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python基于mysql实现的容易队列以及跨进程锁

python基于mysql实现的简单队列以及跨进程锁 在我们做多进程应用开发的过程中,难免会遇到多个进程访问同一个资源(临界资源)的状况,必须通过加一个全局性的锁,来实现资源的同步访问(同一时间只能有一个进程访问资源)。 举个例子: 假设我们用mysql来实

python基于mysql实现的简单队列以及跨进程锁

在我们做多进程应用开发的过程中,难免会遇到多个进程访问同一个资源(临界资源)的状况,必须通过加一个全局性的锁,来实现资源的同步访问(同一时间只能有一个进程访问资源)。

举个例子:

假设我们用mysql来实现一个任务队列,实现的过程如下:

1. 在mysql中创建job表,用于储存队列任务,如下:

create table jobs(
id auto_increment not null primary key,
message text not null,
job_status not null default 0
);

message 用来存储任务信息,job_status用来标识任务状态,假设只有两种状态,0:在队列中, 1:已出队列

2. 有一个生产者进程,往job表中放新的数据,进行排队

insert into jobs(message) values('msg1');

3.假设有多个消费者进程,从job表中取排队信息,要做的操作如下:

select * from jobs where job_status=0 order by id asc limit 1;
update jobs set job_status=1 where id = ?; -- id为刚刚取得的记录id

4. 如果没有跨进程的锁,两个消费者进程有可能同时取到重复的消息,导致一个消息被消费多次。这种情况是我们不希望看到的,于是,我们需要实现一个跨进程的锁。

这里我贴出非常好的一篇文章,大家可以参照一下:

https://blog.engineyard.com/2011/5-subtle-ways-youre-using-mysql-as-a-queue-and-why-itll-bite-you

=========================华丽的分割线=======================================

说道跨进程的锁实现,我们主要有几种实现方式:

1. 信号量

2. 文件锁fcntl

3. socket(端口号绑定)

4. signal

这几种方式各有利弊,总体来说前2种方式可能多一点,这里我就不详细说了,大家可以去查阅资料。

查资料的时候发现mysql中有锁的实现,适用于对于性能要求不是很高的应用场景,大并发的分布式访问可能会有瓶颈,链接如下:

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/fr/miscellaneous-functions.html

我用python实现了一个demo,如下:

文件名:glock.py

#!/usr/bin/env python2.7
#
# -*- coding:utf-8 -*-
#
#   author  :   yunjianfei
#   e-mail  :   yunjianfei@126.com
#   date    :   2014/02/25
#   desc    :
#

import logging, time
import mysqldb


class glock:
    def __init__(self, db):
        self.db = db

    def _execute(self, sql):
        cursor = self.db.cursor()
        try:
            ret = none
            cursor.execute(sql)
            if cursor.rowcount != 1:
                logging.error("multiple rows returned in mysql lock function.")
                ret = none
            else:
                ret = cursor.fetchone()
            cursor.close()
            return ret
        except exception, ex:
            logging.error("execute sql "%s" failed! exception: %s", sql, str(ex))
            cursor.close()
            return none

    def lock(self, lockstr, timeout):
        sql = "select get_lock('%s', %s)" % (lockstr, timeout)
        ret = self._execute(sql)

        if ret[0] == 0:
            logging.debug("another client has previously locked '%s'.", lockstr)
            return false
        elif ret[0] == 1:
            logging.debug("the lock '%s' was obtained successfully.", lockstr)
            return true
        else:
            logging.error("error occurred!")
            return none

    def unlock(self, lockstr):
        sql = "select release_lock('%s')" % (lockstr)
        ret = self._execute(sql)
        if ret[0] == 0:
            logging.debug("the lock '%s' the lock is not released(the lock was not established by this thread).", lockstr)
            return false
        elif ret[0] == 1:
            logging.debug("the lock '%s' the lock was released.", lockstr)
            return true
        else:
            logging.error("the lock '%s' did not exist.", lockstr)
            return none

#init logging
def init_logging():
    sh = logging.streamhandler()
    logger = logging.getlogger()
    logger.setlevel(logging.debug)
    formatter = logging.formatter('%(asctime)s -%(module)s:%(filename)s-l%(lineno)d-%(levelname)s: %(message)s')
    sh.setformatter(formatter)
    logger.addhandler(sh)
    logging.info("current log level is : %s",logging.getlevelname(logger.geteffectivelevel()))

def main():
    init_logging()
    db = mysqldb.connect(host='localhost', user='root', passwd='')
    lock_name = 'queue'

    l = glock(db)

    ret = l.lock(lock_name, 10)
    if ret != true:
        logging.error("can't get lock! exit!")
        quit()
    time.sleep(10)
    logging.info("you can do some synchronization work across processes!")
    ##todo
    ## you can do something in here ##
    l.unlock(lock_name)

if __name__ == "__main__":
    main()

在main函数里, l.lock(lock_name, 10) 中,10是表示timeout的时间是10秒,如果10秒还获取不了锁,就返回,执行后面的操作。

在这个demo中,在标记todo的地方,可以将消费者从job表中取消息的逻辑放在这里。即分割线以上的:

3.假设有多个消费者进程,从job表中取排队信息,要做的操作如下:

select * from jobs where job_status=0 order by id asc limit 1;
update jobs set job_status=1 where id = ?; -- id为刚刚取得的记录id

这样,就能保证多个进程访问临界资源时同步进行了,保证数据的一致性。

测试的时候,启动两个glock.py, 结果如下:

java代码
  • [@tj-10-47 test]# ./glock.py
  • 2014-03-14 17:08:40,277 -glock:glock.py-l70-info: current log level is : debug
  • 2014-03-14 17:08:40,299 -glock:glock.py-l43-debug: the lock 'queue' was obtained successfully.
  • 2014-03-14 17:08:50,299 -glock:glock.py-l81-info: you can do some synchronization work across processes!
  • 2014-03-14 17:08:50,299 -glock:glock.py-l56-debug: the lock 'queue' the lock was released.
  • 可以看到第一个glock.py是 17:08:50解锁的,下面的glock.py是在17:08:50获取锁的,可以证实这样是完全可行的。

    [@tj-10-47 test]# ./glock.py
    2014-03-14 17:08:46,873 -glock:glock.py-l70-info: current log level is : debug
    2014-03-14 17:08:50,299 -glock:glock.py-l43-debug: the lock 'queue' was obtained successfully.
    2014-03-14 17:09:00,299 -glock:glock.py-l81-info: you can do some synchronization work across processes!
    2014-03-14 17:09:00,300 -glock:glock.py-l56-debug: the lock 'queue' the lock was released.
    [@tj-10-47 test]#.syntaxhighlighter{padding-top:20px;padding-bottom:20px;}
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