分布式 task_master / task_worker

17:08:0317:08:04

在Thread(线程)和Process(进程)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(master)，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。

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master/worker 方法已经封装了socket模块，在其他用途中绝大部分代码是直接使用的...（Python是思路、方法都高度统一的）

 注：win环境下master和worker不能再IDE中直接打开，只能在DOS中打开

master主机

#coding=utf-8
# tast_master.py
'''
我们先看服务进程，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
'''
import random, time, queue
from multiprocessing import freeze_support
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 发送任务的队列:
task_queue = queue.Queue()
# 接收结果的队列:
result_queue = queue.Queue()

# 从BaseManager继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass

def return_task_queue():
    global task_queue
    return task_queue

def return_result_queue():
    global result_queue
    return result_queue
# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:
if __name__=="__main__":
    #如果你的机器是win32，Run code for process object if this in not the main process
    freeze_support()
    '''
    请注意，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。
    '''
    QueueManager.register('get_task_queue', callable=return_task_queue)
    QueueManager.register('get_result_queue', callable=return_result_queue)
    # 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
    manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 5000), authkey=b'abc')
    # 启动Queue:
    manager.start()
    # 获得通过网络访问的Queue对象:
    task = manager.get_task_queue()
    result = manager.get_result_queue()
    # 放几个任务进去:
    for i in range(10):
        n = random.randint(0, 10000)
        print('Put task %d...' % n)
        task.put(n)
    # 从result队列读取结果:
    print('Try get results...')
    for i in range(10):
        r = result.get(timeout=20)
        print('Result: %s' % r)
    # 关闭:
    manager.shutdown()
    print('master exit.')

worker

#coding=utf-8
# tast_worker.py

import time, sys, queue

from multiprocessing.managers import BaseManager

# 创建类似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass

# 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue，所以注册时只提供名字:
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')

# 连接到服务器，也就是运行task_master.py的机器:
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s...' % server_addr)
# 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致:
m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=b'abc')
# 从网络连接:
m.connect()
# 获取Queue的对象:
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
# 从task队列取任务,并把结果写入result队列:
for i in range(10):
    try:
        n = task.get(timeout=1)
        print('run task %d * %d...' % (n, n))
        r = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n)
        time.sleep(1)
        result.put(r)
    except Queue.Empty:
        print('task queue is empty.')
# 处理结束:
print('worker exit.')