Python 进程之间共享数据

Stella981
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  最近遇到多进程共享数据的问题,到网上查了有几篇博客写的蛮好的,记录下来方便以后查看。

一、Python multiprocessing 跨进程对象共享

  在mp库当中,跨进程对象共享有三种方式,第一种仅适用于原生机器类型,即python.ctypes当中的类型,这种在mp库的文档当中称为shared memory 方式,即通过共享内存共享对象;另外一种称之为server process , 即有一个服务器进程负责维护所有的对象,而其他进程连接到该进程,通过代理对象操作服务器进程当中的对象;最后一种在mp文档当中没有单独提出,但是在其 中多次提到,而且是mp库当中最重要的一种共享方式,称为inheritance ,即继承,对象在 父进程当中创建,然后在父进程是通过multiprocessing.Process创建子进程之后,子进程自动继承了父进程当中的对象,并且子进程对这 些对象的操作都是反映到了同一个对象。

这三者共享方式各有特色,在这里进行一些简单的比较。

首先是共享方式所应对的对象类型,看这个表:

共享方式

支持的类型

Shared memory

ctypes当中的类型,通过RawValue,RawArray等包装类提供

Inheritance

系统内核对象,以及基于这些对象实现的对象。包括Pipe, Queue, JoinableQueue, 同步对象(Semaphore, Lock, RLock, Condition, Event等等)

Server process

所有对象,可能需要自己手工提供代理对象(Proxy)

这个表总结了三种不同的共享方式所支持的类型,下面一个个展开讨论。

其中最单纯简单的就是shared memory这种方式,只有ctypes当中的数据类型可以通过这种方式共享。由于mp库本身缺少命名的机制,即在一个进程当中创建的对象,无法在另外一 个进程当中通过名字来引用,因此,这种共享方式依赖于继承,对象应该由父进程创建,然后由子进程引用。关于这种机制的例子,可以参见Python文档 当中的例子 Synchronization types like locks, conditions and queues,参考其中的test_sharedvalues函数。

然后是继承方式。首先关于继承方式需要有说明,继承本质上并不是一种对象共享的机制,对象共享只是其副作用。子进程从父进程继承来的对象并不一定是 共享的。继承本质上是父进程fork出的子进程自动继承父进程的内存状态和对象描述符。因此,实际上子进程复制 了一份 父进程的对象,只不过,当这个对象包装了一些系统内核对象的描述符的时候,拷贝这个对象(及其包装的描述符)实现了对象的共享。因此,在上面的表当中,只 有系统内核对象,和基于这些对象实现的对象,才能够通过继承来共享。通过继承共享的对象在linux平台上没有任何限制,但是在Windows上面由于没 有fork的实现,因此有一些额外的限制条件 ,因此,在Windows上面,继承方式是几乎无法用的。

最后就是Server Process这种方式。这种方式可以支持的类型比另外两种都多,因为其模型是这样的:

Python 进程之间共享数据

server process模型

在这个模型当中,有一个manager进程,负责管理实际的对象。真正的对象也是在manager进程的内存空间当中。所有需要访问该对象的进程都 需要先连接到该管理进程,然后获取到对象的一个代理对象(Proxy object),通常情况下,这个代理对象提供了实际对象的公共函 数 的代理,将函数参数进行pickle,然后通过连接传送到管理进程当中,管理进程将参数unpickle之后,转发给相应的实际对象 的函数,返回值(或者异常)同样经过管理进程pickle之后,通过连接传回到客户进程,再由proxy对象进行unpickle,返回给调用者或者抛出 异常。

很明显,这个模型是一个典型的RPC(远程过程调用)的模型。因为每个客户进程实际上都是在访问manager进程当中的对象,因此完全可以通过这 个实现对象共享。

manager和proxy之间的连接可以是基于socket的网络连接,也可以是unix pipe。如果是使用基于socket的连接方式,在使用proxy之前,需要调用manager对象的connect函数与远程的manager进程建 立连接。由于manager进程会打开端口接收该连接,因此必要的身份验证是需要的,否则任何人都可以连上manager弄乱你的共享对象。mp库通过 authkey的方式来进行身份验证。

