请求管理业务

请求去重管理:防止重复请求。(可以布隆过滤器)
请求缓冲管理:临时存储请求
- 常用数据结构：队列 Queue（常用）, 列表，字典，元组
请求调度管理:派遣并控制请求调度顺序，请求优先级管理
- 请求调度优先级
  - 广度优先（FIFO队列）
  - 深度优先（LIFO队列）
  - 权重优先（优先级队列）

队列

临时队列

library/queue

内置队列模块（Queue 常用于多线程，多进程从mutiprocess中引入）
asyncio中的队列模块
gevent中的队列模块
tornado中的队列模块

为什么有这么多的队列？因为每个队列一般都和异步模型，多线程，多进程通信用的，由于每个异步模型，在底层实现的原理不同，所以通信的时候处理方式有不同，所以会有多个队列模块。但每个队列模块，api基本一样

持久化队列

scrapy - queuelib 队列（硬盘中 disk_queue），基于
1. 有基于文件 sqlite 的持久化
pyspider - redis_queue 模块
1. 基于 redis 的队列
  1. fifo队列用 lists 列表，lpush,rpop
  2. lifo队列用 lists 列表，lpush，lpop
  3. 优先级队列，用 Sorted Set 有序集合，zadd ，zrang ，zrem

redis锁及分布式锁

因为在实现优先级队列时，zrange 取出队列中的值后，再zrem删除这个值（符合队列取出的逻辑），这中间会时间间隔，会出现多线程取值错误的情况
所以需要锁机制

一般redis事务也可以保证操作的原子性，但是不像mysql事务，不能百分百保证

redis锁

py-crawler-demo

一般用在单进程的多线程场景，如果是多进程的场景，则需要使用分布式锁
说明：

使用了锁机制后，能确保在同一份数据只会被某一个线程获取到，而不会被多个线程同时获取，从而保证了数据不会被处理多次的情况发生 2.此处相当于实现了同一个线程内部zrange与zrem是一个原子性操作

注意：

一般的内存中的锁只能解决单进程中多个线程间的资源共享问题；
如果是不同进程间甚至不同服务器上线程间资源共享问题，则需要考虑使用如redis分布式锁来实现
redis虽有事务机制，但仍不足以保证前面理想的执行结果百分百出现

redis分布式锁

说明：

获取锁：利用redis的setnx命令特征如果key不存在则执行操作，返回值将是1，此时表明锁获取成功，即上锁；
如果key存在则不执行任何操作，返回值将是0，此时表明锁获取失败，因为已经被上锁了
释放锁：获取设置的值，判断是否是当前线程设置的值
get命令获取对应key的值
判断值是否和预先设置的一样(thread id)，保证不是其他线程解开的锁 .如果一致，就把该key删除，表示释放锁，此时其他线程便可以获取到锁

注意：

同一把锁，注意lock_name一致
使用同一把锁的各个线程，必须维护好各自的 thread id，不能重复。否则可能出现，如a线程上的锁却被b线程解开了，这样的bug
为防止死锁问题（如a线程上了锁，但在解开锁前a线程挂了），应当给lock_name这个数据设置一定过期时间，具体时间，依实际情况定

锁代码示例

py-crawler-demo

python 复制代码

from request_manager.utils.redis_tools import get_redis_queue_cls

Queue = get_redis_queue_cls('priority')
PRIORITY_REDIS_QUEUE_CONFIG = {
    "name":"pqueue",
    "use_lock":True,  # 锁
    "redis_lock_config":{
        "lock_name": "pqueue-lock"
    }
}

pqueue = Queue(**PRIORITY_REDIS_QUEUE_CONFIG)
pqueue.put((100, 'value100'))
print(pqueue.get())

因为优先级队列 priority，是基于 redis 中的有序集合来实现的，要弹出某个值，是需要 zrange，和 zrem，两条命令中有时间差，所有加锁比较好

在优先级队列实现加锁

在取值方法中，先获取锁 self.lock.acquire_lock()
再进行一些列操作后，再释放锁 self.lock.release_lock()

python 复制代码

  def get_nowait(self):
        """
        -1,-1默认取权重最大的
        0，,0 取权重最小的
        :return:
        """
        if self.use_lock is True:
            from .redis_lock import RedisLock
            if self.lock is None:
                self.lock = RedisLock(**self.redis_lock_config)

            if self.lock.acquire_lock():
                ret = self.redis.zrange(self.name, -1, -1)
                if not ret:
                    raise self.Empty
                self.redis.zrem(self.name, ret[0])
                self.lock.release_lock()
                return pickle.loads(ret[0])
        else:
            ret = self.redis.zrange(self.name, -1, -1)
            if not ret:
                raise self.Empty
            self.redis.zrem(self.name, ret[0])
            return pickle.loads(ret[0])

锁本身的实现

基于 redis 中的用setnx设置某个值，（顺带加上过期时间，防止死锁，具体时间按照自己的业务逻辑来定合理的值）
如果能设置，说明没锁；不能设置，说明已经上锁
如果用户传了 block = True 参数，说明要阻塞，用一个 while 循环

python 复制代码

  def acquire_lock(self, thread_id=None, expire=10 ,block = True):

    if thread_id is None:
        thread_id = self._get_thread_id()


    while block:
        # 如果 lock_name 存在，ret == 0 否则 ret==1
        ret = self.redis.setnx(self.lock_name, pickle.dumps(thread_id))
        if ret == 1:
            self.redis.expire(self.lock_name, expire)
            print('上锁成功')
            return True
        time.sleep(0.01)

python 复制代码

 def release_lock(self, thread_id=None):
        if thread_id is None:
            thread_id = self._get_thread_id()

        ret = self.redis.get(self.lock_name)

        if ret is not None and pickle.loads(ret) == thread_id:
            self.redis.delete(self.lock_name)
            print('解锁成功')
            return True
        else:
            print('解锁失败')
            return False

python 复制代码

# 测试
if __name__ == '__main__':
    redis_lock = RedisLock('redis_lock')

    if redis_lock.acquire_lock(expire=2):
        print('执行对应的操作')
        # redis_lock.release_lock()  # 加锁后不解锁试试

消息队列 - kafka

kafka 服务，Broker 相当于这个服务的服务端，每个 Broker 就是一个kafka的实例，Producer 负责生产数据，Consumer消费数据，kafka接收到数据是持久化存储在 Disk 中的（可以海量数据）
topic 相当于一条队列，分类
内部实现，数据均匀放在分区 part
1. 比如一个1000条的数据，有3个part，有4个 Broker (相当于4个 kafka实例)，副本集设置为2
2. 如果Broker 只有1个，则不能有副本，副本必须与原数据在不同的Broer上

kafka 特点

Kafka启动：
- 单节点单broker
- 单节点多broker
Kafka使用时的显著特征
- 分区之间是无序的，但分区内的消息是有序的
- 对于topic的消费，消费者的数量应不多于该topic分区的数量，否则多余的消费者将必定无法接收到消息
- 一个消费者可同时消费多个topic
- Kafka保证每条消息在同---个Consumer Group里只会被某一个Consumer消费

Python学习（5）- 爬虫 - 队列/消息队列

请求管理业务

队列

临时队列

持久化队列

redis锁及分布式锁

redis锁

redis分布式锁

锁代码示例

在优先级队列实现加锁

消息队列 - kafka

kafka 特点