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我已经使用 Python asyncio 和 aiohttp 成功构建了一个RESTful 微服务，它侦听 POST 事件以从各种馈送器收集实时事件。

然后它构建一个内存结构，以在嵌套的 defaultdict/deque 结构中缓存最后 24 小时的事件。

现在我想定期检查该结构到磁盘，最好使用pickle。

由于内存结构可能大于 100MB，因此我希望避免在检查点结构所需的时间内暂停我的传入事件处理。

我宁愿创建结构的快照副本（例如 deepcopy），然后花时间将其写入磁盘并在预设的时间间隔内重复。

我一直在寻找有关如何组合线程（并且线程甚至是最好的解决方案？）和 asyncio 用于此目的的示例，但找不到对我有帮助的东西。

非常感谢任何入门指南！

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使用以下方法将方法委托给线程或子进程非常简单BaseEventLoop.run_in_executor：

import asyncio
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def cpu_bound_operation(x):
    time.sleep(x) # This is some operation that is CPU-bound

@asyncio.coroutine
def main():
    # Run cpu_bound_operation in the ProcessPoolExecutor
    # This will make your coroutine block, but won't block
    # the event loop; other coroutines can run in meantime.
    yield from loop.run_in_executor(p, cpu_bound_operation, 5)


loop = asyncio.get_event_loop()
p = ProcessPoolExecutor(2) # Create a ProcessPool with 2 processes
loop.run_until_complete(main())

至于是否使用 a ProcessPoolExecutoror ThreadPoolExecutor，这很难说；腌制一个大对象肯定会消耗一些 CPU 周期，这最初会让你认为ProcessPoolExecutor是要走的路。但是，将 100MB 对象传递给Process池中的 a 需要在主进程中对实例进行酸洗，通过 IPC 将字节发送到子进程，在子进程中对其进行解压，然后再次对其进行酸洗，以便将其写入磁盘。鉴于此，我的猜测是酸洗/解酸的开销将足够大，以至于你最好使用 a ThreadPoolExecutor，即使你会因为 GIL 而受到性能影响。

也就是说，测试两种方式并确定找出答案非常简单，因此您不妨这样做。

于 2015-02-13T03:59:35.453 回答
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我也使用过run_in_executor，但我发现这个函数在大多数情况下有点恶心，因为它需要partial()关键字 args，而且我从不使用除了单个执行程序和默认事件循环之外的任何东西来调用它。所以我用合理的默认值和自动关键字参数处理围绕它做了一个方便的包装器。

from time import sleep
import asyncio as aio
loop = aio.get_event_loop()

class Executor:
    """In most cases, you can just use the 'execute' instance as a
    function, i.e. y = await execute(f, a, b, k=c) => run f(a, b, k=c) in
    the executor, assign result to y. The defaults can be changed, though,
    with your own instantiation of Executor, i.e. execute =
    Executor(nthreads=4)"""
    def __init__(self, loop=loop, nthreads=1):
        from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
        self._ex = ThreadPoolExecutor(nthreads)
        self._loop = loop
    def __call__(self, f, *args, **kw):
        from functools import partial
        return self._loop.run_in_executor(self._ex, partial(f, *args, **kw))
execute = Executor()

...

def cpu_bound_operation(t, alpha=30):
    sleep(t)
    return 20*alpha

async def main():
    y = await execute(cpu_bound_operation, 5, alpha=-2)

loop.run_until_complete(main())
于 2018-02-18T04:58:34.103 回答
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另一种选择是与作为通信的中间通道loop.call_soon_threadsafe一起使用。asyncio.Queue

Python 3 的当前文档还有一个关于使用 asyncio 进行开发 - 并发和多线程的部分：

import asyncio

# This method represents your blocking code
def blocking(loop, queue):
    import time
    while True:
        loop.call_soon_threadsafe(queue.put_nowait, 'Blocking A')
        time.sleep(2)
        loop.call_soon_threadsafe(queue.put_nowait, 'Blocking B')
        time.sleep(2)

# This method represents your async code
async def nonblocking(queue):
    await asyncio.sleep(1)
    while True:
        queue.put_nowait('Non-blocking A')
        await asyncio.sleep(2)
        queue.put_nowait('Non-blocking B')
        await asyncio.sleep(2)

# The main sets up the queue as the communication channel and synchronizes them
async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    loop = asyncio.get_running_loop()

    blocking_fut = loop.run_in_executor(None, blocking, loop, queue)
    nonblocking_task = loop.create_task(nonblocking(queue))

    running = True  # use whatever exit condition
    while running:
        # Get messages from both blocking and non-blocking in parallel
        message = await queue.get()
        # You could send any messages, and do anything you want with them
        print(message)

asyncio.run(main())

如何将异步任务发送到在其他线程中运行的循环也可能对您有所帮助。

于 2020-05-31T07:00:34.160 回答