[实战篇] Python 运维中使用并发
[实战篇] Python 运维中使用并发
今天从大哥手里接了一个需求：
验证一下新的 Docker 镜像仓库（Docker Registry）是否迁移成功了
简单粗暴的方法就是拿到老仓库中的镜像列表（Image List），在新仓库模拟用户重新拉取（pull）一遍来验证，我们开始
subprocess
如果我们用 Shell 来写，执行 Docker 命令很容易，直接写就是了，但是对结果的判断就不那么友好了（Shell 大神忽略），那么 Python 呢，如何优雅的执行 Linux 命令呢？这里我们用到了一个 Python 标准库（standard module） ：
import subprocess我们都知道，命令执行过程中会有标准输出（stdout）和标准错误（stderror）：
def run_cmd(cmd):
return subprocess.Popen(cmd,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE).communicate()上面代码封装了一个方法，它会启动一个子进程执行命令，并将标准输出和标准错误通过管道（进程间通信最常用的方式）收集
管道其实就是文件描述符对，子进程会继承父进程中的所有文件描述符
最后，通过序列解包：
stdout, stderr = run_cmd('uname -a')获取标准输出和标准错误，这个方法我们后面要用到好多
我拿到镜像列表文件了，先使用
cat imagelist | wc -l查看了一下行数（镜像数量），4254 个，还行，不算太多
思路：
- 拉取列表中的镜像，拉取成功后将其删除并标记为成功
- 拉取失败就标记为失败和并记录错误
- 如果拉取超时，就标记超时
如何标记呢，因为我们将会使用多进程，多个进程间通信还是蛮麻烦的，这里偷个懒：直接使用 append 模式直接将结果写入文件
with open('timeout_image.txt','a') as timeout_file:
timeout_file.write(image)我们先写出如何验证一个镜像的逻辑：
def pull_worker(image):
# ?公众号代码支持太差了，可以去文末的点击阅读原文查看
后面就仅仅是并发的问题了
sys
首先我们想控制并发数量，最简单是使用 sys 模块
if len(sys.argv) == 4:
pass
else:
print “Need three params
return
# 这里同样使用了序列解包，第一个参数是脚本名字，忽略掉
_, file, coreNum, poolNum = sys.argv这样的程序执行起来像这样：
python check_images.py imagelist 8 5gevent
然后是实现，我们使用的这个模块需要安装，它是大名鼎鼎的 gevent，为什么使用它，因为我们的任务是 I/O密集 型的，gevent 擅长处理这类任务（有兴趣可以去了解下猴子补丁）
pip install gevent我们看导入模块的代码：
import gevent.pool
import gevent.monkey
from gevent import Timeout
gevent.monkey.patch_all() # 猴子补丁
from multiprocessing import Process最后一行也是使用了 Python 的标准库，多进程模块：multiprocessing
不要和我说什么Python 有全局解释器锁（GIL），多进程没有 GIL，多进程没有 GIL，多进程没有 GIL
如何并发呢：
- 启动和核数相等的进程（跑满机器，尽快完成任务为目的）
- 每个进程里面 docker pull 的并发为 5（gevent 协程池）
所以我们总的并发数就是 40，这样就完成了可控制并发的脚本
代码如下：
def each_process(task_object_list):
pool = gevent.pool.Pool(int(poolNum))
pool.map(pull_worker, task_object_list)
stop = time.time()
elapsed = stop - start
print "End precess with {0} s".format(elapsed)
with open(file) as f:
for line in f:
line = line.strip()
all_task_list.append(line)
print "All task: {0}".format(len(all_task_list))
for sliced_task_list in slice_list(all_task_list, int(coreNum)):
print "Start process with tasks: {0}".format(len(sliced_task_list))
p = Process(target=each_process, args=(sliced_task_list,))
p.start()这里需要注意的一点是，4254 个镜像，是按照核心数量分组（slice_list），然后交给不同的进程处理的。