Python利用multiprocessing实现最简单的分布式作业调度系统实例

Python  /  管理员 发布于 7年前   166

介绍

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，将任务分布到其他多个机器的多个进程中，依靠网络通信。想到这，就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统。在这之前，我们先来详细了解下python中的多进程管理包multiprocessing。

multiprocessing.Process

multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似，可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同，拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为CN，表示被信号N结束）、name、pid。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类，用来同步进程，其用法也与threading包中的同名类一样。multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。

这个模块表示像线程一样管理进程，这个是multiprocessing的核心，它与threading很相似，对多核CPU的利用率会比threading好的多。

看一下Process类的构造方法：

__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

参数说明：

• group：进程所属组。基本不用
• target：表示调用对象。
• args：表示调用对象的位置参数元组。
• name：别名
• kwargs：表示调用对象的字典。

创建进程的简单实例：

#coding=utf-8import multiprocessingdef do(n) : #获取当前线程的名字 name = multiprocessing.current_process().name print name,'starting' print "worker ", n return if __name__ == '__main__' : numList = [] for i in xrange(5) : p = multiprocessing.Process(target=do, args=(i,)) numList.append(p) p.start() p.join() print "Process end."

执行结果：

Process-1 startingworker 0Process end.Process-2 startingworker 1Process end.Process-3 startingworker 2Process end.Process-4 startingworker 3Process end.Process-5 startingworker 4Process end.

创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，并用其start()方法启动，join()方法表示等待子进程结束以后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。

注意：

在Windows上要想使用进程模块，就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if __name__ == ‘__main__' :语句的下面，才能正常使用Windows下的进程模块。Unix/Linux下则不需要。

multiprocess.Pool

当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来它。

apply_async和apply

函数原型：

apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

二者都是向进程池中添加新的进程，不同的时，apply每次添加新的进程时，主进程和新的进程会并行执行，但是主进程会阻塞，直到新进程的函数执行结束。 这是很低效的，所以python3.x之后不再使用

apply_async和apply功能相同，但是主进程不会阻塞。

# -*- coding:utf-8 -*-import multiprocessingimport timedef func(msg): print "*msg: ", msg time.sleep(3) print "*end"if __name__ == "__main__": # 维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 pool = multiprocessing.Pool(processes=3) for i in range(10): msg = "hello [{}]".format(i) # pool.apply(func, (msg,)) pool.apply_async(func, (msg,)) # 异步开启进程, 非阻塞型, 能够向池中添加进程而不等待其执行完毕就能再次执行循环 print "--" * 10 pool.close() # 关闭pool, 则不会有新的进程添加进去 pool.join() # 必须在join之前close, 然后join等待pool中所有的线程执行完毕 print "All process done."

运行结果：

"D:\Program Files\Anaconda2\python.exe" E:/pycharm/test/multiprocessing/v1.py--------------------*msg: hello [0]*msg: hello [1]*msg: hello [2]*end*msg: hello [3]*end*end*msg: hello [4]*msg: hello [5]*end*msg: hello [6]*end*end*msg: hello [7]*msg: hello [8]*end*msg: hello [9]*end*end*endAll process done.Process finished with exit code 0

获得进程的执行结果

# -*- coding:utf-8 -*-import multiprocessingimport timedef func_with_return(msg): print "*msg: ", msg time.sleep(3) print "*end" return "{} return".format(msg)if __name__ == "__main__": # 维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 pool = multiprocessing.Pool(processes=3) results = [] for i in range(10): msg = "hello [{}]".format(i) res = pool.apply_async(func_with_return, (msg,)) # 异步开启进程, 非阻塞型, 能够向池中添加进程而不等待其执行完毕就能再次执行循环 results.append(res) print "--" * 10 pool.close() # 关闭pool, 则不会有新的进程添加进去 pool.join() # 必须在join之前close, 然后join等待pool中所有的线程执行完毕 print "All process done." print "Return results: " for i in results: print i.get() # 获得进程的执行结果

结果：

"D:\Program Files\Anaconda2\python.exe" E:/pycharm/test/multiprocessing/v1.py--------------------*msg: hello [0]*msg: hello [1]*msg: hello [2]*end*end*msg: hello [3]*msg: hello [4]*end*msg: hello [5]*end*end*msg: hello [6]*msg: hello [7]*end*msg: hello [8]*end*end*msg: hello [9]*end*endAll process done.Return results: hello [0] returnhello [1] returnhello [2] returnhello [3] returnhello [4] returnhello [5] returnhello [6] returnhello [7] returnhello [8] returnhello [9] returnProcess finished with exit code 0

map

函数原型：

map(func, iterable[, chunksize=None])

Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到返回结果。

注意，虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。

# -*- coding:utf-8 -*-import multiprocessingimport timedef func_with_return(msg): print "*msg: ", msg time.sleep(3) print "*end" return "{} return".format(msg)if __name__ == "__main__": # 维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 pool = multiprocessing.Pool(processes=3) results = [] msgs = [] for i in range(10): msg = "hello [{}]".format(i) msgs.append(msg) results = pool.map(func_with_return, msgs) print "--" * 10 pool.close() # 关闭pool, 则不会有新的进程添加进去 pool.join() # 必须在join之前close, 然后join等待pool中所有的线程执行完毕 print "All process done." print "Return results: " for i in results: print i # 获得进程的执行结果

