任務異步化
打開瀏覽器，輸入地址，按下回車，打開了頁面。于是一個HTTP請求（request）就由客戶端發送到服務器，服務器處理請求，返回響應（response）內容。
我們每天都在瀏覽網頁，發送大大小小的請求給服務器。有時候，服務器接到了請求，會發現他也需要給另外的服務器發送請求，或者服務器也需要做另外一些事情，于是最初們發送的請求就被阻塞了，也就是要等待服務器完成其他的事情。
更多的時候，服務器做的額外事情，并不需要客戶端等待，這時候就可以把這些額外的事情異步去做。從事異步任務的工具有很多。主要原理還是處理通知消息，針對通知消息通常采取是隊列結構。生產和消費消息進行通信和業務實現。
生產消費與隊列
上述異步任務的實現，可以抽象為生產者消費模型。如同一個餐館，廚師在做飯，吃貨在吃飯。如果廚師做了很多，暫時賣不完，廚師就會休息；如果客戶很多，廚師馬不停蹄的忙碌，客戶則需要慢慢等待。實現生產者和消費者的方式用很多，下面使用Python標準庫Queue寫個小例子：
import randomimport timefrom Queue import Queuefrom threading import Threadqueue = Queue(10)class Producer(Thread): def run(self): while True: elem = random.randrange(9) queue.put(elem) print "廚師 {} 做了 {} 飯 --- 還剩 {} 飯沒賣完".format(self.name, elem, queue.qsize()) time.sleep(random.random())class Consumer(Thread): def run(self): while True: elem = queue.get() print "吃貨{} 吃了 {} 飯 --- 還有 {} 飯可以吃".format(self.name, elem, queue.qsize()) time.sleep(random.random())def main(): for i in range(3): p = Producer() p.start() for i in range(2): c = Consumer() c.start()if __name__ == '__main__': main()大概輸出如下：
廚師 Thread-1 做了 1 飯 --- 還剩 1 飯沒賣完廚師 Thread-2 做了 8 飯 --- 還剩 2 飯沒賣完廚師 Thread-3 做了 3 飯 --- 還剩 3 飯沒賣完吃貨Thread-4 吃了 1 飯 --- 還有 2 飯可以吃吃貨Thread-5 吃了 8 飯 --- 還有 1 飯可以吃吃貨Thread-4 吃了 3 飯 --- 還有 0 飯可以吃廚師 Thread-1 做了 0 飯 --- 還剩 1 飯沒賣完廚師 Thread-2 做了 0 飯 --- 還剩 2 飯沒賣完廚師 Thread-1 做了 1 飯 --- 還剩 3 飯沒賣完廚師 Thread-1 做了 1 飯 --- 還剩 4 飯沒賣完吃貨Thread-4 吃了 0 飯 --- 還有 3 飯可以吃廚師 Thread-3 做了 3 飯 --- 還剩 4 飯沒賣完吃貨Thread-5 吃了 0 飯 --- 還有 3 飯可以吃吃貨Thread-5 吃了 1 飯 --- 還有 2 飯可以吃廚師 Thread-2 做了 8 飯 --- 還剩 3 飯沒賣完廚師 Thread-2 做了 8 飯 --- 還剩 4 飯沒賣完
Redis 隊列
Python內置了一個好用的隊列結構。我們也可以是用redis實現類似的操作。并做一個簡單的異步任務。
Redis提供了兩種方式來作消息隊列。一個是使用生產者消費模式模式，另外一個方法就是發布訂閱者模式。前者會讓一個或者多個客戶端監聽消息隊列，一旦消息到達，消費者馬上消費，誰先搶到算誰的，如果隊列里沒有消息，則消費者繼續監聽。后者也是一個或多個客戶端訂閱消息頻道，只要發布者發布消息，所有訂閱者都能收到消息，訂閱者都是ping的。
生產消費模式
主要使用了redis提供的blpop獲取隊列數據，如果隊列沒有數據則阻塞等待，也就是監聽。
import redisclass Task(object): def __init__(self): self.rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5) self.queue = 'task:prodcons:queue' def listen_task(self): while True: task = self.rcon.blpop(self.queue, 0)[1] print "Task get", taskif __name__ == '__main__': print 'listen task queue' Task().listen_task()
發布訂閱模式
使用redis的pubsub功能，訂閱者訂閱頻道，發布者發布消息到頻道了，頻道就是一個消息隊列。
import redisclass Task(object): def __init__(self): self.rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5) self.ps = self.rcon.pubsub() self.ps.subscribe('task:pubsub:channel') def listen_task(self): for i in self.ps.listen(): if i['type'] == 'message': print "Task get", i['data']if __name__ == '__main__': print 'listen task channel' Task().listen_task()Flask 入口
我們分別實現了兩種異步任務的后端服務，直接啟動他們，就能監聽redis隊列或頻道的消息了。簡單的測試如下：
import redisimport randomimport loggingfrom flask import Flask, redirectapp = Flask(__name__)rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)prodcons_queue = 'task:prodcons:queue'pubsub_channel = 'task:pubsub:channel'@app.route('/')def index(): html = """<br><center><h3>Redis Message Queue</h3><br><a href="/prodcons">生產消費者模式</a><br><br><a href="/pubsub">發布訂閱者模式</a></center>""" return html@app.route('/prodcons')def prodcons(): elem = random.randrange(10) rcon.lpush(prodcons_queue, elem) logging.info("lpush {} -- {}".format(prodcons_queue, elem)) return redirect('/')@app.route('/pubsub')def pubsub(): ps = rcon.pubsub() ps.subscribe(pubsub_channel) elem = random.randrange(10) rcon.publish(pubsub_channel, elem) return redirect('/')if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)啟動腳本，使用
siege -c10 -r 5 http://127.0.0.1:5000/prodconssiege -c10 -r 5 http://127.0.0.1:5000/pubsub
可以分別在監聽的腳本輸入中看到異步消息。在異步的任務中，可以執行一些耗時間的操作，當然目前這些做法并不知道異步的執行結果，如果需要知道異步的執行結果，可以考慮設計協程任務或者使用一些工具如RQ或者celery等。
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