Một thẻ đã tồn tại với tên chi nhánh được cung cấp. Nhiều lệnh Git chấp nhận cả tên thẻ và tên nhánh, vì vậy việc tạo nhánh này có thể gây ra hành vi không mong muốn. Bạn có chắc chắn muốn tạo nhánh này không?
nhập đa xử lý
thời gian nhập khẩu
# Nhà sản xuất / Nhà văn
def procFunction0[messageQueue]
cho tôi trong phạm vi [1,10]
Hàng đợi tin nhắn. put["Con1. Tin nhắn %d"%i]
thời gian. ngủ[1]
# Người tiêu dùng/Bạn đọc
def procFunction1[messageQueue]
trong khi messageQueue. trống[] là Sai
print["Từ người đọc. %s"%messageQueue. được[]]
thời gian. ngủ[1]
# Nhà sản xuất / Nhà văn
def procFunction2[messageQueue]
cho tôi trong phạm vi [1,10]
Hàng đợi tin nhắn. đặt ["Con3. Tin nhắn %d"%i]
thời gian. ngủ[1]
nếu __name__ == "__main__"
đa xử lý. set_start_method["ngã ba"]
messageQueue = đa xử lý. Xếp hàng[]
# Tạo tiến trình con
childProcess0 = đa xử lý. Quá trình [đích=procFunction0, args=[messageQueue,]]
childProcess1 = đa xử lý. Quá trình [đích=procFunction1, args=[messageQueue,]]
childProcess2 = đa xử lý. Quá trình [đích=procFunction2, args=[messageQueue,]]
# Bắt đầu tất cả các tiến trình con - Writer, Reader, Writer
quy trình con0. bắt đầu[]
quy trình con1. bắt đầu[]
quy trình con2. bắt đầu[]
# Đợi các tiến trình con kết thúc
quy trình con0. tham gia[]
quy trình con1. tham gia[]
quy trình con2. tham gia[]
“Một số người, khi đối mặt với một vấn đề, nghĩ rằng 'Tôi biết, tôi sẽ sử dụng đa luồng'. Nothhw tpe yawrve o oblems. ” [Eiríkr Åsheim, 2012]
Tuy nhiên, nếu đa luồng là một vấn đề, thì làm cách nào để tận dụng các hệ thống có 8, 16, 32 và thậm chí hàng nghìn CPU riêng biệt?
Một giải pháp tuyệt vời là sử dụng đa xử lý, thay vì đa luồng, trong đó công việc được chia thành các quy trình riêng biệt, cho phép hệ điều hành quản lý quyền truy cập vào các tài nguyên được chia sẻ. Điều này cũng xoay quanh một trong những gót chân Achilles khét tiếng trong Python. Khóa phiên dịch viên toàn cầu [còn gọi là theGIL]. Khóa này hạn chế tất cả mã Python chỉ chạy trên một bộ xử lý tại một thời điểm để các ứng dụng đa luồng Python phần lớn chỉ hữu ích khi có nhiều thời gian chờ IO. Nếu ứng dụng của bạn bị ràng buộc I/O và không yêu cầu nhiều khối thời gian CPU, thì kể từ Python phiên bản 3. 4, hệ thống asyncio là phương pháp ưa thích
Python cung cấp mô-đun đa xử lý cung cấp một số hàm và lớp hữu ích để quản lý các quy trình con và giao tiếp giữa chúng. Một giao diện mà mô-đun cung cấp là quy trình làm việc của
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Thêm ngữ cảnh
Vì đa xử lý Python là tốt nhất cho các vấn đề phức tạp, nên chúng tôi sẽ thảo luận về các mẹo này bằng cách sử dụng một ví dụ phác thảo mô phỏng thiết bị giám sát IoT. Ví dụ này dựa trên việc triển khai hệ thống HVAC mà tôi đã thực hiện vào năm 2018
Ứng dụng này bao gồm một “Quy trình chính” - quản lý việc khởi tạo, tắt máy và xử lý vòng lặp sự kiện - và bốn quy trình con
- “Quy trình con quan sát” chạy cứ sau 10 giây và thu thập dữ liệu về các hệ thống HVAC đang được giám sát, xếp hàng thông báo sự kiện “Quan sát” vào Hàng đợi sự kiện. Trong ví dụ này, giả định rằng “Quy trình con quan sát” sử dụng nhiều CPU vì nó thực hiện một lượng lớn xử lý dữ liệu trên quan sát trước khi gửi nó đến máy chủ
- “Quy trình con trạng thái” cũng chạy 10 giây một lần và thu thập dữ liệu về hệ thống IoT, bao gồm những thứ như thời gian hoạt động, trạng thái và cài đặt mạng cũng như mức sử dụng bộ nhớ. Nó cũng xếp hàng một thông báo sự kiện “Trạng thái” vào Hàng đợi sự kiện
