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Greenplum Python專用庫gppylib學習——base.py

2021-01-18 11:37:38 軟體設計

base.py依賴的python包(Queue,threading,os,signal,subprocess/subprocess32,sys,time,warnings,paramiko,getpass),依賴的gp包(gplog,gpsubprocess,pygresql),pygresql匯入陳述句的是from pygresql.pg import DB,主要使用的DB是SQLCommand類,這個類先不用關注,gpsubprocess是對subprocess的封裝,可以看到這里使用了兩個子行程包gpsubprocess和subprocess,

代碼分析

WorkerPool類

先看WorkPool類定義,類實體包含了存放worker實體的串列、存放帶執行Command的work_queue佇列、存放執行完Command的completed_queue佇列,WorkerPool中的worker實體的數量是在建構式就給定的,初始化后worker實體會一直運行,圖中的start就是在建構式中完成的,Worker實體從work_queue佇列中取作業項Command的函式是getNetWorkItem,

def getNextWorkItem(self):
    return self.work_queue.get(block=True)

Worker實體處理完成work_queue中所有命令之后,取不到命令或取到的命令是halt_command,或者任務池標志了should_stop之后,使用markTaskDone函式告知WorkPool該任務完成,

def markTaskDone(self):
    self.work_queue.task_done()

clsSystemState.py的GpSystemStateProgram類中run函式中有base檔案中類的使用示例,簡化如下,通過這些示例來學習任務池的使用:

dispatchCount = 0
pool = base.WorkerPool(parallelDegree) #parallelDegree給定worker個數
for hostName, segments in ...:
  cmd = ...
  hostNameToCmd[hostName] = cmd
  pool.addCommand(cmd)
  dispatchCount+=1
pool.wait_and_printdots(dispatchCount)
hostNameToResults = {}
for hostName, cmd in hostNameToCmd.iteritems():
  hostNameToResults[hostName] = cmd.decodeResults() #取出結果集
pool.haltWork()

主要流程:通過addCommand函式向佇列(work_queue)中添加作業負載(WorkerPool類可以通過建構式向佇列中添加多個命令(串列形式),或者通過addCommand函式添加單個命令),針對work_queue佇列由三種join的方法,代碼如下,hostNameCmd是一個字典,鍵為hostName,值為cmd,通過cmd.decodeResults函式取出結果集,

def join(self):
    self.work_queue.join()
    return True
def _join_work_queue_with_timeout(self, timeout):
        """
        Queue.join() unfortunately doesn't take a timeout (see
        https://bugs.python.org/issue9634). Fake it here, with a solution
        inspired by notes on that bug report.
        XXX This solution uses undocumented Queue internals (though they are not
        underscore-prefixed...).
        """
    done_condition = self.work_queue.all_tasks_done
    done_condition.acquire()
    try:
      while self.work_queue.unfinished_tasks:
        if (timeout <= 0):
          # Timed out.
          return
          
        start_time = time.time()
        done_condition.wait(timeout)
        timeout -= (time.time() - start_time)
    finally:
        done_condition.release()
def wait_and_printdots(self, command_count, quiet=True):
  while self.completed_queue.qsize() < command_count:
    time.sleep(1)
    
    if not quiet:
      sys.stdout.write(".")
      sys.stdout.flush()
  if not quiet:
    print " "
  self.join()        

在這里插入圖片描述
Queue/queue模塊的類

屬性 描述
Queue(maxsize=0) 創建一個先入先出佇列,如果給定最大值,則在佇列沒有空間時阻塞;否則,為無限佇列
LifoQueue(maxsize=0) 創建一個后入先出佇列,如果給定最大值,則在佇列沒有空間時阻塞;否則,為無限佇列
PriorityQueue(maxsize=0) 創建一個優先級佇列,如果給定最大值,則在佇列沒有空間時阻塞,否則,為無限佇列
Queue/queue例外
屬性 描述
Empty
當對孔佇列呼叫get*()方法時拋出例外
Full 當對已滿的佇列呼叫put*()方法時拋出例外

