Python使用 Beanstalkd 做异步任务处理的方法

2019年4月14日 131次阅读 来源: mjsws

使用 Beanstalkd作为消息队列服务，然后结合 Python 的装饰器语法实现一个简单的异步任务处理工具.

最终效果

定义任务:

from xxxxx.job_queue import JobQueue

queue = JobQueue() @queue.task('task_tube_one') def task_one(arg1, arg2, arg3): # do task

提交任务:

task_one.put(arg1="a", arg2="b", arg3="c")

然后就可以由后台的 work 线程去执行这些任务了。

实现过程

1、了解 Beanstalk Server

Beanstalk is a simple, fast work queue. https://www.267774.com/kr/beanstalkd

Beanstalk 是一个 C 语言实现的消息队列服务。 它提供了通用的接口，最初设计的目的是通过异步运行耗时的任务来减少大量Web应用程序中的页面延迟。针对不同的语言，有不同的 Beanstalkd Client 实现。 Python 里就有 beanstalkc 等。我就是利用 beanstalkc 来作为与 beanstalkd server 通信的工具。

2、任务异步执行实现原理

beanstalkd 只能进行字符串的任务调度。为了让程序支持提交函数和参数，然后由woker执行函数并携带参数。需要一个中间层来将函数与传递的参数注册。

实现主要包括3个部分:

Subscriber: 负责将函数注册到 beanstalk 的一个tube上,实现很简单，注册函数名和函数本身的对应关系。(也就意味着同一个分组(tube)下不能有相同函数名存在)。数据存储在类变量里。

class Subscriber(object): FUN_MAP = defaultdict(dict) def __init__(self, func, tube): logger.info('register func:{} to tube:{}.'.format(func.__name__, tube))
  Subscriber.FUN_MAP[tube][func.__name__] = func

JobQueue: 方便将一个普通函数转换为具有 Putter 能力的装饰器

class JobQueue(object):  @classmethod def task(cls, tube): def wrapper(func): Subscriber(func, tube) return Putter(func, tube) return wrapper

Putter: 将函数名、函数参数、指定的分组组合为一个对象，然后 json 序列化为字符串，最后通过 beanstalkc 推送到beanstalkd 队列。

class Putter(object): def __init__(self, func, tube): self.func = func
  self.tube = tube # 直接调用返回 def __call__(self, *args, **kwargs): return self.func(*args, **kwargs) # 推给离线队列 def put(self, **kwargs): args = { 'func_name': self.func.__name__, 'tube': self.tube, 'kwargs': kwargs
  }
  logger.info('put job:{} to queue'.format(args))
  beanstalk = beanstalkc.Connection(host=BEANSTALK_CONFIG['host'], port=BEANSTALK_CONFIG['port']) try:
   beanstalk.use(self.tube)
   job_id = beanstalk.put(json.dumps(args)) return job_id finally:
   beanstalk.close()

Worker: 从 beanstalkd 队列中取出字符串，然后通过 json.loads 反序列化为对象，获得 函数名、参数和tube。最后从 Subscriber 中获得 函数名对应的函数代码，然后传递参数执行函数。

class Worker(object): worker_id = 0 def __init__(self, tubes): self.beanstalk = beanstalkc.Connection(host=BEANSTALK_CONFIG['host'], port=BEANSTALK_CONFIG['port'])
  self.tubes = tubes
  self.reserve_timeout = 20 self.timeout_limit = 1000 self.kick_period = 600 self.signal_shutdown = False self.release_delay = 0 self.age = 0 self.signal_shutdown = False signal.signal(signal.SIGTERM, lambda signum, frame: self.graceful_shutdown())
  Worker.worker_id += 1 import_module_by_str('pear.web.controllers.controller_crawler') def subscribe(self): if isinstance(self.tubes, list): for tube in self.tubes: if tube not in Subscriber.FUN_MAP.keys():
     logger.error('tube:{} not register!'.format(tube)) continue self.beanstalk.watch(tube) else: if self.tubes not in Subscriber.FUN_MAP.keys():
    logger.error('tube:{} not register!'.format(self.tubes)) return self.beanstalk.watch(self.tubes) def run(self): self.subscribe() while True: if self.signal_shutdown: break if self.signal_shutdown:
    logger.info("graceful shutdown") break job = self.beanstalk.reserve(timeout=self.reserve_timeout) # 阻塞获取任务，最长等待 timeout if not job: continue try:
    self.on_job(job)
    self.delete_job(job) except beanstalkc.CommandFailed as e:
    logger.warning(e, exc_info=1) except Exception as e:
    logger.error(e)
    kicks = job.stats()['kicks'] if kicks < 3:
     self.bury_job(job) else:
     message = json.loads(job.body)
     logger.error("Kicks reach max. Delete the job", extra={'body': message})
     self.delete_job(job)  @classmethod def on_job(cls, job): start = time.time()
  msg = json.loads(job.body)
  logger.info(msg)
  tube = msg.get('tube')
  func_name = msg.get('func_name') try:
   func = Subscriber.FUN_MAP[tube][func_name]
   kwargs = msg.get('kwargs')
   func(**kwargs)
   logger.info(u'{}-{}'.format(func, kwargs)) except Exception as e:
   logger.error(e.message, exc_info=True)
  cost = time.time() - start
  logger.info('{} cost {}s'.format(func_name, cost))  @classmethod def delete_job(cls, job): try:
   job.delete() except beanstalkc.CommandFailed as e:
   logger.warning(e, exc_info=1)  @classmethod def bury_job(cls, job): try:
   job.bury() except beanstalkc.CommandFailed as e:
   logger.warning(e, exc_info=1) def graceful_shutdown(self): self.signal_shutdown = True

写上面代码的时候，发现一个问题：

通过 Subscriber 注册函数名和函数本身的对应关系，是在一个Python解释器，也就是在一个进程里运行的，而 Worker 又是异步在另外的进程运行，怎么样才能让 Worker 也能拿到和 Putter 一样的 Subscriber。最后发现通过 Python 的装饰器机制可以解决这个问题。

就是这句解决了 Subscriber 的问题

import_module_by_str('pear.web.controllers.controller_crawler')
# import_module_by_str 的实现 def import_module_by_str(module_name): if isinstance(module_name, unicode):
  module_name = str(module_name)
 __import__(module_name)

执行 import_module_by_str 时， 会调用 __import__ 动态加载类和函数。将使用了 JobQueue 的函数所在模块加载到内存之后。当 运行 Woker 时，Python 解释器就会先执行 @修饰的装饰器代码，也就会把 Subscriber 中的对应关系加载到内存。

    原文作者：mjsws
    原文地址: http://blog.itpub.net/31512205/viewspace-2153702/
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