- “Gửi quy trình con” chấp nhận các thông báo sự kiện “Gửi” từ Hàng đợi gửi, sau đó gửi các thông báo đó qua mạng đến một máy chủ trung tâm sẽ lưu trữ, phân tích, trình bày và tự động hành động dựa trên dữ liệu mà nó nhận được,
- “Listen Sub process” lắng nghe trên một cổng mạng đối với các yêu cầu đến từ máy chủ chỉ huy trung tâm, xếp hàng đợi thông báo sự kiện “Command” vào Hàng đợi sự kiện, sau đó đợi thông báo “Reply” từ Main Process. Các lệnh như vậy chủ yếu tập trung vào việc quản lý hệ thống HVAC và thu thập dữ liệu vận hành hệ thống IoT chi tiết. Lưu ý rằng, trong thế giới thực, giao diện này phức tạp hơn nhiều và dựa trên lớp bảo mật
- “Quy trình chính”, bên cạnh việc quản lý khởi động và tắt toàn bộ hệ thống, còn quản lý Hàng đợi sự kiện, định tuyến các thông báo đến quy trình con thích hợp. Các thông báo "Trạng thái" và "Quan sát" dẫn đến một thông báo "Gửi" đến Hàng đợi Gửi và các sự kiện "Lệnh" được xử lý và sau đó một thông báo "Trả lời" được đưa vào hàng đợi Trả lời
Lưu ý về ví dụ mã. Những ví dụ này sử dụng mptools{. } Thư viện Python mà tôi đã phát triển khi viết bài đăng trên blog này. Đây là ví dụ duy nhất mà giao diện thư viện được tham chiếu trực tiếp
def main[]:
with MainContext[] as main_ctx:
init_signals[main_ctx.shutdown_event, default_signal_handler, default_signal_handler]
send_q = main_ctx.MPQueue[]
reply_q = main_ctx.MPQueue[]
main_ctx.Proc["SEND", SendWorker, send_q]
main_ctx.Proc["LISTEN", ListenWorker, reply_q]
main_ctx.Proc["STATUS", StatusWorker]
main_ctx.Proc["OBSERVATION", ObservationWorker]
while not main_ctx.shutdown_event.is_set[]:
event = main_ctx.event_queue.safe_get[]
if not event:
continue
elif event.msg_type == "STATUS":
send_q.put[event]
elif event.msg_type == "OBSERVATION":
send_q.put[event]
elif event.msg_type == "ERROR":
send_q.put[event]
elif event.msg_type == "REQUEST":
request_handler[event, reply_q, main_ctx]
elif event.msg_type == "FATAL":
main_ctx.log[logging.INFO, f"Fatal Event received: {event.msg}"]
break
elif event.msg_type == "END":
main_ctx.log[logging.INFO, f"Shutdown Event received: {event.msg}"]
break
else:
main_ctx.log[logging.ERROR, f"Unknown Event: {event}"]Mẹo số 1
Không chia sẻ tài nguyên, chuyển tin nhắn
Thoạt nghĩ, có vẻ như là một ý tưởng hay khi có một số loại cấu trúc dữ liệu dùng chung sẽ được bảo vệ bằng khóa. Khi chỉ có một cấu trúc được chia sẻ, bạn có thể dễ dàng gặp sự cố với việc chặn và tranh chấp. Tuy nhiên, khi các cấu trúc như vậy sinh sôi nảy nở, độ phức tạp và các tương tác không mong muốn sẽ nhân lên, có khả năng dẫn đến bế tắc và rất có khả năng dẫn đến mã khó bảo trì và kiểm tra. Tùy chọn tốt hơn là chuyển tin nhắn bằng cách sử dụng đối tượng
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Mẹo số 2
Luôn dọn dẹp sau khi chính mình
Các quy trình con có thể bị treo hoặc không tắt hoàn toàn, có khả năng khiến một số tài nguyên hệ thống không khả dụng và tệ hơn có thể khiến một số thông báo chưa được xử lý. Vì lý do này, một tỷ lệ đáng kể mã của một người cần được dành cho việc dừng các quy trình con một cách rõ ràng
Phần đầu tiên của vấn đề này là yêu cầu các quy trình con dừng lại. Vì chúng tôi đang sử dụng Hàng đợi và tin nhắn, nên trường hợp đầu tiên và phổ biến nhất là sử dụng tin nhắn “KẾT THÚC”. Khi đến lúc dừng ứng dụng, một người xếp hàng các thông báo “END” vào mỗi hàng đợi trong hệ thống, bằng số lượng quy trình con đọc từ Hàng đợi đó. Mỗi quy trình con sẽ lặp lại các thông báo từ hàng đợi và sau khi nhận được thông báo “KẾT THÚC”, nó sẽ thoát ra khỏi vòng lặp và tự tắt hoàn toàn
