java - Java/Python 中的快速 IPC/Socket 通信

Question

两个进程(Java 和 Python)需要在我的应用程序中进行通信。我注意到套接字通信占用了 93% 的运行时间。为什么通讯这么慢？我应该寻找套接字通信的替代方法还是可以更快？

更新:我发现了一个简单的修复方法。由于某些未知原因，缓冲输出流似乎并未真正缓冲。因此，我现在将所有数据都放入客户端/服务器进程中的字符串缓冲区中。我在 flush 方法中将它写入套接字。

我仍然对使用共享内存在进程之间快速交换数据的示例感兴趣。

一些附加信息:

1. 应用程序中的消息大小大部分时间都在 64kb 以下。
2. 服务器用 Java 编写，客户端用 Python 编写。
3. Socket IPC 实现如下:发送 200 个字节需要 50 个周期!这一定是太高了。如果我在 5000 个周期内发送 2 个字节，花费的时间会少很多。
4. 两个进程都在一台 Linux 机器上运行。
5. 在实际应用中，每个周期大约调用 10 次客户端的 iFid.write()。
6. 这是在 Linux 系统上完成的。

这是服务器端:

public class FastIPC{
    public PrintWriter out;
    BufferedReader in;
    Socket socket = null;
    ServerSocket serverSocket = null;


    public FastIPC(int port) throws Exception{
        serverSocket = new ServerSocket(port);
        socket = serverSocket.accept();
        out = new PrintWriter(new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(socket.getOutputStream())), true);
        in = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
    }

    public void send(String msg){
        out.println(msg); // send price update to socket
    }

    public void flush(){
        out.flush();
    }

    public String recv() throws Exception{
        return in.readLine();
    }

    public static void main(String[] args){
        int port = 32000;
        try{
            FastIPC fip = new FastIPC(port);
            long start = new Date().getTime();
            System.out.println("Connected.");
            for (int i=0; i<50; i++){
                for(int j=0; j<100; j++)
                    fip.send("+");
                fip.send(".");
                fip.flush();
                String msg = fip.recv();
            }
            long stop = new Date().getTime();
            System.out.println((double)(stop - start)/1000.);
        }catch(Exception e){
            System.exit(1);
        }
    }
}

客户端是:

import sys
import socket

class IPC(object):
    def __init__(self):
        self.s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        self.s.connect(("localhost", 32000))
        self.fid = self.s.makefile() # file wrapper to read lines
        self.listenLoop() # wait listening for updates from server

    def listenLoop(self):
        fid = self.fid
        print "connected"
        while True:
            while True:
                line = fid.readline()
                if line[0]=='.':
                    break
            fid.write('.\n')
            fid.flush()

if __name__ == '__main__':
    st = IPC()

Answer 1

您有多种选择。由于您使用的是 Linux，因此可以使用 UNIX 域套接字。或者，您可以将数据序列化为 ASCII 或 JSon 或其他格式，并通过管道、SHM(共享内存段)、消息队列、DBUS 或类似方式提供数据。值得考虑您拥有何种类型的数据，因为这些 IPC 机制具有不同的性能特征。有一个 draft USENIX paper对值得一读的各种权衡进行了很好的分析。

既然您说(在此答案的评论中)您更喜欢使用 SHM，那么这里有一些代码示例可以帮助您入门。使用 Python posix_ipc图书馆:

import posix_ipc # POSIX-specific IPC
import mmap      # From Python stdlib

class SharedMemory(object):
    """Python interface to shared memory. 
    The create argument tells the object to create a new SHM object,
    rather than attaching to an existing one.
    """

    def __init__(self, name, size=posix_ipc.PAGE_SIZE, create=True):
        self.name = name
        self.size = size
        if create:
            memory = posix_ipc.SharedMemory(self.name, posix_ipc.O_CREX,
                                            size=self.size)
        else:
            memory = posix_ipc.SharedMemory(self.name)
        self.mapfile = mmap.mmap(memory.fd, memory.size)
        os.close(memory.fd)
        return

    def put(self, item):
        """Put item in shared memory.
        """
        # TODO: Deal with the case where len(item) > size(self.mapfile)
        # TODO: Guard this method with a named semaphore
        self.mapfile.seek(0)
        pickle.dump(item, self.mapfile, protocol=2)
        return

    def get(self):
        """Get a Python object from shared memory.
        """
        # TODO: Deal with the case where len(item) > size(self.mapfile)
        # TODO: Guard this method with a named semaphore
        self.mapfile.seek(0)
        return pickle.load(self.mapfile)

    def __del__(self):
        try:
            self.mapfile.close()
            memory = posix_ipc.SharedMemory(self.name)
            memory.unlink()
        except:
            pass
        return    

对于 Java 端，您想要创建相同的类，尽管我在评论中说了什么 JTux似乎提供了等效的功能，您需要的 API 在 UPosixIPC 中类。

下面的代码是您需要实现的事情的概要。但是，缺少一些东西——异常处理是显而易见的，还有一些标志(在 UConstant 中找到它们)，并且您需要添加一个信号量来保护 put/get 方法。但是，这应该会让您走上正确的轨道。请记住，mmap 或内存映射文件是一段 RAM 的类文件接口(interface)。因此，您可以像使用普通文件的 fd 一样使用它的文件描述符。

import jtux.*;

class SHM {

    private String name;
    private int size;
    private long semaphore;
    private long mapfile; // File descriptor for mmap file

    /* Lookup flags and perms in your system docs */
    public SHM(String name, int size, boolean create, int flags, int perms) {
        this.name = name;
        this.size = size;
        int shm;
        if (create) {
            flags = flags | UConstant.O_CREAT;
            shm = UPosixIPC.shm_open(name, flags, UConstant.O_RDWR);
        } else {
            shm = UPosixIPC.shm_open(name, flags, UConstant.O_RDWR);
        }
        this.mapfile = UPosixIPC.mmap(..., this.size, ..., flags, shm, 0);
        return;
    }


    public void put(String item) {
        UFile.lseek(this.mapfile(this.mapfile, 0, 0));
        UFile.write(item.getBytes(), this.mapfile);
        return;
    }


    public String get() {    
        UFile.lseek(this.mapfile(this.mapfile, 0, 0));
        byte[] buffer = new byte[this.size];
        UFile.read(this.mapfile, buffer, buffer.length);
        return new String(buffer);
    }


    public void finalize() {
        UPosix.shm_unlink(this.name);
        UPosix.munmap(this.mapfile, this.size);
    }

}