在实现当中,manager进程通过multiprocessing.Manager类或者BaseManager的子类实现。 BaseManager提供了函数register注册一个函数来获取共享对象的proxy。这个函数会被客户进程调用,然后在manager进程当中执 行。这个函数可以返回一个共享的对象(对所有的调用返回同一个对象),或者可以为每一个调用创建一个新的对象,通过前者就可以实现多个进程共享一个对象。 关于这个的用法可以参考Python文档 当中的例子“Demonstration of how to create and use customized managers and proxies”。

典型的导出一个共享对象的代码是:

view plaincopy to clipboardprint?

  1. ObjectType object_
  2. class ObjectManager(multiprocessing.managers.BaseManager): pass
  3. ObjectManager.register("object", lambda: object_)

注意上面介绍proxy对象的时候,我提到的“公共函数”四个字。每个proxy对象只会导出实际对象的公共函数。这里面有两个含义,一个是“公 共”,即所有非下划线开头的成员,另一个是“函数”,即所有callable的成员。这就带来一些限制,一是无法导出属性,二是无法导出一些公共的特殊函 数,例如__get__, __next__等等。对于这个mp库有一套处理,即自定义proxy对象。首先是BaseManager的register可以提供一个 proxy_type作为第三个参数,这个参数指定了哪些成员需要被导出。详细的使用方法可以参见文档当中的第一个例子。

另外manager还有一些细节的问题需要注意。由于Proxy对象不是线程安全的,因此如果需要在一个多线程程序当中使用proxy,mp库会为 每个线程创建一个proxy对象,而每个proxy对象都会对server process创建一个连接,而manager那边对于每个连接都创建一个单独的线程来为其服务。这样带来的问题就是,如果客户进程有很多线程,很容易会 导致manager进程的fd数目达到ulimit的限制,即使没有达到限制,也会因为manager进程当中有太多线程而严重影响manager的性 能。解决方案可以是一个进程内cache,只有一个单独的线程可以创建proxy对象访问共享对象,其余线程只能访问该进程当中的cache。

一旦manager因为达到ulimit限制或者其他异常,manager会直接退出,遗憾的是,这时候已经建立的proxy会试图重新连接 manager – 但是它已经不存在了。这个会导致客户进程hang在对proxy的函数调用上,这个时候,目前除了杀掉进程没有找到别的办法。

另外proxy使用socket的方式比较tricky,因此和内置的socket库有很多冲突,比如 socket.setdefaulttimeout(Python Issue 6056 )。在setdefaulttimeout调用了之后,进程当中所有通过socket模块建立的socket都是被设置为unblock模式的,但是mp 库并不知道这一点,而且它总是假设socket都是block模式的,于是,一旦调用了setdefaulttimeout,所有对于proxy的函数调 用都会抛出OSError,错误代码为11,错误原因是非常有误导性的“Resource temporarily unavailable”,实际上就是EAGAIN。这个错误可以通过我提供的一个patch 来补救(这个patch当中还包含其他的一些修复,所以请自行查看并修改该patch)。

由于以上的一些原因,server process模式作为一个对象的共享模式,能够提供最为灵活的共享方式,但是也有最多的问题。这个在使用过程当中就靠自己去衡量了。目前我们的系统对于 数据可靠性方面要求不高,丢失数据是可以接受的,但是也只用这种模式来维护统计值,不敢用来维护更多的东西。

二、Python多进程写入同一文件

最近用python的正则表达式处理了一些文本数据,需要把结果写到文件里面,但是由于文件比较大,所以运行起来花费的时间很长。但是打开任务管理器发现CPU只占用了25%,上网找了一下原因发现是由于一个叫GIL的存在,使得Python在同一时间只能运行一个线程,所以只占用了一个CPU,由于我的电脑是4核的,所以CPU利用率就是25%了。