Worker類

worker類繼承自threading模塊中的Thread類,run函式先使用getNextWorkItem函式取得command,總共有四種情況:任務池中沒有command,該Worker示例需要向任務池標記任務完成;如果取得的命令是pool.halt_command,該Worker示例需要向任務池標記任務完成;如果任務池標記了should_stop,該Worker示例需要向任務池標記任務完成;下面是正常流程,執行命令,并將命令放入任務池完成佇列,

class Woker(Thread):
    ...
    def run(self):
        while True:
            try:
                try:
                    self.cmd = self.pool.getNextWorkItem()
                except TypeError:
                    # misleading exception raised during interpreter shutdown
                    return
                # we must have got a command to run here
                if self.cmd is None:
                    self.logger.debug("[%s] got a None cmd" % self.name)
                    self.pool.markTaskDone()
                elif self.cmd is self.pool.halt_command:
                    self.logger.debug("[%s] got a halt cmd" % self.name)
                    self.pool.markTaskDone()
                    self.cmd = None
                    return
                elif self.pool.should_stop:
                    self.logger.debug("[%s] got cmd and pool is stopped: %s" % (self.name, self.cmd))
                    self.pool.markTaskDone()
                    self.cmd = None
                else:
                    self.logger.debug("[%s] got cmd: %s" % (self.name, self.cmd.cmdStr))
                    self.cmd.run()
                    self.logger.debug("[%s] finished cmd: %s" % (self.name, self.cmd))
                    self.pool.addFinishedWorkItem(self.cmd)
                    self.cmd = None
            except Exception, e:
                self.logger.exception(e)
                if self.cmd:
                    self.logger.debug("[%s] finished cmd with exception: %s" % (self.name, self.cmd))
                    self.pool.addFinishedWorkItem(self.cmd)
                    self.cmd = None
    def haltWork(self):
        self.logger.debug("[%s] haltWork" % self.name)  
        c = self.cmd
        if c is not None and isinstance(c, Command):
            c.interrupt()
            c.cancel()          

threading模塊的Thread類實體化表示一個執行執行緒的物件,擁有的資料屬性name(執行緒名)、ident(執行緒的識別符號)、daemon(布爾標志,表示這個執行緒是否是守護執行緒),方法如下:
Thread物件方法描述
_ini_(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, verbose=None, daemon=None) 實體化一個執行緒物件,需要有一個可呼叫的target,以及其引數args或kwargs,還可以傳遞name或group引數,不過后者還未實作,此外,verbose標志也是可以接受的,而daemon的值將會設定thread.daemon屬性/標志

成員描述
start()開始執行該執行緒
run()定義執行緒功能的方法(通常在子類中被應用開發者重寫)
join(timeout=None)直至啟動的執行緒終止之前一直掛起;除非給出timeout(秒),否則會一直阻塞
getName()回傳執行緒名
setName(name)設定執行緒名
isAlivel/is_alive()布爾標志,表示這個執行緒是否還存活
isDaemon()如果是守護執行緒,則回傳True;否則,回傳False
setDaemon(daemonic)把執行緒的守護標志設定為布林值daemonic(必須在執行緒start()之前呼叫)

使用Thread類可以有很多方法創建執行緒,這里介紹三種方法:1. 創建Thread的實體,傳給它一個函式;2. 創建Thread的實體,傳給它一個可呼叫的類實體;3.派生Thread的子類,并創建子類的實體,

Command類

Command類有兩個執行函式runNoWait和run函式,runNoWait函式通過呼叫exec_context.execute(self,wait=False)函式執行命令,并回傳proc;run函式直接呼叫exec_context.execute(self)函式,

    def runNoWait(self):
        faultPoint = os.getenv('GP_COMMAND_FAULT_POINT')
        if not faultPoint or (self.name and not self.name.startswith(faultPoint)):
            self.exec_context.execute(self, wait=False)
            return self.exec_context.proc
    def run(self, validateAfter=False):
        faultPoint = os.getenv('GP_COMMAND_FAULT_POINT')
        if not faultPoint or (self.name and not self.name.startswith(faultPoint)):
            self.exec_context.execute(self)
        else:
            # simulate error
            self.results = CommandResult(1, 'Fault Injection', 'Fault Injection', False, True)
        if validateAfter:
            self.validate()
        pass            