Thông báo “KẾT THÚC” rất hữu ích, nhưng chúng không phải là phương pháp duy nhất khả dụng và chúng không hữu ích nếu quy trình con không đọc từ hàng đợi. Tôi khuyên bạn nên sử dụng đối tượng
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Khi một quy trình con cần kết thúc - có thể là thông qua thông báo “END”, cờ Sự kiện
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Các quy trình con không chỉ cần tự dọn dẹp mà quy trình chính còn cần dọn dẹp các quy trình con, đối tượng
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Các đối tượng Queue của Python cũng cần một chút xử lý đặc biệt để được dọn sạch hoàn toàn. chúng cần được loại bỏ bất kỳ mục nào còn sót lại ở đó [và những mục đó có thể hoặc không cần được xử lý bằng cách nào đó - có thể bằng cách lưu chúng vào đĩa], đóng cửa và quan trọng là phải gọi
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Mẹo số 3
Luôn xử lý các tín hiệu TERM và INT
Chúng ta đã thảo luận về cách đảm bảo kết thúc các quy trình con, nhưng làm cách nào để xác định thời điểm kết thúc chúng? . Ngoài ra, đặc biệt là trong quá trình thử nghiệm, người ta thường thấy mình sử dụng tín hiệu INT [hay còn gọi là
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Cách tiếp cận mà tôi khuyên dùng là yêu cầu các trình xử lý tín hiệu đặt cờ Sự kiện
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Mẹo số 4
Đừng Đợi Mãi
Hành vi tắt máy thích hợp yêu cầu mọi quy trình trong hệ thống phải có khả năng phục hồi để không bị “mắc kẹt”. Điều này có nghĩa là không chỉ các vòng lặp có điều kiện kết thúc mà các cuộc gọi hệ thống khác có thể chặn và chờ sẽ cần sử dụng thời gian chờ nếu có thể. Các đối tượng
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Dưới đây là một số ví dụ về chờ đợi
Bỏ phiếu chống lại hàng đợi.
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Bỏ phiếu chống lại ổ cắm. Gọi
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Thăm dò ý kiến trong khi chờ hẹn giờ. Vòng lặp miễn là
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Mẹo số 5
Báo cáo các trường hợp ngoại lệ và có hệ thống ghi nhật ký được chia sẻ dựa trên thời gian
Việc đăng nhập vào một ứng dụng là cực kỳ quan trọng và thậm chí còn quan trọng hơn thế trong một ứng dụng đa xử lý, trong đó nhật ký kết hợp tỏa sáng khi báo cáo các sự kiện theo thứ tự dựa trên thời gian. Đáng mừng là Python cung cấp các phương tiện ghi nhật ký tốt. Đáng buồn thay, Python không thực sự cung cấp một cách tuyệt vời để đồng bộ hóa thông điệp nhật ký quy trình con. Vì có rất nhiều phần chuyển động nên mỗi thông báo nhật ký cần 2 phần dữ liệu chính. quá trình nào đang tạo thông báo tường trình và đã bao lâu kể từ khi ứng dụng bắt đầu. Tôi thường đặt tên cho các quy trình của mình. Nếu có nhiều bản sao của cùng một quy trình, thì chúng sẽ có tên là “WORKER-1”, “WORKER-2”, v.v.
Bên cạnh việc ghi nhật ký, mỗi quy trình con có thể gửi thông báo Lỗi và Tắt máy đến hàng đợi sự kiện chính. Cho phép trình xử lý sự kiện nhận biết và xử lý các sự kiện không mong muốn, chẳng hạn như thử gửi lại không thành công hoặc bắt đầu một quy trình con mới sau khi một quy trình không thành công
Dưới đây là đầu ra nhật ký từ một lần chạy mẫu. Lưu ý cách thời gian dựa trên thời gian bắt đầu ứng dụng cung cấp một bức tranh rõ ràng hơn về những gì đang diễn ra trong tất cả quá trình khởi động quan trọng
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]Phần kết luận
Mô-đun
event_q = multiprocessing.Queue[]
send_q = multiprocessing.Queue[]
# ...
event_q.put[“FOO”]
# … in another subprocess ...
event = event_q.get[block=True, timeout=timeout]
# …
queue.close[]
queue.join_thread[]