Python实现热加载配置文件的方法

背景

由于最近工作需求,需要在已有项目添加一个新功能,实现配置热加载的功能。所谓的配置热加载,也就是说当服务收到配置更新消息之后,我们不用重启服务就可以使用最新的配置去执行任务。

如何实现

下面我分别采用多进程、多线程、协程的方式去实现配置热加载。

使用多进程实现配置热加载

如果我们代码实现上使用多进程, 主进程1来更新配置并发送指令,任务的调用是进程2,如何实现配置热加载呢?

使用signal信号量来实现热加载

基于Python如何实现配置热加载

当主进程收到配置更新的消息之后(配置读取是如何收到配置更新的消息的? 这里我们暂不讨论), 主进程就向进子程1发送kill信号,子进程1收到kill的信号就退出,之后由信号处理函数来启动一个新的进程,使用最新的配置文件来继续执行任务。

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main 函数

def main():    # 启动一个进程执行任务    p1 = Process(target=run, args=("p1",))    p1.start()    monitor(p1, run) # 注册信号    processes["case100"] = p1 #将进程pid保存    num = 0     while True: # 模拟获取配置更新        print(            f"{multiprocessing.active_children()=}, count={len(multiprocessing.active_children())}")        print(f"{processes=}")        sleep(2)        if num == 4:            kill_process(processes["case100"]) # kill 当前进程        if num == 8:            kill_process(processes["case100"]) # kill 当前进程        if num == 12:            kill_process(processes["case100"]) # kill 当前进程        num += 1

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signal_handler 函数

def signal_handler(process: Process, func, signum, frame):    # print(f"{signum=}")    global counts    if signum == 17:  # 17 is SIGCHILD         # 这个循环是为了忽略SIGTERM发出的信号,避免抢占了主进程发出的SIGCHILD        for signame in [SIGTERM, SIGCHLD, SIGQUIT]:            signal.signal(signame, SIG_DFL)        print("Launch a new process")        p = multiprocessing.Process(target=func, args=(f"p{counts}",))        p.start()        monitor(p, run)        processes["case100"] = p        counts += 1    if signum == 2:        if process.is_alive():            print(f"Kill {process} process")            process.terminate()        signal.signal(SIGCHLD, SIG_IGN)        sys.exit("kill parent process")

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完整代码如下

#! /usr/local/bin/python3.8from multiprocessing import Processfrom typing import Dictimport signalfrom signal import SIGCHLD, SIGTERM, SIGINT, SIGQUIT, SIG_DFL, SIG_IGNimport multiprocessingfrom multiprocessing import Processfrom typing import Callablefrom data import processesimport sysfrom functools import partialimport timeprocesses: Dict[str, Process] = {}counts = 2def run(process: Process):    while True:        print(f"{process} running...")        time.sleep(1)def kill_process(process: Process):    print(f"kill {process}")    process.terminate()def monitor(process: Process, func: Callable):    for signame in [SIGTERM, SIGCHLD, SIGINT, SIGQUIT]:        # SIGTERM is kill signal.        # No SIGCHILD is not trigger singnal_handler,        # No SIGINT is not handler ctrl+c,        # No SIGQUIT is RuntimeError: reentrant call inside '>        signal.signal(signame, partial(signal_handler, process, func))def signal_handler(process: Process, func, signum, frame):    print(f"{signum=}")    global counts    if signum == 17:  # 17 is SIGTERM        for signame in [SIGTERM, SIGCHLD, SIGQUIT]:            signal.signal(signame, SIG_DFL)        print("Launch a new process")        p = multiprocessing.Process(target=func, args=(f"p{counts}",))        p.start()        monitor(p, run)        processes["case100"] = p        counts += 1    if signum == 2:        if process.is_alive():            print(f"Kill {process} process")            process.terminate()        signal.signal(SIGCHLD, SIG_IGN)        sys.exit("kill parent process")def main():    p1 = Process(target=run, args=("p1",))    p1.start()    monitor(p1, run)    processes["case100"] = p1    num = 0    while True:        print(            f"{multiprocessing.active_children()=}, count={len(multiprocessing.active_children())}")        print(f"{processes=}")        time.sleep(2)        if num == 4:            kill_process(processes["case100"])        if num == 8:            kill_process(processes["case100"])        if num == 12:            kill_process(processes["case100"])        num += 1if __name__ == '__main__':    main()

