基于多进程中APScheduler重复运行的解决方法

我们来详细讲解一下基于多进程中APScheduler重复运行的解决方法。

1. 问题描述

在多进程环境下，如果使用APScheduler来进行任务调度，可能会出现多个进程同时执行了同一个调度任务的情况，导致任务重复执行的问题。

2. 解决方法

解决这个问题的主要思路是在所有进程中只有一个进程执行任务，而其他进程只是等待执行结果。实现这个思路的具体方法是使用共享内存或者网络通信，在进程之间进行协调。

2.1 使用共享内存

我们可以使用共享内存实现进程之间的协调。具体流程如下：

创建一个共享内存对象，存储当前任务是否已经被执行的标志；
所有进程在启动时读取共享内存对象中的标志，判断当前任务是否已经被执行；
如果当前任务已经被执行，则其他进程不执行任务，直接退出；
如果当前任务未被执行，则在其中一个进程中执行任务，并将执行结果写入共享内存对象；
其他进程等待共享内存对象中的标志更新，得到执行结果后使用该结果。

下面是一个使用共享内存实现APScheduler在多进程中重复运行的示例：

import multiprocessing
import multiprocessing.shared_memory
import time
import uuid
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

def task():
    print(f"{multiprocessing.current_process().name} start execute task at {time.time()}")
    time.sleep(5)
    print(f"{multiprocessing.current_process().name} end execute task at {time.time()}")

def run():
    shm = multiprocessing.shared_memory.SharedMemory(name="scheduler")
    task_executed = shm.buf[0] if shm.buf[0] else 0
    if task_executed:
        print(f"{multiprocessing.current_process().name} task has been executed, exit")
        return
    sched = BackgroundScheduler()
    sched.add_job(task, 'interval', seconds=10, id=str(uuid.uuid4()))
    sched.start()
    while True:
        time.sleep(1)
        if shm.buf[0]:
            print(f"{multiprocessing.current_process().name} task has been executed, exit")
            sched.shutdown()
            break
    shm.close()

def main():
    shm = multiprocessing.shared_memory.SharedMemory(name="scheduler", create=True, size=1)
    shm.buf[0] = 0
    procs = []
    for i in range(3):
        proc = multiprocessing.Process(target=run, name=f"Process-{i}")
        procs.append(proc)
        proc.start()
    time.sleep(5)
    shm.buf[0] = 1
    for proc in procs:
        proc.join()
    shm.unlink()

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代码中，我们首先创建了一个共享内存shm，用于存储当前任务是否已经被执行的标志。在run()函数中，我们先读取共享内存中的标志，判断当前任务是否已经被执行。如果任务已经被执行，就直接退出；否则，在其中一个进程中执行任务。

在任务完成后，我们将执行结果写入共享内存对象中，并通知其他进程。其他进程轮询共享内存对象中的标志，得到任务的执行结果。最后，在程序结束时销毁共享内存对象。

2.2 使用网络通信

另一种实现进程之间协调的方法是使用网络通信。具体流程如下：

所有进程通过网络建立连接，其中一个进程充当服务器端，其他进程充当客户端；
所有进程在启动时向服务器端发送当前任务是否已经被执行的请求；
服务器端接收请求并返回当前任务是否已经被执行的结果；
如果当前任务已经被执行，则其他进程不执行任务，直接退出；
如果当前任务未被执行，则在其中一个客户端进程中执行任务，并将执行结果发送给服务器端；
服务器端将执行结果返回给其他客户端进程；
客户端进程得到执行结果后使用该结果；
所有进程在任务完成后关闭网络连接。

下面是一个使用网络通信实现APScheduler在多进程中重复运行的示例：

import multiprocessing
import socket
import time
import uuid
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

def task():
    print(f"{multiprocessing.current_process().name} start execute task at {time.time()}")
    time.sleep(5)
    print(f"{multiprocessing.current_process().name} end execute task at {time.time()}")
    return "task done"

def run():
    server_address = ('localhost', 10001)
    client_address = ('localhost', 10002)
    server_sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server_sock.bind(server_address)
    server_sock.listen(1)
    client_sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    client_sock.connect(client_address)
    conn, client_address = server_sock.accept()
    data = conn.recv(1024)
    if data == b"task_executed":
        print(f"{multiprocessing.current_process().name} task has been executed, exit")
        client_sock.close()
        server_sock.close()
        return
    conn.sendall(b"task_not_executed")
    sched = BackgroundScheduler()
    sched.add_job(task, 'interval', seconds=10, id=str(uuid.uuid4()))
    sched.start()
    while True:
        time.sleep(1)
        if sched.get_job(job_id=str(uuid.uuid4())).next_run_time is None:
            result = task()
            client_sock.sendall(result.encode())
            break
    client_data = client_sock.recv(1024)
    client_sock.close()
    server_sock.close()
    return client_data.decode()

def main():
    procs = []
    server_address = ('localhost', 10002)
    server_sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server_sock.bind(server_address)
    for i in range(3):
        proc = multiprocessing.Process(target=run, name=f"Process-{i}")
        procs.append(proc)
        proc.start()
    client_sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    client_sock.connect(('localhost', 10001))
    data = client_sock.recv(1024)
    if data == b"task_executed":
        print("task has been executed, exit")
        client_sock.close()
        server_sock.close()
        for proc in procs:
            if proc.is_alive():
                proc.terminate()
                proc.join()
        return
    client_sock.sendall(b"task_executed")
    client_data = client_sock.recv(1024)
    client_sock.close()
    for proc in procs:
        proc.terminate()
        proc.join()
    print(client_data)

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代码中，我们首先通过网络建立连接，其中一个进程充当服务器端，其他进程充当客户端。在run()函数中，我们先向服务器端发送当前任务是否已经被执行的请求。

在服务器端，我们接收请求并返回当前任务是否已经被执行的结果。如果任务已经被执行，就直接退出；否则，在其中一个客户端进程中执行任务，并将执行结果发送给服务器端。服务器端将执行结果返回给其他客户端进程。最后，在程序结束时关闭网络连接。

3. 总结

在使用APScheduler进行任务调度时，如果在多进程环境中，需要考虑多进程协同执行调度任务的问题。我们可以使用共享内存或者网络通信的方法进行进程之间的协调，从而避免任务重复执行的情况。不同的方法适用于不同的场景，可以根据实际情况选择对应的解决方法。

本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：基于多进程中APScheduler重复运行的解决方法 - Python技术站