使用生成器把Kafka写入速度提高1000倍

---

title: 使用生成器把Kafka写入速度提高1000倍

toc: true

comment: true

date: 2018-04-13 21:35:09

tags: ['Python', '经验']

category: ['Python']

通过本文你会知道Python里面什么时候用yield最合适。本文不会给你讲生成器是什么，所以你需要先了解Python的yield，再来看本文。

疑惑

多年以前，当我刚刚开始学习Python协程的时候，我看到绝大多数的文章都举了一个生产者-消费者的例子，用来表示在生产者内部可以随时调用消费者，达到和多线程相同的效果。这里凭记忆简单还原一下当年我看到的代码：

import time

def consumer():
    product = None
    while True:
        if product is not None:
            print('consumer: {}'.format(product))
        product = yield None

def producer():
    c = consumer()
    next(c)
    for i in range(10):
        c.send(i)

start = time.time()
producer()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')

运行效果如下图所示。

这些文章的说法，就像统一好了口径一样，说这样写可以减少线程切换开销，从而大大提高程序的运行效率。但是当年我始终想不明白，这种写法与直接调用函数有什么区别，如下图所示。

直到后来我需要操作Kafka的时候，我明白了使用yield的好处。

探索

为了便于理解，我会把实际场景做一些简化，以方便说明事件的产生发展和解决过程。事件的起因是我需要把一些信息写入到Kafka中，我的代码一开始是这样的：

import time
from pykafka import KafkaClient

client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092")
topic = client.topics[b'test']

def consumer(product):
    with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer:
        producer.produce(str(product).encode())

def feed():
    for i in range(10):
        consumer(i)

start = time.time()
feed()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')

这段代码的运行效果如下图所示。

写入10条数据需要100秒，这样的龟速显然是有问题的。问题就出在这一句代码：

with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer

获得Kafka生产者对象是一个非常耗费时间的过程，每获取一次都需要10秒钟才能完成。所以写入10个数据就获取十次生产者对象。这消耗的100秒主要就是在获取生产者对象，而真正写入数据的时间短到可以忽略不计。

由于生产者对象是可以复用的，于是我对代码作了一些修改：

import time
from pykafka import KafkaClient

client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092")
topic = client.topics[b'test']
products = []

def consumer(product_list):
    with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer:
        for product in product_list:
            producer.produce(str(product).encode())

def feed():
    for i in range(10):
        products.append(i)
    consumer(products)

start = time.time()
feed()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')

首先把所有数据存放在一个列表中，最后再一次性给consumer函数。在一个Kafka生产者对象中展开列表，再把数据一条一条塞入Kafka。这样由于只需要获取一次生产者对象，所以需要耗费的时间大大缩短，如下图所示。

这种写法在数据量小的时候是没有问题的，但数据量一旦大起来，如果全部先放在一个列表里面的话，服务器内存就爆了。

于是我又修改了代码。每100条数据保存一次，并清空暂存的列表：

import time
from pykafka import KafkaClient

client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092")
topic = client.topics[b'test']

def consumer(product_list):
    with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer:
        for product in product_list:
            producer.produce(str(product).encode())

def feed():
    products = []
    for i in range(1003):
        products.append(i)
        if len(products) >= 100:
            consumer(products)
            products = []

    if products:
        consumer(products)

start = time.time()
feed()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')

由于最后一轮循环可能无法凑够100条数据，所以feed函数里面，循环结束以后还需要判断products列表是否为空，如果不为空，还要再消费一次。这样的写法，在上面这段代码中，一共1003条数据，每100条数据获取一次生产者对象，那么需要获取11次生产者对象，耗时至少为110秒。

显然，要解决这个问题，最直接的办法就是减少获取Kafka生产者对象的次数并最大限度复用生产者对象。如果读者举一反三的能力比较强，那么根据开关文件的两种写法：

# 写法一
with open('test.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('xxx')

# 写法二
f = open('test.txt', 'w', encoding='utf-8')
f.write('xxx')
f.close()

可以推测出获取Kafka生产者对象的另一种写法：

# 写法二
producer = topic.get_producer(delivery_reports=True)
producer.produce(b'xxxx')
producer.close()

这样一来，只要获取一次生产者对象并把它作为全局变量就可以一直使用了。

然而，pykafka的官方文档中使用的是第一种写法，通过上下文管理器with来获得生产者对象。暂且不论第二种方式是否会报错，只从写法上来说，第二种方式必需要手动关闭对象。开发者经常会出现开了忘记关的情况，从而导致很多问题。而且如果中间出现了异常，使用上下文管理器的第一种方式会自动关闭生产者对象，但第二种方式仍然需要开发者手动关闭。

函数VS生成器

但是如果使用第一种方式，怎么能在一个上下文里面接收生产者传进来的数据呢？这个时候才是yield派上用场的时候。

首先需要明白，使用yield以后，函数就变成了一个生成器。生成器与普通函数的不同之处可以通过下面两段代码来进行说明：

def funciton(i):
    print('进入')
    print(i)
    print('结束')

for i in range(5):
    funciton(i)

运行效果如下图所示。

函数在被调用的时候，函数会从里面的第一行代码一直运行到某个return或者函数的最后一行才会退出。

而生成器可以从中间开始运行，从中间跳出。例如下面的代码：

def generator():
    print('进入')
    i = None
    while True:
        if i is not None:
            print(i)
        print('跳出')
        i = yield None

g = generator()
next(g)
for i in range(5):
    g.send(i)

运行效果如下图所示。

从图中可以看到，进入只打印了一次。代码运行到i = yield None后就跳到外面，外面的数据可以通过g.send(i)的形式传进生成器，生成器内部拿到外面传进来的数据以后继续执行下一轮while循环，打印出被传进来的内容，然后到i = yield None的时候又跳出。如此反复。

所以回到最开始的Kafka问题。如果把with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer写在上面这一段代码的print('进入')这个位置上，那岂不是只需要获取一次Kafka生产者对象，然后就可以一直使用了？

根据这个逻辑，设计如下代码：

import time
from pykafka import KafkaClient

client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092")
topic = client.topics[b'test']

def consumer():
    with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer:
        print('init finished..')
        next_data = ''
        while True:
            if next_data:
                producer.produce(str(next_data).encode())
            next_data = yield True

def feed():
    c = consumer()
    next(c)
    for i in range(1000):
        c.send(i)

start = time.time()
feed()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')

这一次直接插入1000条数据，总共只需要10秒钟，相比于每插入一次都获取一次Kafka生产者对象的方法，效率提高了1000倍。运行效果如下图所示。

后记

读者如果仔细对比第一段代码和最后一段代码，就会发现他们本质上是一回事。但是第一段代码，也就是网上很多人讲yield的时候举的生产者-消费者的例子之所以会让人觉得毫无用处，就在于他们的消费者几乎就是秒运行，这样看不出和函数调用的差别。而我最后这一段代码，它的消费者分成两个部分，第一部分是获取Kafka生产者对象，这个过程非常耗时；第二部分是把数据通过Kafka生产者对象插入Kafka，这一部分运行速度极快。在这种情况下，使用生成器把这个消费者代码分开，让耗时长的部分只运行一次，让耗时短的反复运行，这样就能体现出生成器的优势。