Comment implémenter une file d'attente simultanée basée sur le verrouillage optimiste Redis

Il existe un scénario de demande comme celui-ci, utilisant Redis pour contrôler le nombre d'exécutions scrapy. Après avoir défini l'arrière-plan du système sur 4, Scrapy ne peut démarrer que jusqu'à 4 tâches, et les tâches en excès seront mises en file d'attente pour attendre.

Overview

J'ai récemment créé un système de robot django + scrapy + céleri + redis En plus d'exécuter d'autres programmes, l'hôte acheté par le client doit également exécuter cet ensemble. programme développé par moi, vous devez donc contrôler manuellement le nombre d'instances scrapy pour éviter que trop de robots n'alourdissent le système.

Process Design

1. La tâche du robot est initiée par l'utilisateur sous la forme d'une demande, et toutes les demandes de l'utilisateur sont uniformément saisies dans le céleri pour la mise en file d'attente ; # 2. Nombre de tâches L'exécution du contrôle est confiée à Reids, qui est enregistré dans Redis via Celery, qui contient les informations nécessaires au démarrage du robot. Un robot peut être démarré en prenant une information de Redis ;
3. Obtenez les informations en cours d'exécution via l'interface de scrapyd Le nombre de robots pour déterminer l'étape suivante : s'il est inférieur à 4, récupérez la quantité d'informations correspondante auprès de redis pour démarrer le robot, s'il est supérieur supérieur ou égal à 4, continuez d'attendre ;
4. Si le nombre de robots en cours d'exécution a changé. S'il est réduit, la quantité d'informations correspondante sera extraite de reids à temps pour démarrer le robot.

Implémentation du code

Le code métier est un peu compliqué et verbeux, ici nous utilisons du pseudo code pour démontrer

import redis

# 实例化一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True, db=4, password='')

r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# 爬虫实例限制为4 即只允许4个scrapy实例在运行
limited = 4

# 声明redis的乐观锁
lock = r.Lock()

# lock.acquire中有while循环，即它会线程阻塞，直到当前线程获得redis的lock，才会继续往下执行代码
if lock.acquire():
	# 1、从reids中取一条爬虫信息
	info = redis.get() 
	
	# 2、while循环监听爬虫运行的数量
	while True:
		req = requests.get('http://127.0.0.1:6800/daemonstatus.json').json()
		# 统计当前有多少个爬虫在运行
		running = req.get('running') + req.get('pending')
		
		# 3、判断是否等待还是要增加爬虫数量
		# 3.1 如果在运行的数量大于等于设置到量 则继续等待
		if running >= limited:
			continue
		
		# 3.2 如果小于 则启动爬虫
		start_scrapy(info)
		# 3.3 将info从redis中删除
		redis.delete(info)
		# 3.4 释放锁
		lock.release()
		break		

Actuellement, ce n'est que du pseudo code, en fait La logique métier peut être très complexe, comme :

@shared_task
def scrapy_control(key_uuid):

    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    db = MysqlDB()
    speed_limited = db.fetch_config('REPTILE_SPEED')
    speed_limited = int(speed_limited[0])

    keywords_num = MysqlDB().fetch_config('SEARCH_RANDOM')
    keywords_num = int(keywords_num[0])


    # while True:
    lock = r.lock('lock')
    with open('log/celery/info.log', 'a') as f: f.write(str(datetime.datetime.now()) + '--' + str(key_uuid) + ' 进入处理环节' +  '\n')
    try:
        # acquire默认阻塞 如果获取不到锁时 会一直阻塞在这个函数的while循环中
        if lock.acquire():
            with open('log/celery/info.log', 'a') as f: f.write(str(datetime.datetime.now()) + '--' + str(key_uuid) + ' 获得锁' +  '\n')
            # 1 从redis中获取信息
            redis_obj = json.loads(r.get(key_uuid))
            user_id = redis_obj.get('user_id')
            contents = redis_obj.get('contents')
            
            # 2 使用while循环处理核心逻辑          
            is_hold_print = True
            while True:
                req = requests.get('http://127.0.0.1:6800/daemonstatus.json').json()
                running = req.get('running') + req.get('pending')
                # 3 如果仍然有足够的爬虫在运行 则hold住redis锁，等待有空余的爬虫位置让出
                if running >= speed_limited:
                    if is_hold_print:
                        with open('log/celery/info.log', 'a') as f: f.write(str(datetime.datetime.now()) + '--' + str(key_uuid) + ' 爬虫在运行，线程等待中' +  '\n')
                        is_hold_print = False
                    time.sleep(1)
                    continue
                
                # 4 有空余的爬虫位置 则往下走
                # 4.1 处理完所有的内容后 释放锁
                if len(contents) == 0:
                    r.delete(key_uuid)
                    with open('log/celery/info.log', 'a') as f: f.write(str(datetime.datetime.now()) + '--' + str(key_uuid) + ' 任务已完成，从redis中删除' +  '\n')
                    lock.release()
                    with open('log/celery/info.log', 'a') as f: f.write(str(datetime.datetime.now()) + '--' + str(key_uuid) + ' 释放锁' +  '\n')
                    break

                # 4.2 创建task任务
                task_uuid = str(uuid.uuid4())
                article_obj = contents.pop()
                article_id = article_obj.get('article_id')
                article = article_obj.get('content')
                try:
                    Task.objects.create(
                        task_uuid = task_uuid,
                        user_id = user_id,
                        article_id = article_id,
                        content = article
                    )
                except Exception as e:
                    with open('log/celery/error.log', 'a') as f: f.write(str(datetime.datetime.now()) + '--' + str(key_uuid) + '->' + str(task_uuid) + ' 创建Task出错: ' + str(e) +  '\n')
                # finally:
                # 4.3 启动爬虫任务 即便创建task失败也会启动
                try:
                    task_chain(user_id, article, task_uuid, keywords_num)
                except Exception as e:
                    with open('log/celery/error.log', 'a') as f: f.write(str(datetime.datetime.now()) + '--' + str(key_uuid) + ' 启动任务链失败: ' + str(e) +  '\n')
                
                # 加入sleep 防止代码执行速度快于爬虫启动速度而导致当前线程启动额外的爬虫
                time.sleep(5)

    except Exception as e:
        with open('log/celery/error.log', 'a') as f: f.write(str(datetime.datetime.now()) + '--' + str(key_uuid) + ' 获得锁之后的操作出错: ' + str(e) +  '\n')
        lock.release()

小空

scrapy la vitesse de démarrage est relativement lente, donc dans la boucle while, le code est exécuté pour démarrer le robot, vous devez dormir un moment avant d'obtenir le nombre d'exécutions du robot via l'interface scrapyd. Si vous le lisez immédiatement, cela peut provoquer une erreur de jugement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!