Python 分布式进程间通讯

标签：程序   通信   而且   网络   

在Thread和Process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，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。

举个例子：如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？

原有的Queue可以继续使用，但是，通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了

Python27

mast 端：

#taskmanager.py
#!/usr/bin/env python
import random, time, Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
 
task_queue = Queue.Queue()
result_queue = Queue.Queue()
 
class QueueManager(BaseManager):
    pass
 
QueueManager.register(‘get_task_queue‘, callable=lambda: task_queue)
QueueManager.register(‘get_result_queue‘, callable=lambda: result_queue)
 
manager = QueueManager(address=(‘127.0.0.1‘, 5000), authkey=‘abc‘)
manager.start()
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
 
for i in range(10):
    n = random.randint(0, 10000)
    print(‘Put task %d...‘ % n)
    task.put(n)
print(‘Try get results...‘)
  
for i in range(10):
    r = result.get(timeout=10)
    print(‘Result: %s‘ %r)
manager.shutdown()

slave端

#task_worker.py
#!/usr/bin/env python
import time, sys, Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
 
class QueueManager(BaseManager):
    pass
 
QueueManager.register(‘get_task_queue‘)
QueueManager.register(‘get_result_queue‘)
 
server_addr = ‘127.0.0.1‘
print(‘Connect to server %s...‘ % server_addr)
m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=‘abc‘)
m.connect()
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
 
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.‘)
print(‘worker exit.‘)

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