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执行结果如下

multiprocessing.active_children()=[], count=1processes={'case100': }p1 running...p1 running...kill multiprocessing.active_children()=[], count=1processes={'case100': }signum=17Launch a new processp2 running...p2 running...multiprocessing.active_children()=[], count=1processes={'case100': }p2 running...p2 running...multiprocessing.active_children()=[], count=1processes={'case100': }p2 running...p2 running...multiprocessing.active_children()=[], count=1processes={'case100': }p2 running...p2 running...kill signum=17Launch a new processmultiprocessing.active_children()=[], count=1processes={'case100': }p3 running...p3 running...multiprocessing.active_children()=[], count=1

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总结

好处:使用信号量可以处理多进程之间通信的问题。

坏处:代码不好写,写出来代码不好理解。信号量使用必须要很熟悉,不然很容易自己给自己写了一个bug.(所有初学者慎用,老司机除外。)

还有一点不是特别理解的就是process.terminate() 发送出信号是SIGTERM number是15,但是第一次signal_handler收到信号却是number=17,如果我要去处理15的信号,就会导致前一个进程不能kill掉的问题。欢迎有对信号量比较熟悉的大佬,前来指点迷津,不甚感谢。

采用multiprocessing.Event 来实现配置热加载

实现逻辑是主进程1 更新配置并发送指令。进程2启动调度任务。

这时候当主进程1更新好配置之后,发送指令给进程2,这时候的指令就是用Event一个异步事件通知。

直接上代码

scheduler 函数

def scheduler():    while True:        print('wait message...')        case_configurations = scheduler_notify_queue.get()        print(f"Got case configurations {case_configurations=}...")        task_schedule_event.set() # 设置set之后, is_set 为True        print(f"Schedule will start ...")        while task_schedule_event.is_set(): # is_set 为True的话,那么任务就会一直执行            run(case_configurations)        print("Clearing all scheduling job ...")

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event_scheduler 函数

def event_scheduler(case_config):    scheduler_notify_queue.put(case_config)    print(f"Put cases config to the Queue ...")    task_schedule_event.clear() # clear之后,is_set 为False    print(f"Clear scheduler jobs ...")    print(f"Schedule job ...")

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完整代码如下

import multiprocessingimport timescheduler_notify_queue = multiprocessing.Queue()task_schedule_event = multiprocessing.Event()def run(case_configurations: str):    print(f'{case_configurations} running...')    time.sleep(3)def scheduler():    while True:        print('wait message...')        case_configurations = scheduler_notify_queue.get()        print(f"Got case configurations {case_configurations=}...")        task_schedule_event.set()        print(f"Schedule will start ...")        while task_schedule_event.is_set():            run(case_configurations)        print("Clearing all scheduling job ...")def event_scheduler(case_config: str):    scheduler_notify_queue.put(case_config)    print(f"Put cases config to the Queue ...")    task_schedule_event.clear()    print(f"Clear scheduler jobs ...")    print(f"Schedule job ...")def main():    scheduler_notify_queue.put('1')    p = multiprocessing.Process(target=scheduler)    p.start()    count = 1    print(f'{count=}')    while True:        if count == 5:            event_scheduler('100')        if count == 10:            event_scheduler('200')        count += 1        time.sleep(1)if __name__ == '__main__':    main()

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执行结果如下

wait message...Got case configurations case_configurations='1'...Schedule will start ...1 running...1 running...Put cases config to the Queue ...Clear scheduler jobs ...Schedule job ...Clearing all scheduling job ...wait message...Got case configurations case_configurations='100'...Schedule will start ...100 running...Put cases config to the Queue ...Clear scheduler jobs ...Schedule job ...Clearing all scheduling job ...wait message...Got case configurations case_configurations='200'...Schedule will start ...200 running...200 running...

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总结

使用Event事件通知,代码不易出错,代码编写少,易读。相比之前信号量的方法,推荐大家多使用这种方式。

使用多线程或协程的方式,其实和上述实现方式一致。唯一区别就是调用了不同库中,queue和 event.

# threadingscheduler_notify_queue = queue.Queue()task_schedule_event = threading.Event()# asyncscheduler_notify_queue = asyncio.Queue()task_schedule_event = asyncio.Event()

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