利用multiprocessing.managers开发跨进程生产者消费者模型
研究了下multiprocessing.managers,略有收获,随笔一篇;
核心思路是构造一个manager进程,这个进程可以通过unix socket或tcp socket与其它进程通信;因为利用了socket,所以通信的进程间不要求具备父子关系,甚至可以跨主机(通过tcp socket);
通过manager进行数据结构共享,可以应用于很多的IPC场景;这里只做一个示例,在manager内维护一个队列,做为生产者消费者模型中的消息队列;
# coding:utf-8 import os
import time
import subprocess from multiprocessing import Process
#from multiprocessing.managers import SyncManager
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import JoinableQueue #父进程
pid = os.getpid()
print("parent pid %d" % pid) class TestManager(BaseManager):
pass #用于共享的队列
jqueue = JoinableQueue() #用于获取队列的方法
def _get_queue():
return jqueue #启动server(manager)
def make_server(port, authkey):
# 注册rpc,获取共享的队列(的代理,这段代码的实现很有意思,建议看看源码)
TestManager.register("get_queue",callable=lambda : _get_queue())
# 如果要走tcp socket,就用这一行
#manager = TestManager(address=('', port), authkey=authkey)
# 如果要走unix socket,就用这一行
manager = TestManager(authkey=authkey)
# 启动server(manager)进程
manager.start()
return manager # consumer进程的入口
def do_consume(manager):
print ("consumer pid %d" % os.getpid())
queue=manager.get_queue()
count = 0
while True:
item = queue.get(block=True)
#print(item)
#time.sleep(1)
queue.task_done()
if item is None:
conn = queue._tls.connection
break
count += 1
print ("done consuming %d" % count) #构造新的manager实例做为client连接manager server
def make_client(address, authkey):
# 注册rpc,用于非父子进程环境时,新构造的manager识别rpc方法
TestManager.register("get_queue")
manager = TestManager(address=address, authkey=authkey)
manager.connect()
return manager # producer进程的入口
def do_produce(address, authkey):
print ("producer pid %d" % os.getpid())
client=make_client(address, authkey)
queue=client.get_queue()
for i in range(10000):
queue.put(i, block=True)
print ("done producing") # terminator进程的入口
def do_terminate(address, authkey):
client=make_client(address, authkey)
queue=client.get_queue()
queue.put(None, block=True) authkey = b'foo'
manager=make_server(6666, authkey)
address = manager._address
# 查看manager的进程号
print ("manager pid %d" % manager._process.ident) # 通过父子进程变量传递的方式,向consumer进程传递manager
consumer = Process(target=do_consume, args=(manager, ))
consumer.start() # 伪造非父子进程传递address和authkey的方式,向producer进程传递连接manager需要的信息
producer = Process(target=do_produce, args=(address, authkey))
producer.start() # 查看当前的进程树
status, output = subprocess.getstatusoutput('pstree -p %d' % pid)
print (output) producer.join() # 伪造非父子进程传递address和authkey的方式,再启动一个terminator进程结束通信
terminator = Process(target=do_terminate, args=(address, authkey))
terminator.start()
terminator.join() consumer.join()
以上示例代码的过程如下:
- 构造manager server;
- 构造一个consumer进程,直接从父进程获取到manager对象;
- 再构造一个producer进程,通过传递address和authkey,新构造manager client,并连接manager server;
- producer获取到共享队列,生产消息;
- consumer获取到共享队列,消费消息;
- terminator(producer)生产一个空消息;
- consumer获取到空消息,消费结束;
结果:
parent pid 30460
manager pid 30461
consumer pid 30463
producer pid 30464
python(30460)-+-pstree(30465)
|-python(30461)-+-{python}(30462)
| |-{python}(30472)
| |-{python}(30474)
| `-{python}(30475)
|-python(30463)
`-python(30464)
done producing
done consuming 10000
可以看到共生成4个子进程,一个manager server、一个consumer、一个producer、还有一个pstree查看进程树;
利用multiprocessing.managers开发跨进程生产者消费者模型的更多相关文章
- python 全栈开发,Day39(进程同步控制(锁,信号量,事件),进程间通信(队列,生产者消费者模型))
昨日内容回顾 python中启动子进程并发编程并发 :多段程序看起来是同时运行的ftp 网盘不支持并发socketserver 多进程 并发异步 两个进程 分别做不同的事情 创建新进程join :阻塞 ...
