python中利用redis构建任务队列(queue)

2023年10月13日 411次阅读 来源: 算法小白

Python中的使用标准queue模块就可以建立多进程使用的队列，但是使用redis和redis-queue(rq)模块使这一操作更加简单。

Part 1.

比如首先我们使用队列来简单的储存数据：我们选用redis list类型，其他类型的数据操作可以参考这个文章
在redis_queue.py文件中：

import redis

class RedisQueue(object):
    def __init__(self, name, namespace='queue', **redis_kwargs):
       # redis的默认参数为：host='localhost', port=6379, db=0， 其中db为定义redis database的数量
       self.__db= redis.Redis(**redis_kwargs)
       self.key = '%s:%s' %(namespace, name)

    def qsize(self):
        return self.__db.llen(self.key)  # 返回队列里面list内元素的数量

    def put(self, item):
        self.__db.rpush(self.key, item)  # 添加新元素到队列最右方

    def get_wait(self, timeout=None):
        # 返回队列第一个元素，如果为空则等待至有元素被加入队列（超时时间阈值为timeout，如果为None则一直等待）
        item = self.__db.blpop(self.key, timeout=timeout)
        # if item:
        #     item = item[1]  # 返回值为一个tuple
        return item

    def get_nowait(self):
        # 直接返回队列第一个元素，如果队列为空返回的是None
        item = self.__db.lpop(self.key)  
        return item

在input.py文件中：

from redis_queue import RedisQueue
import time

q = RedisQueue('rq')  # 新建队列名为rq
for i in range(5):
    q.put(i)
    print "input.py: data {} enqueue {}".format(i, time.strftime("%c"))
    time.sleep(1)

在output.py文件中：

from redis_queue import RedisQueue
import time

q = RedisQueue('rq')
while 1:
    result = q.get_nowait()
    if not result:
        break
    print "output.py: data {} out of queue {}".format(result, time.strftime("%c"))
    time.sleep(2)

在test_run.sh文件中：

python input.py &
python output.py &

在terminal中运行test.sh的结果如下：

input.py: data 0 enqueue Fri Nov 10 10:51:37 2017
output.py: data 0 out of queue Fri Nov 10 10:51:37 2017
input.py: data 1 enqueue Fri Nov 10 10:51:38 2017
output.py: data 1 out of queue Fri Nov 10 10:51:38 2017
input.py: data 2 enqueue Fri Nov 10 10:51:39 2017
output.py: data 2 out of queue Fri Nov 10 10:51:39 2017
input.py: data 3 enqueue Fri Nov 10 10:51:40 2017
output.py: data ('queue:rq', '3') out of queue Fri Nov 10 10:51:40 2017
input.py: data 4 enqueue Fri Nov 10 10:51:41 2017
output.py: data ('queue:rq', '4') out of queue 1510282301.69

其中lpop返回的是一个队列名+元素值的tuple，并且返回的数值默认为string

Part 2.

队列里面可以添加任意object，因此可以添加函数到多个队列来实现多线程并发的效果。
首先，建立一个rq work进程(写在worker.py脚本中)来监听队列

import redis
from rq import Worker, Queue, Connection

listen = ['default']
redis_url = "redis://localhost:6379"  # redis server 默认地址
conn = redis.from_url(redis_url)

def square_function(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with Connection(conn):  # 建立与redis server的连接
        worker = Worker(list(map(Queue, listen)))  # 建立worker监听给定的队列
        worker.work()

然后python worker.py启动redis server

在test.py文件中：

from rq import Queue
from rq.job import Job
from worker import square_function, conn 
import time

q = Queue(connection=conn)

job = q.enqueue_call(square_function, args=(5, ), result_ttl=5000)   # 保存结果5000s
job_id = job.get_id()
print job_id

result1 = Job.fetch(job_id, connection=conn)
print result1.is_finished

time.sleep(1)  # 等待队列里任务完成

result2 = Job.fetch(job_id, connection=conn)
print result2.return_value

上面文件的输出结果为：

98dc6f58-9333-48f7-88c1-c4de1cc9e5cf  # job id
False # 任务尚未完成
25 # 任务完成，输出结果

注: 调用的square_function不允许和任务发起在同一个脚本，否则会报错ValueError: Functions from the __main__ module cannot be processed by workers

当与flask一起使用时：
在app.py文件中：

from rq import Queue
from rq.job import Job
from worker import conn， square_function

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

q = Queue(connection=conn) # 建立与Redis server的连接并初始化一个队列

@app.route("/", methods=['POST'])
def index():
    x = request.get_data()  # string 类型
    job = q.enqueue_call(square_function, args=(int(x), ), result_ttl=5000)  # 最后的参数为RQ保留结果的时间
    return job.get_id()  # 返回job的id

@app.route('/result/<job_key>', methods=['GET'])
def get_results(job_key):
    job = Job.fetch(job_key, connection=conn) # 获取根据job_id获取任务的返回值
    if job.is_finished: # 检验是否完成
        return str(job.result), 200
    else:
        return "Wait!", 202

if __name__ == "__main__":
    app.run('0.0.0.0', port=5000)

python app.py启动flask服务

在test.py文件：

import requests
import time

post_url = "http://localhost:5000"
post_result = requests.post(post_url, data={'x': 2})
job_id = post_result.content
print job_id

time.sleep(1)

get_url = "http://localhost:5000/result/{}".format(job_id)
get_result = requests.get(get_url)
print get_result.content

获得的结果如下：

067306e9-f13b-4b6a-93dc-2f5b457a78b7  # job id
4  # job返回值

参考：

  1. https://realpython.com/blog/python/flask-by-example-implementing-a-redis-task-queue/
  2. http://peter-hoffmann.com/2012/python-simple-queue-redis-queue.html
  3. http://python-rq.org/docs/
  4. https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/5342505.html
  5. http://xiaorui.cc/2015/11/11/%E8%A7%A3%E5%86%B3python-rq%E8%8E%B7%E5%8F%96%E8%BF%94%E5%9B%9E%E7%BB%93%E6%9E%9C%E5%92%8C%E5%BC%82%E5%B8%B8%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98/
    原文作者：算法小白
    原文地址: https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/7813551.html
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