执行结果：

"D:\Program Files\Anaconda2\python.exe" E:/pycharm/test/multiprocessing/v2.py*msg: hello [0]*msg: hello [1]*msg: hello [2]*end*end*msg: hello [3]*msg: hello [4]*end*msg: hello [5]*end*end*msg: hello [6]*msg: hello [7]*end*msg: hello [8]*end*end*msg: hello [9]*end*end--------------------All process done.Return results: hello [0] returnhello [1] returnhello [2] returnhello [3] returnhello [4] returnhello [5] returnhello [6] returnhello [7] returnhello [8] returnhello [9] returnProcess finished with exit code 0

注意：执行结果中“―-”的位置，可以看到，map之后，主进程是阻塞的，等待map的结果返回

close()

关闭进程池（pool），使其不在接受新的任务。

terminate()

结束工作进程，不在处理未处理的任务。

join()

主进程阻塞等待子进程的退出，join方法必须在close或terminate之后使用。

进程间通信

多进程最麻烦的地方就是进程间通信，IPC比线程通信要难处理的多，所以留作单独一篇来记录

利用multiprocessing实现一个最简单的分布式作业调度系统

Job

首先创建一个Job类，为了测试简单，只包含一个job id属性，将来可以封装一些作业状态，作业命令，执行用户等属性。

job.py

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-class Job: def __init__(self, job_id): self.job_id = job_id

Master

Master用来派发作业和显示运行完成的作业信息

master.py

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from Queue import Queuefrom multiprocessing.managers import BaseManagerfrom job import Jobclass Master: def __init__(self): # 派发出去的作业队列 self.dispatched_job_queue = Queue() # 完成的作业队列 self.finished_job_queue = Queue() def get_dispatched_job_queue(self): return self.dispatched_job_queue def get_finished_job_queue(self): return self.finished_job_queue def start(self): # 把派发作业队列和完成作业队列注册到网络上 BaseManager.register('get_dispatched_job_queue', callable=self.get_dispatched_job_queue) BaseManager.register('get_finished_job_queue', callable=self.get_finished_job_queue) # 监听端口和启动服务 manager = BaseManager(address=('0.0.0.0', 8888), authkey='jobs') manager.start() # 使用上面注册的方法获取队列 dispatched_jobs = manager.get_dispatched_job_queue() finished_jobs = manager.get_finished_job_queue() # 这里一次派发10个作业，等到10个作业都运行完后，继续再派发10个作业 job_id = 0 while True:  for i in range(0, 10):  job_id = job_id + 1  job = Job(job_id)  print('Dispatch job: %s' % job.job_id)  dispatched_jobs.put(job)  while not dispatched_jobs.empty():  job = finished_jobs.get(60)  print('Finished Job: %s' % job.job_id) manager.shutdown()if __name__ == "__main__": master = Master() master.start()

Slave

Slave用来运行master派发的作业并将结果返回

slave.py

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import timefrom Queue import Queuefrom multiprocessing.managers import BaseManagerfrom job import Jobclass Slave: def __init__(self): # 派发出去的作业队列 self.dispatched_job_queue = Queue() # 完成的作业队列 self.finished_job_queue = Queue() def start(self): # 把派发作业队列和完成作业队列注册到网络上 BaseManager.register('get_dispatched_job_queue') BaseManager.register('get_finished_job_queue') # 连接master server = '127.0.0.1' print('Connect to server %s...' % server) manager = BaseManager(address=(server, 8888), authkey='jobs') manager.connect() # 使用上面注册的方法获取队列 dispatched_jobs = manager.get_dispatched_job_queue() finished_jobs = manager.get_finished_job_queue() # 运行作业并返回结果，这里只是模拟作业运行，所以返回的是接收到的作业 while True:  job = dispatched_jobs.get(timeout=1)  print('Run job: %s ' % job.job_id)  time.sleep(1)  finished_jobs.put(job)if __name__ == "__main__": slave = Slave() slave.start()

测试

分别打开三个linux终端，第一个终端运行master，第二个和第三个终端用了运行slave，运行结果如下

master

$ python master.py Dispatch job: 1Dispatch job: 2Dispatch job: 3Dispatch job: 4Dispatch job: 5Dispatch job: 6Dispatch job: 7Dispatch job: 8Dispatch job: 9Dispatch job: 10Finished Job: 1Finished Job: 2Finished Job: 3Finished Job: 4Finished Job: 5Finished Job: 6Finished Job: 7Finished Job: 8Finished Job: 9Dispatch job: 11Dispatch job: 12Dispatch job: 13Dispatch job: 14Dispatch job: 15Dispatch job: 16Dispatch job: 17Dispatch job: 18Dispatch job: 19Dispatch job: 20Finished Job: 10Finished Job: 11Finished Job: 12Finished Job: 13Finished Job: 14Finished Job: 15Finished Job: 16Finished Job: 17Finished Job: 18Dispatch job: 21Dispatch job: 22Dispatch job: 23Dispatch job: 24Dispatch job: 25Dispatch job: 26Dispatch job: 27Dispatch job: 28Dispatch job: 29Dispatch job: 30

slave1

$ python slave.py Connect to server 127.0.0.1...Run job: 1 Run job: 2 Run job: 3 Run job: 5 Run job: 7 Run job: 9 Run job: 11 Run job: 13 Run job: 15 Run job: 17 Run job: 19 Run job: 21 Run job: 23 

slave2

$ python slave.py Connect to server 127.0.0.1...Run job: 4 Run job: 6 Run job: 8 Run job: 10 Run job: 12 Run job: 14 Run job: 16 Run job: 18 Run job: 20 Run job: 22 Run job: 24 

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家的支持。