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我正在使用Azure Functions进行ETL项目,在该项目中,我从blob存储中提取数据,以Python和pandas转换数据,并使用pandas to_sql()加载数据。我正在尝试通过使用异步和语言 worker 来提高此过程的效率。
我有点困惑,因为我的印象是asyncio使用一个线程工作,但是Azure Functions文档说,如果您更改配置,则可以使用多个语言 worker ,即使不使用async关键字的方法也可以运行在线程池中。
这是否意味着如果我不使用async关键字,我的方法将使用语言 worker 同时运行?我必须使用asyncio来利用语言 worker 吗?
此外,该文档还指出,Azure Functions最多可以扩展到200个实例。如果我最多只能允许10名语言 worker ,那么如何扩展到那么多实例?
编辑:谢谢阿纳托利。请澄清一下,如果我有一个带有以下代码的计时器触发器:
import azure.functions as func
from . import client_one_etl
from . import client_two_etl
def main(mytimer: func.TimerRequest) -> None:
client_one_etl.main()
client_two_etl.main()
如果我增加了语言 worker 的数量,这是否意味着即使不使用
client_one_etl.main()
,
client_two_etl.main()
和
asyncio
也会自动在单独的线程中运行?如果
client_two_etl.main()
在执行之前需要
client_one_etl.main()
完成,我将需要使用
async await
来防止它们同时运行?
client_one_etl.main()
和
client_two_etl.main()
不相互依赖,这是否意味着我可以在一个Azure Function应用中将它们作为在自己的VM中运行的单独的.py脚本来执行?是否可以运行多个计时器触发器(为一个Azure函数在各自的VM中分别调用多个
__init__.py
脚本)?如果我增加
functionTimeout
文件中的
host.json
,那么所有脚本都需要在10分钟内完成?
最佳答案
FUNCTIONS_WORKER_PROCESS_COUNT限制每个“函数”主机实例的最大工作进程数。如果将其设置为10,则每个主机实例将能够同时运行多达10个Python函数。每个辅助进程仍将在单个线程上执行Python代码,但是现在您最多可以同时运行10个。您无需使用asyncio即可实现。 (话虽如此,使用asyncio来提高可伸缩性和资源利用率是有正当理由的,但是您不必这样做就可以利用多个Python工作进程。)
200个限制适用于每个Function应用程序的Function主机实例的数量。您可以将这些实例视为独立的VM。 FUNCTIONS_WORKER_PROCESS_COUNT个限制分别应用于每个限制,这使并发线程总数达到2000。
更新(回答其他问题):
一旦在某个工作程序上开始函数调用,它将在该工作程序上运行,直到完成。在此调用中,代码执行不会分配给其他工作进程或Function主机实例,也不会以任何其他方式自动并行化。在您的示例中,client_two_etl.main()
将在client_one_etl.main()
退出后启动,并且它将在同一工作进程上启动,因此,无论配置的限制如何,您都不会观察到任何并发性(除非您对client_*_etl.main()
做一些特殊的操作)。
当大约在同一时间发生多个调用时,这些调用可能会自动分配给多个工作程序,这就是上面提到的限制适用的地方。从开始到结束,每次调用仍将只对一个工作程序运行。在您的示例中,如果设法在同一时间两次调用此函数,则每次调用都可以得到自己的工作程序,并且它们可以并发运行,但是每个调用将依次执行client_one_etl.main()
和client_two_etl.main()
。
另请注意,由于您在单个函数上使用计时器触发器,因此您根本不会遇到任何并发性:根据设计,计时器触发器在之前的调用完成之前不会开始新的调用。如果您希望并发,请使用其他触发器类型(例如,可以在计时器上放置队列消息,然后由队列触发的功能可以自动扩展为多个工作程序),或者使用具有多个功能的多个计时器触发器,就像你建议的那样。
如果您真正想要的是同时运行独立的client_one_etl.main()
和client_two_etl.main()
,那么最自然的事情就是从不同的函数中调用它们,每个函数在相同或不同的Function应用程序中使用自己的触发器在单独的__init__.py
中实现。
每次函数调用都会应用functionTimeout
中的host.json
。因此,如果您的应用程序中具有多个功能,则每次调用应在指定的限制内完成。这并不意味着所有这些都应在此限制内完成(如果我正确理解了您的问题)。
更新2 (回答更多问题):
@JohnT请注意,我并不是在谈论Function应用程序或___init___.py
脚本的数量。一个函数(由___init___.py
描述)是一个程序,它定义了需要完成的工作。您可以为每个应用创建10种以上的功能,但是不要这样做以增加并发性-这无济于事。而是添加函数以分离逻辑独立和一致的程序。函数调用是一个主动执行程序的过程,这就是我要讨论的限制所适用的地方。您需要非常清楚函数与函数调用之间的区别。
现在,为了调用函数,您需要专用于此调用的工作进程,直到此调用完成。接下来,为了运行辅助进程,您需要一台将承载此进程的计算机。这就是Functions主机实例(不是对Functions主机实例的非常准确的定义,但足以满足本讨论的目的)。在使用“消费”计划时,您的应用程序可以扩展到200个Function主机实例,并且默认情况下每个实例都将启动一个工作进程(因为FUNCTIONS_WORKER_PROCESS_COUNT = 1),因此您最多可以同时运行200个函数调用。增加FUNCTIONS_WORKER_PROCESS_COUNT将允许每个Function主机实例创建一个以上的工作进程,因此每个Function主机实例最多可以处理FUNCTIONS_WORKER_PROCESS_COUNT个函数调用,使潜在总数达到2000。
请注意,尽管“可以扩展”并不一定意味着“将扩展”。有关更多详细信息,请参见Azure Functions scale and hosting和Azure Functions limits。
关于python - 语言 worker 如何使用Python在Azure函数中工作?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61688427/
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