既然多线程没有什么用处,那就可以使用多进程来处理,毕竟多进程是可以不受GIL影响的。Python提供了一个multiprocessing的多进程库,但是多进程也有一些问题,比如,如果进程都需要写入同一个文件,那么就会出现多个进程争用资源的问题,如果不解决,那就会使文件的内容顺序杂乱。这就需要涉及到锁了,但是加锁一般会造成程序的执行速度下降,而且如果进程在多处需要向文件输出,也不好把这些代码整个都锁起来,如果都锁起来,那跟单进程还有什么区别。有一个解决办法就是把向文件的输出都整合到一块去,在这一块集中加个锁,这样问题就不大了。不过还有一种更加优雅的解决方式:使用multiprocessing库的回调函数功能。

具体思路跟把文件输出集中在一起也差不多,就是把进程需要写入文件的内容作为返回值返回给惠和的回调函数,使用回调函数向文件中写入内容。这样做在windows下面还有一个好处,在windows环境下,python的多进程没有像linux环境下的多进程一样,linux环境下的multiprocessing库是基于fork函数,父进程fork了一个子进程之后会把自己的资源,比如文件句柄都传递给子进程。但是在windows环境下没有fork函数,所以如果你在父进程里打开了一个文件,在子进程中写入,会出现ValueError: I/O operation on closed file这样的错误,而且在windows环境下最好加入if __name__ == '__main__'这样的判断,以避免一些可能出现的RuntimeError或者死锁。

下面是代码:

from multiprocessing import Pool
import time


def mycallback(x):
    list1.append(x)
def sayHi(num):

    return num

if __name__ == '__main__':
    
    pool = Pool(4)
    list1 = []
    for i in range(4):
        pool.apply_async(sayHi, (i,), callback=mycallback)
        # print(x)
    pool.close()
    pool.join()
    
    print(list1)

三、Python 进程之间共享数据(全局变量)

进程之间共享数据(数值型):

import multiprocessing  
  
def  func(num):  
    num.value=10.78  #子进程改变数值的值,主进程跟着改变  
  
if  __name__=="__main__":  
    num=multiprocessing.Value("d",10.0) # d表示数值,主进程与子进程共享这个value。(主进程与子进程都是用的同一个value)  
    print(num.value)  
  
    p=multiprocessing.Process(target=func,args=(num,))  
    p.start()  
    p.join()  
  
    print(num.value)

**进程之间共享数据(数组型):
**

import multiprocessing  
  
def  func(num):  
    num[2]=9999   #子进程改变数组,主进程跟着改变  
  
if  __name__=="__main__":  
    num=multiprocessing.Array("i",[1,2,3,4,5])   #主进程与子进程共享这个数组  
    print(num[:])  
  
    p=multiprocessing.Process(target=func,args=(num,))  
    p.start()   
    p.join()  
  
    print(num[:])

进程之间共享数据(dict,list):

import multiprocessing  
  
def func(mydict,mylist):  
    mydict["index1"]="aaaaaa"   #子进程改变dict,主进程跟着改变  
    mydict["index2"]="bbbbbb"  
    mylist.append(11)        #子进程改变List,主进程跟着改变  
    mylist.append(22)  
    mylist.append(33)  
  
if __name__=="__main__":  
    with multiprocessing.Manager() as MG:   #重命名  
        mydict=multiprocessing.Manager().dict()   #主进程与子进程共享这个字典  
        mylist=multiprocessing.Manager().list(range(5))   #主进程与子进程共享这个List  
  
        p=multiprocessing.Process(target=func,args=(mydict,mylist))  
        p.start()  
        p.join()  
  
        print(mylist)  
        print(mydict)

四、参考链接:

1、http://blog.ftofficer.com/2009/12/python-multiprocessing-2-object-sharing-across-process/

2、http://blog.csdn.net/Q\_AN1314/article/details/51923022

3、http://blog.csdn.net/houyanhua1/article/details/78244288

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