Swoole和Redis实现的并发队列处理系统

编程

由于PHP不支持多线程,但是作为一个完善的系统,有很多操作都是需要异步完成的。为了完成这些异步操作,我们做了一个基于Redis队列任务系统。

大家知道,一个消息队列处理系统主要分为两大部分:消费者和生产者。

在我们的系统中,主系统作为生产者,任务系统作为消费者。

具体的工作流程如下:

1、主系统将需要需要处理的任务名称+任务参数push到队列中。

2、任务系统实时的对任务队列进行pop,pop出来一个任务就fork一个子进程,由子进程完成具体的任务逻辑。

具体代码如下:

/**

* 启动守护进程

*/

public function runAction() {

Tools::log_message("ERROR", "daemon/run" . " | action: restart", "daemon-");

while (true) {

$this->fork_process();

}

exit;

}

/**

* 创建子进程

*/

private function fork_process() {

$ppid = getmypid();

$pid = pcntl_fork();

if ($pid == 0) {//子进程

$pid = posix_getpid();

//echo "* Process {$pid} was created

";

$this->mq_process();

exit;

} else {//主进程

$pid = pcntl_wait($status, WUNTRACED); //取得子进程结束状态

if (pcntl_wifexited($status)) {

//echo "

* Sub process: {$pid} exited with {$status}";

//Tools::log_message("INFO", "daemon/run succ" . "|status:" . $status . "|pid:" . $ppid . "|childpid:" . $pid );

} else {

Tools::log_message("ERROR", "daemon/run fail" . "|status:" . $status . "|pid:" . $ppid . "|childpid:" . $pid, "daemon-");

}

}

}

/**

* 业务任务队列处理

*/

private function mq_process() {

$data_pop = $this->masterRedis->rPop($this->redis_list_key);

$data = json_decode($data_pop, 1);

if (!$data) {

return FALSE;

}

$worker = "_task_" . $data["worker"];

$class_name = isset($data["class"]) ? $data["class"] : "TaskproModel";

$params = $data["params"];

$class = new $class_name();

$class->$worker($params);

return TRUE;

}

这是一个简单的任务处理系统。

通过这个任务系统帮助我们实现了异步,到目前为止已经稳定运行了将近一年。

但很可惜,它是一个单进程的系统。它是一直在不断的fork,如果有任务就处理,没有任务就跳过。

这样很稳定。

但问题有两个:一是不断地fork、pop会浪费服务器资源,二是不支持并发!

第一个问题还好,但第二个问题就很严重。

当主系统 同时 抛过来大量的任务时,任务的处理时间就会无限的拉长。

新的设计

为了解决并发的问题,我们计划做一个更加高效强壮的队里处理系统。

因为在PHP7之前不支持多线程,所以我们采用多进程。

从网上找了不少资料,大多所谓的多进程都是N个进程同时在后台运行。

显然这是不合适的。

我的预想是:每pop出一个任务就fork一个任务,任务执行完成后子进程结束。

遇到的问题

1、如何控制最大进程数

这个问题很简单,那就是每fork一个子进程就自增一次。而当子进程执行完成就自减一次。

自增没有问题,我们就在主进程中操作就完了。那么该如何自减呢?

可能你会说,当然是在子进程中啊。但这里你需要注意:当fork的时候是从主进程复制了一份资源给子进程,这就意味着你无法在子进程中操作主进程中的计数器!

所以,这里就需要了解一个知识点:信号。

具体的可以自行Google,这里直接看代码。

// install signal handler for dead kids

pcntl_signal(SIGCHLD, array($this, "sig_handler"));

 

这就安装了一个信号处理器。当然还缺少一点。

declare(ticks = 1);

declare是一个控制结构语句,具体的用法也请去Google。

这句代码的意思就是每执行一条低级语句就调用一次信号处理器。

这样,每当子进程结束的时候就会调用信号处理器,我们就可以在信号处理器中进行自减。

2、如何解决进程残留

在多进程开发中,如果处理不当就会导致进程残留。

为了解决进程残留,必须得将子进程回收。

那么如何对子进程进行回收就是一个技术点了。

在pcntl的demo中,包括很多博文中都是说在主进程中回收子进程。

但我们是基于Redis的brpop的,而brpop是阻塞的。

这就导致一个问题:当执行N个任务之后,任务系统空闲的时候主进程是阻塞的,而在发生阻塞的时候子进程还在执行,所以就无法完成最后几个子进程的进程回收。。。

这里本来一直很纠结,但当我将信号处理器搞定之后就也很简单了。

进程回收也放到信号处理器中去。

新系统的评估

pcntl是一个进程处理的扩展,但很可惜它对多进程的支持非常乏力。

所以这里采用Swoole扩展中的Process。

具体代码如下:

declare(ticks = 1);

class JobDaemonController extends Yaf_Controller_Abstract{

use Trait_Redis;

private $maxProcesses = 800;

private $child;

private $masterRedis;

private $redis_task_wing = "task:wing"; //待处理队列

public function init(){

// install signal handler for dead kids

pcntl_signal(SIGCHLD, array($this, "sig_handler"));

set_time_limit(0);

ini_set("default_socket_timeout", -1); //队列处理不超时,解决redis报错:read error on connection

}

private function redis_client(){

$rds = new Redis();

$rds->connect("redis.master.host",6379);

return $rds;

}

public function process(swoole_process $worker){// 第一个处理

$GLOBALS["worker"] = $worker;

swoole_event_add($worker->pipe, function($pipe) {

$worker = $GLOBALS["worker"];

$recv = $worker->read(); //send data to master

sleep(rand(1, 3));

echo "From Master: $recv

";

$worker->exit(0);

});

exit;

}

public function testAction(){

for ($i = 0; $i < 10000; $i++){

$data = [

"abc" => $i,

"timestamp" => time().rand(100,999)

];

$this->masterRedis->lpush($this->redis_task_wing, json_encode($data));

}

exit;

}

public function runAction(){

while (1){

// echo " now we de have $this->child child processes

";

if ($this->child < $this->maxProcesses){

$rds = $this->redis_client();

$data_pop = $rds->brpop($this->redis_task_wing, 3);//无任务时,阻塞等待

if (!$data_pop){

continue;

}

echo " Starting new child | now we de have $this->child child processes

";

$this->child++;

$process = new swoole_process([$this, "process"]);

$process->write(json_encode($data_pop));

$pid = $process->start();

}

}

}

private function sig_handler($signo) {

// echo "Recive: $signo

";

switch ($signo) {

case SIGCHLD:

while($ret = swoole_process::wait(false)) {

// echo "PID={$ret["pid"]}

";

$this->child--;

}

}

}

}

最终,经过测试,单核1G的服务器执行1到3秒的任务可以做到800的并发。

 

以上是 Swoole和Redis实现的并发队列处理系统 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/518782.html

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