tornado 异步调用系统命令和非阻塞线程池
项目中异步调用 ping 和 nmap 实现对目标 ip 和所在网关的探测
Subprocess.STREAM 不用担心进程返回数据过大造成的死锁, Subprocess.PIPE 会有这个问题.
- import tornado.gen
- from tornado.process import Subprocess
- @tornado.gen.coroutine
- def run_command(command):
- """run command"""
- process = Subprocess(
- [command],
- stdout=Subprocess.STREAM,
- stderr=Subprocess.STREAM,
- shell=True
- )
- out, err = yield [process.stdout.read_until_close(), process.stderr.read_until_close()]
- raise tornado.gen.Return((out, err))
- class NmapHandler(tornado.web.RequestHandler):
- """handle nmap check request"""
- @tornado.gen.coroutine
- def get(self):
- ip = self.get_argument("ip", None)
- if not ip:
- self.write(json.dumps({}))
- raise tornado.gen.Return(None)
- nmap_resp, _ = yield run_command(nmap % ip)
- self.write(json.dumps(
- {
- "ip": ip,
- "nmap_resp": nmap_resp
- }
- ))
前一阵想到一个问题, run_command 如何进行异常处理. 原则上, 异常除了本地存储, 还应该上报调用者.
子进程执行的命令是固定的, 出现异常只会有两种情况, 第一, 创建子进程失败, 触发 OSError, 第二, 子进程中执行的 shell 命令失败, 报错信息重定向到stderr.
所以, 暂时的处理是捕捉 OSError.
使用非阻塞线程池, 调用 paramiko 来分发检测任务.
- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
- from tornado.concurrent import run_on_executor
- class FailureHandler(tornado.web.RequestHandler):
- """handle server check request"""
- executor = ThreadPoolExecutor(100)
- @run_on_executor
- def get(self):
- ip = self.get_argument("ip", None)
- if not ip:
- self.write(json.dumps({}))
- raise tornado.gen.Return(None)
- resp = distributer(ip)
- if resp:
- resp = 0
- else:
- resp = 1
- self.write(json.dumps(
- {
- "ip": ip,
- "failure_rslt": resp
- }
- ))
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