Python使用multiprocessing实现一个最简单的分布式作业调度系统

针对“Python使用multiprocessing实现一个最简单的分布式作业调度系统”，我将提供以下的攻略步骤。

1. 安装必要的Python库

首先，需要确保安装了需要使用到的Python库，包括multiprocessing、subprocess和os等库。此外，可能还需要额外安装一些第三方库来扩展新的功能。

2. 设置任务队列

为了实现任务的调度，需要设计一个任务队列。可以通过设计一个任务队列管理类，用来管理从网页端提交的任务。任务队列管理类包含下面两个主要方法：

• 添加任务add_task：在将从前端提交的任务添加到任务队列中。
• 拿取任务take_task：从任务队列中获取一个待调用的任务。

3. 创建调度器

创建调度器，它主要用于从任务队列获取任务，产生进程或者线程来解决取得的任务并进行相关处理。可以通过创建一个调度器类来实现调度器，主要包含下面两个方法：

• 调度器schedule：生成处理任务的进程或线程，并启动处理任务。也可以使用multiprocessing.Pool来自动分配进程/线程资源。
• 停止schedule: 终止进程池内的所有进程。

4. 实现具体任务

在任务执行中，可能有多种任务类型需要支持，如耗时任务、IO密集型任务等，需要针对不同的任务类型进行处理和优化。

比如，可以创建一个任务类Task，其中包含下面两个字段：

• task_id：需要处理的任务id
• task_type：任务类型，如耗时任务、IO密集型任务等

Task类也需要实现下面的方法：

• 处理任务：根据任务类型来确定如何处理任务。
• 更新结果：将任务处理后的结果更新到数据库中。

5. 实现简单的分布式调度

最后一步是实现基于分布式计算的任务调度，这里建议使用消息队列作为进程间通信的工具。可以使用Python的消息队列模块实现进程间通信，如Python原生的queue模块，以及第三方的celery等。

下面是一个示例：使用RabbitMQ作为任务队列管理中心，通过多进程的方式实现，这样可以充分利用多核CPU的优势，同时，实现多进程间对应用的平稳扩展。

在具体的代码实现中，需要注意以下几点：

• 在启动子进程时，需要将队列对象传递给子进程进行共享。
• 需要注意任务处理中的异常处理，确保任务不会因为异常而导致进程退出。
• 必要的场景下，需要使用并发控制手段来确保任务的正确执行。

代码示例1：使用RabbitMQ作为任务队列管理中心，基于多进程模型实现：

import pika
import subprocess
import json
import os

# 向消息队列发送一个任务
def send_task(queue_name, task):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue=queue_name)
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key=queue_name,
                          body=json.dumps(task))
    connection.close()

# 子进程执行具体任务
def handle_task(queue_name):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue=queue_name)

    def callback(ch, method, properties, body):
        task = json.loads(body)
        task_id = task['task_id']
        task_type = task['task_type']
        try:
            if task_type == 'long_time':
                # 处理耗时型任务
                result = subprocess.check_output(task['cmd'], shell=True)
            elif task_type == 'io_bound':
                # 处理IO密集型任务
                result = os.stat(task['file_path'])
            else:
                result = 'error'
        except Exception as e:
            result = str(e)
        update_task_result(task_id, result)
        ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

    channel.basic_qos(prefetch_count=1)
    channel.basic_consume(callback,
                          queue=queue_name)
    channel.start_consuming()

def main(queue_name, num_workers):
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(num_workers)

    # 启动子进程，开始处理任务
    for i in range(num_workers):
        pool.apply_async(handle_task, args=(queue_name,))

    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        print('interrupted!')
        pool.terminate()
        pool.join()

if __name__ == '__main__':
    main('test_queue', 4)

在上面的示例中，我们对于两种任务类型进行了处理，即long_time和io_bound类型的任务。在任务处理完成后，通过调用update_task_result函数将处理后的结果更新到数据库中，以便其他程序中使用。

代码示例2：使用celery实现任务调度：

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def process_file(file_path):
    return os.stat(file_path)

@app.task
def run_cmd(cmd):
    return subprocess.check_output(cmd, shell=True)

if __name__ == '__main__':
    # 调用任务
    result = process_file.delay(file_path)
    print(result.get())

    result = run_cmd.delay(cmd)
    print(result.get())

在这个示例中，我们使用了celery来实现分布式任务调度，并支持多任务类型的处理。在调用任务时，只需要使用delay方法异步调用即可，通过get方法获取返回结果。