ExecutionContext類

以RemoteExecutionContext執行背景關系類為例,引數是以以下方法處理的
keys = sorted(cmd.propagate_env_map.keys(), reverse=True) for k in keys: cmd.cmdStr = "%s=%s && %s" % (k, cmd.propagate_env_map[k], cmd.cmdStr),將引數序列化到cmdStr中,對于LocalExecutionContext來說,呼叫如下命令執行命令:self.proc = gpsubprocess.Popen(cmd.cmdStr, env=None, shell=True,executable='/bin/bash',stdin=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE,stdout=subprocess.PIPE, close_fds=True),對GP封裝的subprocess模式請參見相應其他系列的博客,如果需要等待子行程,則呼叫(rc, stdout_value, stderr_value) = self.proc.communicate2(input=self.stdin),然后使用cmd.set_results(CommandResult( rc, "".join(stdout_value), "".join(stderr_value), self.completed, self.halt)) def cancel(self, cmd):封裝命令回傳的結果,

class LocalExecutionContext(ExecutionContext):
    proc = None
    halt = False
    completed = False
    def __init__(self, stdin):
        ExecutionContext.__init__(self)
        self.stdin = stdin
        pass
    def execute(self, cmd, wait=True):
        # prepend env. variables from ExcecutionContext.propagate_env_map
        # e.g. Given {'FOO': 1, 'BAR': 2}, we'll produce "FOO=1 BAR=2 ..."
        # also propagate env from command instance specific map
        keys = sorted(cmd.propagate_env_map.keys(), reverse=True)
        for k in keys:
            cmd.cmdStr = "%s=%s && %s" % (k, cmd.propagate_env_map[k], cmd.cmdStr)
        # executable='/bin/bash' is to ensure the shell is bash.  bash isn't the
        # actual command executed, but the shell that command string runs under.
        self.proc = gpsubprocess.Popen(cmd.cmdStr, env=None, shell=True,executable='/bin/bash',stdin=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE,stdout=subprocess.PIPE, close_fds=True)
        cmd.pid = self.proc.pid
        if wait:
            (rc, stdout_value, stderr_value) = self.proc.communicate2(input=self.stdin)
            self.completed = True
            cmd.set_results(CommandResult(
                rc, "".join(stdout_value), "".join(stderr_value), self.completed, self.halt))
    def cancel(self, cmd):
        if self.proc:
            try:
                os.kill(self.proc.pid, signal.SIGTERM)
            except OSError:
                pass
    def interrupt(self, cmd):
        self.halt = True
        if self.proc:
            self.proc.cancel()

class RemoteExecutionContext(LocalExecutionContext):
    trail = set()
    def __init__(self, targetHost, stdin, gphome=None):
        LocalExecutionContext.__init__(self, stdin)
        self.targetHost = targetHost
        if gphome:
            self.gphome = gphome
        else:
            self.gphome = GPHOME
    def execute(self, cmd):
        # prepend env. variables from ExcecutionContext.propagate_env_map
        # e.g. Given {'FOO': 1, 'BAR': 2}, we'll produce "FOO=1 BAR=2 ..."
        self.__class__.trail.add(self.targetHost)
        # also propagate env from command instance specific map
        keys = sorted(cmd.propagate_env_map.keys(), reverse=True)
        for k in keys:
            cmd.cmdStr = "%s=%s && %s" % (k, cmd.propagate_env_map[k], cmd.cmdStr)
        # Escape " for remote execution otherwise it interferes with ssh
        cmd.cmdStr = cmd.cmdStr.replace('"', '\\"')
        cmd.cmdStr = "ssh -o StrictHostKeyChecking=no -o ServerAliveInterval=60 " \
                     "{targethost} \"{gphome} {cmdstr}\"".format(targethost=self.targetHost,
                                                                 gphome=". %s/greenplum_path.sh;" % self.gphome,
                                                                 cmdstr=cmd.cmdStr)
        LocalExecutionContext.execute(self, cmd)
        if (cmd.get_results().stderr.startswith('ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host')):
            self.__retry(cmd)
        pass
    def __retry(self, cmd, count=0):
        if count == SSH_MAX_RETRY:
            return
        time.sleep(SSH_RETRY_DELAY)
        LocalExecutionContext.execute(self, cmd)
        if (cmd.get_results().stderr.startswith('ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host')):
            self.__retry(cmd, count + 1)

