python - 在 celery 任务之间共享对象

Question

我有一个程序可以处理大约 500 000 个文件 {Ai} 并且对于每个文件，它将获取一个定义 {Di} 以进行解析。

目前，每个文件 {Ai} 都由一个专用的 celery 任务解析，并且每次定义文件 {Di} 都被再次解析以生成一个对象。该对象用于解析文件 {Ai}（JSON 表示）。

我想存储定义文件（生成的对象）{Di(object)} 以使其可用于整个任务。

所以我想知道管理它的最佳选择是什么：

1. Memcahe + Python-memcached，
2. 使用 set(add)/get 接口“存储”对象的长时间运行任务。

对于性能和内存使用，最佳选择是什么？

Answer 1

使用 Memcached 听起来像是一个更简单的解决方案 - 任务用于处理，memcached 用于存储 - 为什么使用任务进行存储？

我个人建议使用 Redis 而不是 memcached。

另一种方法是尝试 ZODB - 它以原生方式存储 Python 对象。如果您的应用程序确实受到序列化开销的影响，那么这可能会有所帮助。但我强烈建议使用您针对 JSON/memcached 的实际工作负载进行测试。