python - rpyc.Service 需要 10 秒来接收 150kB 的对象(在本地主机上，没有 LAN 问题)

Question

我正在构建一个大的(pickled 时为 150kB)虚拟字典并在其上运行一个运行快速流畅的虚拟函数。

当通过 rpyc.Service 公开相同的功能时，所用时间变为 10 秒(而不是 0.0009 秒)，即使我的客户端和服务器位于同一主机上(这里的 LAN 延迟没有问题)。

知道为什么我的 150kB 对象需要这么长时间才能从客户端传送到同一主机上的服务器吗？

为什么函数 dummy.dummy() 被调用，即使输入对象还不是“可用的”(如果是，那么在函数中花费的时间将与两个测试用例)？

Cf 下面是我的 python (3.2) 代码。我测量了在 dummy.dummy(d) 中花费的时间。

1. 案例 1:dummy.dummy 被客户端调用；执行时间 = 0.0009
2. 案例 2:dummy.dummy 被称为 rpyc 服务；执行时间 = 10 秒

mini_service.py

import rpyc
from rpyc.utils.server import ThreadedServer
import dummy

class miniService(rpyc.Service):
    def exposed_myfunc(self,d):
        #Test case 2: call dummy.dummy from the service
        dummy.dummy(d)

if __name__=='__main__':
    t = ThreadedServer(miniService,protocol_config = {"allow_public_attrs" : True}, port = 19865)
    t.start()

mini_client.py

import rpyc
import sys
import pickle
import dummy

def makedict(n):
    d={x:x for x in range(n)}
    return d

if __name__ == "__main__":
    d=makedict(20000)
    print(sys.getsizeof(d))             #result = 393356

#   output = open("C:\\rd\\non_mc_test_files\\mini.pkl",'wb') #117kB object for n=20k
#   pickle.dump(d,output)
#   output.close()

#RUN1 : dummy.dummy(d) out of rpyc takes 0.00099 seconds
#   dummy.dummy(d)

#RUN2 : dummy.dummy(d) via RPYC on localhost takes 9.346 seconds
    conn=rpyc.connect('localhost',19865,config={"allow_pickle":True})
    conn.root.myfunc(d)

    print('Done.')  

虚拟.py

import time

def dummy(d):
    start_ = time.time()
    for key in d:
        d[key]=0
    print('Time spent in dummy in seconds: ' + str(time.time()-start_)) 

Answer 1

看起来性能损失来自 rpyc 所做的工作，以保持对象(通过引用传递)在客户端和服务器之间同步。

我现在在我的应用程序中所做的是制作输入对象的深拷贝，然后处理该拷贝，从而模拟按值传递机制。

注意:深度复制需要在协议(protocol)配置参数中设置allow_picke=True。