而RemoteExecutionContext先對引數進行格式化后,還需要對雙引號使用雙斜線進行替換后,然后添加ssh相關命令選項,代碼如下所示:cmd.cmdStr = cmd.cmdStr.replace('"', '\\"') cmd.cmdStr = "ssh -o StrictHostKeyChecking=no -o ServerAliveInterval=60 {targethost} \"{gphome} {cmdstr}\"".format(targethost=self.targetHost, gphome=". %s/greenplum_path.sh;" % self.gphome, cmdstr=cmd.cmdStr),然后呼叫LocalExecutionContext父類的execute函式,如果回傳的結果包含ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host,則需要進行等待相應的時間,然后進行重試,
在這里插入圖片描述

Controller-Worker架構模式

圖1 架構模式
輔助說明:
Controller-Worker是一種組合架構模式,Controller基于Client的引數動態生成Woker數量,并控制Woker的生命周期,如創建和終止,
Controller屬性:
Controller事先知道自身擁有的Woker型別,
Controller依賴一個作業任務池,通過作業任務池Controller監控整體任務執行情況,
Worker屬性:
Worker并行消費作業任務池中任務,并把執行結果回傳到任務池中,
Worker彼此間沒有任何耦合,
圖4 架構資料流
輔組說明:
Controller通過WorkerPool和Worker進行命令傳遞,
Controller通過超時機制,保證最后一定有命令結果回傳給Client
Controller通過halt命令,停止所有的Woker
Worker采用Thread方式來實作,
Worker1、Worker2、WorkerN無差別,根據獲取的Cmd,通過ssh方式在對應的Host執行命令,

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    * 中介者模式是一種行為型設計模式,它可以用來減少類之間的直接依賴關系,
    * 將物件之間的通信封裝到一個中介者物件中,從而使得各個物件之間的關系更加松散。
    * 在中介者模式中,物件之間不再直接相互互動,而是通過中介者來中轉訊息。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:44 more
  • 露天煤礦現場調研和交流案例分享

    他們集團的資訊化公司及研究院在一個礦區正在做智能礦山的統一平臺的 試點,專案投資大概1億,包括了礦山的各方面的內容,顯示得我們這次交流有點多余。他們2年前開始做智能礦山的規劃,有很多煤礦行業專家的加持,他們的描述是非常完美,但是去年底應該上線的平臺,現在還沒有看到影子。他們確實有很多場景需求,但是被... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:07 more
  • 《社區人員管理》實戰案例設計&個人案例分享

    設計是一個讓人夢想成真程序,開始編碼、測驗、除錯之前進行需求分析和架構設計,才能保證關鍵方面都做正確 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:57 more
  • 軟體架構生態化-多角色交付的探索實踐

    作為一個技術架構師,不僅僅要緊跟行業技術趨勢,還要結合研發團隊現狀及痛點,探索新的交付方案。在日常中,你是否遇到如下問題 “ 業務需求排期長研發是瓶頸;非研發角色感受不到研發技改提效的變化;引入ISV 團隊又擔心質量和安全,培訓周期長“等等,基于此我們探索了一種新的技術體系及交付方案來解決如上問題。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:49 more
  • 05單件模式

    #經典的單件模式 public class Singleton { private static Singleton uniqueInstance; //一個靜態變數持有Singleton類的唯一實體。 // 其他有用的實體變數寫在這里 //構造器宣告為私有,只有Singleton可以實體化這個類! ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:51 more
  • 【架構與設計】常見微服務分層架構的區別和落地實踐

    軟體工程的方方面面都遵循一個最基本的道理:沒有銀彈,架構分層模型更是如此,每一種都有各自優缺點,所以請根據不同的業務場景,并遵循簡單、可演進這兩個重要的架構原則選擇合適的架構分層模型即可。 ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:41 more