在多个工作进程之间共享Python对象
问题描述
我们已经使用FastAPI创建了一个服务。当我们的服务启动时,它创建几个Python对象,然后端点使用这些对象来存储或检索数据。
生产中的FastAPI从多个工作进程开始。我们的问题是,每个员工都创建了自己的对象,而不是共享单个对象。
下面的脚本显示了我们正在执行的操作的(简化)示例,不过在我们的示例中,Meta()的用法要复杂得多。
from fastapi import FastAPI, status
class Meta:
def __init__(self):
self.count = 0
app = FastAPI()
meta = Meta()
# increases the count variable in the meta object by 1
@app.get("/increment")
async def increment():
meta.count += 1
return status.HTTP_200_OK
# returns a json containing the current count from the meta object
@app.get("/report")
async def report():
return {'count':meta.count}
# resets the count in the meta object to 0
@app.get("/reset")
async def reset():
meta.count = 0
return status.HTTP_200_OK
如上所述,多个工作进程的问题在于每个工作进程都有自己的meta
对象。请注意,当使用单个Worker运行API时,此问题不可见。
更明确地说,当我们第一次到达/increment
端点时,我们将只看到两个工作进程中的一个响应调用(这是正确的,我们不希望两个工作进程执行相同的操作)。但是,因为有两个单独的meta
对象,所以这两个对象中只有一个会递增。
到达/report
终结点时,将根据响应请求的工作进程返回1或0。
那么问题是,我们如何让员工共享同一对象并对其进行操作?
作为一个次要问题,上面的问题也会影响/reset
端点。如果调用此终结点,则只有一个工作进程将重置其对象。是否有办法强制所有工作人员响应终结点上的单个呼叫?
谢谢!
编辑:我忘记提到我们已经尝试(没有成功)将meta
对象存储在app.state
中。本质:
app.state.meta = Meta()
...
@app.get("/report")
async def report():
return {'count':app.state.meta.count}
解决方案
不可能在不同进程之间直接共享Python对象。
multiprocessing
模块中包含的工具(如管理器或共享内存)不适合在工作进程之间共享资源,因为它们需要创建资源的主进程,并且没有持久性属性。此外,服务器进程可以在不同的计算机上运行。
员工之间共享资源的首选方式:
- 数据库-在需要可靠存储和可扩展性的持久性资源的情况下。示例:
PostgreSQL
、MariaDB
、MongoDB
等。 - 缓存(键/值)-在数据的临时性情况下,比数据库更快,但没有这样的可伸缩性,而且通常不符合ACID。示例:
Redis
、Memcached
等
FastAPI
应用程序中的数据。作为示例,我以Redis
为后端的aiocache
库和PostgreSQL
为后端的Tortoise ORM
库为例。因为FastAPI
是异步框架,所以我选择了基于asyncio
的库。
测试项目结构如下:
.
├── app_cache.py
├── app_db.py
├── docker-compose.yml
├── __init__.py
Docker-Compose文件:
对于实验,您可以使用以下docker组成文件将5432
(Postgres)和6379
(Redis)端口公开到localhost
。
version: '3'
services:
database:
image: postgres:12-alpine
ports:
- "5432:5432"
environment:
POSTGRES_PASSWORD: test_pass
POSTGRES_USER: test_user
POSTGRES_DB: test_db
redis:
image: redis:6-alpine
ports:
- "6379:6379"
开始:
docker-compose up -d
缓存(aiocache)
Aiocache提供3个主要实体:
- 后端:允许您指定要用于缓存的后端。目前支持:
SimpleMemoryCache
、RedisCache
使用aioredis
和MemCache
使用aiomcache
。serializers
:序列化和反序列化代码和后端之间的数据。此允许您将任何Python对象保存到缓存。目前支持:StringSerializer
、PickleSerializer
、JsonSerializer
、MsgPackSerializer
。但您也可以自定义。- 插件:实现允许在每个命令前后执行额外行为的挂钩系统。
开始:
uvicorn app_cache:app --host localhost --port 8000 --workers 5
# app_cache.py
import os
from aiocache import Cache
from fastapi import FastAPI, status
app = FastAPI()
cache = Cache(Cache.REDIS, endpoint="localhost", port=6379, namespace="main")
class Meta:
def __init__(self):
pass
async def get_count(self) -> int:
return await cache.get("count", default=0)
async def set_count(self, value: int) -> None:
await cache.set("count", value)
async def increment_count(self) -> None:
await cache.increment("count", 1)
meta = Meta()
# increases the count variable in the meta object by 1
@app.post("/increment")
async def increment():
await meta.increment_count()
return status.HTTP_200_OK
# returns a json containing the current count from the meta object
@app.get("/report")
async def report():
count = await meta.get_count()
return {'count': count, "current_process_id": os.getpid()}
# resets the count in the meta object to 0
@app.post("/reset")
async def reset():
await meta.set_count(0)
return status.HTTP_200_OK
数据库(Tortoise ORM+PostgreSQL)
启动: 为简单起见,我们首先运行一个Worker在数据库中创建模式:
uvicorn app_db:app --host localhost --port 8000 --workers 1
[Ctrl-C]
uvicorn app_db:app --host localhost --port 8000 --workers 5
# app_db.py
from fastapi import FastAPI, status
from tortoise import Model, fields
from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise
class MetaModel(Model):
count = fields.IntField(default=0)
app = FastAPI()
# increases the count variable in the meta object by 1
@app.get("/increment")
async def increment():
meta, is_created = await MetaModel.get_or_create(id=1)
meta.count += 1 # it's better do it in transaction
await meta.save()
return status.HTTP_200_OK
# returns a json containing the current count from the meta object
@app.get("/report")
async def report():
meta, is_created = await MetaModel.get_or_create(id=1)
return {'count': meta.count}
# resets the count in the meta object to 0
@app.get("/reset")
async def reset():
meta, is_created = await MetaModel.get_or_create(id=1)
meta.count = 0
await meta.save()
return status.HTTP_200_OK
register_tortoise(
app,
db_url="postgres://test_user:test_pass@localhost:5432/test_db", # Don't expose login/pass in src, use environment variables
modules={"models": ["app_db"]},
generate_schemas=True,
add_exception_handlers=True,
)
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