Python ZeroMQ中的异步客户端/服务器模式

Question

我有3个用Python编写的程序，需要连接。 2个程序X和Y收集一些信息，这些信息由它们发送到程序Z。程序Z分析数据并将一些决定发送给程序X和Y。 将来将扩展与X和Y类似的程序数量。 最初，我使用命名管道来允许从X，Y到Z的通信。但是如您所见，我需要双向关系。 我的老板告诉我使用ZeroMQ。 我刚刚为我的用例找到了模式，称为异步客户端/服务器。 请参阅下面的ZMQ书（ http://zguide.zeromq.org/py:all ）中的代码。

问题是我的老板不想使用任何线程，分支等。我将客户端和服务器任务移到了单独的程序中，但是我不确定该如何处理ServerWorker类。 可以在没有线程的情况下使用它吗？ 另外，我想知道如何确定最佳工人数量。

import zmq
import sys
import threading
import time
from random import randint, random

__author__ = "Felipe Cruz <felipecruz@loogica.net>"
__license__ = "MIT/X11"

def tprint(msg):
    """like print, but won't get newlines confused with multiple threads"""
    sys.stdout.write(msg + '\n')
    sys.stdout.flush()

class ClientTask(threading.Thread):
    """ClientTask"""
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        threading.Thread.__init__ (self)

    def run(self):
        context = zmq.Context()
        socket = context.socket(zmq.DEALER)
        identity = u'worker-%d' % self.id
        socket.identity = identity.encode('ascii')
        socket.connect('tcp://localhost:5570')
        print('Client %s started' % (identity))
        poll = zmq.Poller()
        poll.register(socket, zmq.POLLIN)
        reqs = 0
        while True:
            reqs = reqs + 1
            print('Req #%d sent..' % (reqs))
            socket.send_string(u'request #%d' % (reqs))
            for i in range(5):
                sockets = dict(poll.poll(1000))
                if socket in sockets:
                    msg = socket.recv()
                    tprint('Client %s received: %s' % (identity, msg))

        socket.close()
        context.term()

class ServerTask(threading.Thread):
    """ServerTask"""
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__ (self)

    def run(self):
        context = zmq.Context()
        frontend = context.socket(zmq.ROUTER)
        frontend.bind('tcp://*:5570')

        backend = context.socket(zmq.DEALER)
        backend.bind('inproc://backend')

        workers = []
        for i in range(5):
            worker = ServerWorker(context)
            worker.start()
            workers.append(worker)

        poll = zmq.Poller()
        poll.register(frontend, zmq.POLLIN)
        poll.register(backend,  zmq.POLLIN)

        while True:
            sockets = dict(poll.poll())
            if frontend in sockets:
                ident, msg = frontend.recv_multipart()
                tprint('Server received %s id %s' % (msg, ident))
                backend.send_multipart([ident, msg])
            if backend in sockets:
                ident, msg = backend.recv_multipart()
                tprint('Sending to frontend %s id %s' % (msg, ident))
                frontend.send_multipart([ident, msg])

        frontend.close()
        backend.close()
        context.term()

class ServerWorker(threading.Thread):
    """ServerWorker"""
    def __init__(self, context):
        threading.Thread.__init__ (self)
        self.context = context

    def run(self):
        worker = self.context.socket(zmq.DEALER)
        worker.connect('inproc://backend')
        tprint('Worker started')
        while True:
            ident, msg = worker.recv_multipart()
            tprint('Worker received %s from %s' % (msg, ident))
            replies = randint(0,4)
            for i in range(replies):
                time.sleep(1. / (randint(1,10)))
                worker.send_multipart([ident, msg])

        worker.close()

def main():
    """main function"""
    server = ServerTask()
    server.start()
    for i in range(3):
        client = ClientTask(i)
        client.start()

    server.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

Answer 1

因此，您从这里获取了代码： 异步客户端/服务器模式

请密切注意显示该代码所针对的模型的图像。 特别是，请查看“图38-异步服务器的详细信息”。 ServerWorker类正在ServerWorker 5个“ Worker”节点。 在代码中，那些节点是线程，但是您可以使它们完全独立于程序。 在这种情况下，您的服务器程序（可能）将不会对其进行旋转，它们将单独旋转，并仅与您的服务器进行通信以表明它们已准备好接受工作。

您会在ZMQ示例中经常看到这种情况，ZMQ示例是在单个可执行文件中的线程中模拟的多节点拓扑。 仅仅是为了使阅读整篇文章容易，并不总是打算那样使用。

对于您的特殊情况，让工作人员成为线程或将其分解为单独的程序是很有意义的……但是，如果老板提出了业务要求，则只需将其分解为单独的程序即可。

当然，要回答第二个问题，在不了解他们将要执行的工作量以及他们将需要多快响应的情况下，无法知道有多少工人是最佳的……您的目标是让工人完成工作比收到新工作快。 在很多情况下，只有一个工人即可实现这一目标。 如果是这样，您可以让服务器本身成为工作服务器，而只需跳过架构的整个“工作人员层”。 为了简单起见，您应该从此处开始，然后进行一些负载测试以查看它是否实际上可以有效地处理您的工作负载。 如果不是，则了解完成一项任务需要多长时间，以及完成任务有多快。假设某个工人可以在15秒内完成一项任务。 每分钟4个任务。 如果每分钟要执行5个任务，那么您需要2个工作人员，并且还有一点增长空间。 如果情况千差万别，那么您就必须决定资源与可靠性。

在您走得更远之前，请确保您已阅读了第4章，可靠的请求/答复模式，它将为处理异常提供一些见识，并可能为您提供更好的模式。