Python中如何实现基于队列的分布式任务处理系统的架构设计与实现

2023-04-11 00:00:00 分布式队列如何实现

基于队列的分布式任务处理系统的架构设计可以采用Master-Worker模式。

Master节点负责接收任务，将任务队列中的任务分配给Worker节点处理，同时监控Worker节点的状态和任务进度，根据需求动态添加或删除Worker节点。

Worker节点负责从任务队列中获取任务，并处理完任务后将结果返回给Master节点。

代码演示：

安装依赖

pip install rq

编写任务函数

在本例中，定义了一个job.py文件，其中包含了一个任务函数，用于将字符串转换为大写并返回结果。

# job.py

def upper_case(string):
    return string.upper()

编写Master节点代码

在本例中，Master节点为一个Flask应用程序，用于接收任务请求，并将任务添加到队列中。Master节点还可以动态添加或删除Worker节点。

# master_node.py

from flask import Flask, request

from rq import Queue, Connection
from redis import Redis

app = Flask(__name__)

redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379)

@app.route('/task', methods=["POST"])
def add_job():
    job_data = request.get_json()
    with Connection(redis_conn):
        queue = Queue()
        job = queue.enqueue('job.upper_case', job_data['string'])
        return {'job_id': job.get_id()}

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

编写Worker节点代码

在本例中，Worker节点为一个Python脚本，用于从队列中获取任务，并处理完任务后将结果返回给Master节点。

# worker_node.py

from rq import Connection, Worker
from redis import Redis

redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379)

with Connection(redis_conn):
    worker = Worker(['default'])
    worker.work()

运行Master节点

执行以下命令启动Master节点。

python master_node.py

运行Worker节点

执行以下命令启动Worker节点。

python worker_node.py

发送任务请求

使用以下Python代码发送任务请求。

import requests
import json

job_data = {'string': 'pidancode.com'}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

response = requests.post('http://localhost:5000/task', 
                         data=json.dumps(job_data), headers=headers)

job_id = response.json().get('job_id')
print('Job ID:', job_id)

获取任务结果

使用以下Python代码获取任务结果。

from rq import Connection, Queue
from redis import Redis

redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379)

with Connection(redis_conn):
    queue = Queue()
    result = queue.fetch_job(job_id).result
    print('Result:', result)

此时，结果应该为“PIDANCODE.COM”。

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