- python开发进程:互斥锁(同步锁)&进程其他属性&进程间通信(queue)&生产者消费者模型
一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终 ...
- 进程,线程,GIL,Python多线程,生产者消费者模型都是什么鬼
1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? ...
- 进程同步控制(锁,信号量,事件), 进程通讯(队列和管道,生产者消费者模型) 数据共享(进程池和mutiprocess.Pool模块)
参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaph ...
- Python之网路编程之-互斥锁与进程间的通信(IPC)及生产者消费者模型
一.互斥锁 进程之间数据隔离,但是共享一套文件系统,因而可以通过文件来实现进程直接的通信,但问题是必须自己加锁处理. 注意:加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个修改,即串行 ...
- python并发编程之多进程(二):互斥锁(同步锁)&进程其他属性&进程间通信(queue)&生产者消费者模型
一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终 ...
- 进击的Python【第九章】:paramiko模块、线程与进程、各种线程锁、queue队列、生产者消费者模型
一.paramiko模块 他是什么东西? paramiko模块是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接. 先来个实例: import param ...
- 多道技术 进程 线程 协程 GIL锁 同步异步 高并发的解决方案 生产者消费者模型
本文基本内容 多道技术 进程 线程 协程 并发 多线程 多进程 线程池 进程池 GIL锁 互斥锁 网络IO 同步 异步等 实现高并发的几种方式 协程:单线程实现并发 一 多道技术 产生背景 所有程序串 ...
- 2.Python进程间的通信之队列(Queue)和生产者消费者模型
一.队列 1.1 概念介绍-----multiprocess.Queue 创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. Queue([maxsize] ...
随机推荐
- 【管理篇】用户故事STORY
项目管理中,常常听说story,用户故事 “一开始就做对系统”纯属神话,反之,我们应该去实现今天的用户故事,然后重构,明天再拓展系统.实现新的用户故事.这就是迭代和增量敏捷的精粹所在.
- IFuzzer:An Evolutionary Interpreter Fuzzer using Genetic Programming
摘要:该论文主要提供了一种自动进化模糊测试技术来查找JavaScript解释器中的错误.模糊测试是一种自动化黑盒测试技术,用于通过提供随机数据作为输入来查找软件中的安全漏洞.然而,当目标是解释器时,模 ...
- mac下git安装与使用
1.下载git客户端,下载地址为:https://git-scm.com/download/mac 2.打开安装包,可以看到此时的界面为: 我们需要把.pkg的安装包安装到系统当中.我双击了安装包 ...
- NoSQL入门
NoSQL(Not Only SQL)入门: *没有Fixed Schema *没有关系型数据储存在系统中 * 在大数据方面NoSQL有更好的表现 * 支持unstructured data - 不同 ...
- Python003-测试辅助示例应用数据库更新语句创建
上周同事又问一个问题:表 C_Application 中数据量较大,需要批量更新 load_start_time 的时间为 '1900-01-01 18:43:49' 为初始值,以一定时间间隔且每次更 ...
- ASA failover --AA
1.A/A Failover 介绍 安全设备可以成对搭配成A/A的FO来提供设备级的冗余和负载分担. 两个设备在互为备份的同时,也能同时转发流量. 使用虚拟子防火墙是必须的,子防火墙被归为两个FO组 ...
- OC获取ip地址
+(NSString *)getIp{ NSError *error;NSURL *ipURL = [NSURL URLWithString:@"http://pv.sohu.com/cit ...
- Flask的Windows部署:mod_wsgi + Apache
参考1:https://blog.csdn.net/mist99/article/details/80771289 参考2:https://blog.csdn.net/firefox1/article ...
- Redis考察点解析
目录 1. Redis数据结构 1. 常用数据结构 2. 高级数据结构 2. Redis分布式锁 1. Redis分布式锁原理 2. 如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重 ...
- 学习animate.css包含了一组炫酷、有趣、跨浏览器的动画
1.animate.css包含了一组炫酷.有趣.跨浏览器的动画,可以在你的项目中直接使用. 第一步:引入animate.css样式文件或者引入某些平台的CDN文件: <head> < ...