python - 使用多处理连续使用 Kafka 并按特定时间间隔更新队列

Question

我正在尝试持续消费来自 kafka 的事件。同一应用程序还使用此消耗的数据来执行一些分析并以 n 秒的间隔更新数据库(假设 n = 60 秒)。

在同一个应用中，如果process1 = Kafka Consumer，process2=数据分析和数据库更新逻辑。

process1 is to be run continuously
process2 is to be executed once every n=60 seconds 

process2 涉及计算和数据库更新，因此执行需要 5-10 秒。我不希望 process1 在 process2 执行期间停止。因此，我正在使用多处理模块(如果我使用Threading，process1,process2将是thread1,thread2 > python 中的模块，但由于我读过有关 GIL 的内容，并且 Threading 模块无法利用多核架构，所以我决定使用 multiprocessing 模块。 )在这种情况下实现并发。 (如果我对上面提到的 GIL 或 Threading 模块限制的理解不正确，我深表歉意，并请随时纠正我)。

我的应用程序在两个进程之间有一个相当简单的交互，其中 process1 只是用 60 秒内收到的所有消息填充队列，并在 60 秒结束时传输所有消息到process2。

我在这个传输逻辑上遇到了问题。如何将队列的内容从 process1 传输到 process2 (我猜这将是主进程或另一个进程？这是我的另一个问题，我应该实例化 2除了主进程之外的进程？)在 60 秒结束时，然后清除队列内容，以便它在另一次迭代中重新开始。

到目前为止，我有以下内容:

import sys
from kafka.client import KafkaClient
from kafka import SimpleConsumer
import time
from multiprocessing import Process,Queue

def kafka_init():
    client=KafkaClient('kafka1.wpit.nile.works')
    consumer=SimpleConsumer(client, "druidkafkaconsumer", "personalization.targeting.clickstream.prod")
    return consumer

def consumeMessages(q):
    print "thread started"
    while not q.empty():
        try:
            print q.get(True,1)
        Queue.Empty:
            break
    print "thread ended"
if __name__=="__main__":
    starttime=time.time()
    timeout=starttime+ 10 #timeout of read in seconds
    consumer=kafka_init()
    q=Queue()
    p=Process(target=consumeMessages,args=q)
    while(True):
        q.put(consumer.get_message())
        if time.time()>timeout:
            #transfer logic from process1 to main process here.
            print "Start time",starttime
            print "End time",time.time()
            p.start()
            p.join()
            break

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您正在处理的问题不是卡夫卡特有的，所以我将使用通用的“消息”，它们只是整数。

在我看来，主要问题是一方面你想要处理消息一产生，另一方面只想更新每 60 秒更新一次数据库。

如果您使用q.get()，默认情况下此方法调用将阻塞，直到队列中有可用消息。这可能需要超过 60 秒的时间，这会使数据库更新延迟太长时间。所以我们不能使用阻塞的q.get。我们需要使用带有超时的 q.get ，以便调用是非阻塞的:

import time
import multiprocessing as mp
import random
import Queue

def process_messages(q):
    messages = []
    start = time.time()
    while True:
        try:
            message = q.get(timeout=1)
        except Queue.Empty:
            pass
        else:
            messages.append(message)
            print('Doing data analysis on {}'.format(message))
        end = time.time()
        if end-start > 60:
            print('Updating database: {}'.format(messages))
            start = end
            messages = []

def get_messages(q):
    while True:
        time.sleep(random.uniform(0,5))
        message = random.randrange(100)
        q.put(message)

if __name__ == "__main__":
    q = mp.Queue()

    proc1 = mp.Process(target=get_messages, args=[q])
    proc1.start()

    proc2 = mp.Process(target=process_messages, args=[q])
    proc2.start()

    proc1.join()
    proc2.join()

产生如下输出:

Doing data analysis on 38
Doing data analysis on 8
Doing data analysis on 8
Doing data analysis on 66
Doing data analysis on 37
Updating database: [38, 8, 8, 66, 37]
Doing data analysis on 27
Doing data analysis on 47
Doing data analysis on 57
Updating database: [27, 47, 57]
Doing data analysis on 85
Doing data analysis on 90
Doing data analysis on 86
Doing data analysis on 22
Updating database: [85, 90, 86, 22]
Doing data analysis on 8
Doing data analysis on 92
Doing data analysis on 59
Doing data analysis on 40
Updating database: [8, 92, 59, 40]