりました。
これはSubscriberの問題を解決する文章です
import_module_by_str('pear.web.controllers.controller_crawler')
# import_module_by_str 的实现 def import_module_by_str(module_name): if isinstance(module_name, unicode): module_name = str(module_name) __import__(module_name)
import_module_by_strが実行されると、__import__が呼び出され、クラスと関数が動的にロードされます。 JobQueueを使用した関数を含むモジュールをメモリにロードした後。 Wker を実行すると、Python インタープリターは最初に @-decorated デコレーター コードを実行し、Subscriber の対応する関係をメモリに読み込みます。
実際の使用方法については、https://github.com/jiyangg/Pear/blob/master/pear/jobs/job_queue.pyを参照してください
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以上がPython で Beanstalkd を使用して非同期タスク処理を行う方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。