Python 协程与多任务调度

协程与多任务调度

时间 2016-03-31 23:02:15 IT技术博客大学习

原文

  http://blogread.cn/it/article/7988?f=hot1

主题 作业调度框架

在计算机科学中，多任务(multitasking)是指在同一个时间段内运行多个任务，现代计算机作为一个复杂的系统，运行的任务往往不止一个，所以多任务调度对于计算机来说尤为重要。现阶段多任务调度主要分为抢占式多任务和协作式多任务，抢占式多任务由操作系统决定进程的调度方案，而协作式多任务是当前任务主动放弃执行后，下一个任务继续进行。由于协作式任务管理受恶意程序的威胁更大，现阶段几乎所有的计算机都采用抢占式多任务管理。

现阶段，主要靠多进程或多线程的方式来实现多任务:

#include <stdio.h>

#include <unistd.h>

 

int main()

{

    pid_t pid;

    pid = fork();

 

    if(pid < 0){

        printf("Fork Error!\n");

    }else if (pid > 0){

        printf("This is the parent Process! Process Id is%d, Child id is %d\n",getpid(),pid);

        int i = 0;

        while(i < 10){

            printf("This is parent Process output of i%d!\n",i);

            i++;

        }

    }else if (pid == 0){

        printf("This is the child Process! Process Id is%d, parent id is %d\n",getpid(),getppid());

        int j = 0;

        while(j < 10){

            printf("This is child Process output of j%d\n",j);

            j++;

        }

    }

    return 0;

}

在 《协程与yield》 中，我们说到了协程是一种比进程和线程更加轻量级的解决方案，也通过yield实现了协程，但最大的疑问是没有提供像进程或线程类的任务调度，没有体现出协程的优势，下面我们来实现一个简单的协程和协作式的多任务调度。

首先我们需要对任务(Task)进行包装:

class Task():

    def __init__(self,taskid,coroutine):

        self.__taskId = taskid

        self.__coroutine = coroutine

        self.__sendValue = ''

        self.__beforeFirstYield = True

        self.isFinished = False

 

    def getTaskId(self):

        return self.__taskId

 

    def setValue(self,value):

        self.__sendValue == value

 

    def run(self):

        if(self.__beforeFirstYield):

            self.__beforeFirstYield = False

            return self.__coroutine.next()

        else:

            try:

                retval = self.__coroutine.send(self.__sendValue)

                return retval

            except StopIteration:

                self.isFinished = True

                return ""

这里的“任务”类似系统的进程，有ID，有发送给用户程序的消息sendValue.

接下来需要一个任务调度器，专门用来管理任务:

from Queue import Queue

class Scheduler():

    def __init__(self):

        self.taskQueue = Queue()

        self.maxTaskId = 0

        self.taskMap = dict()

 

    def scheduler(self,task):

        self.taskQueue.put(task)

 

    def newTask(self,coroutine):

        self.maxTaskId+=1

        task = Task(self.maxTaskId,coroutine)

        self.taskMap[self.maxTaskId] = task

        self.scheduler(task)

        return self.maxTaskId

 

        def KillTask(self,taskid):

        if  not taskid in self.taskMap:

            return False

        i = 0

        while i < self.taskQueue.qsize():

            tmp = self.taskQueue.get()

            if tmp == self.taskMap[taskid]:

                del self.taskMap[taskid]

                break

            else:

                self.scheduler(tmp)

            i+=1

        return True

 

    def run(self):

        while not self.taskQueue.empty():

            task = self.taskQueue.get()

            retval = task.run()

            if task.isFinished:

                tid = task.getTaskId()

                del self.taskMap[tid]

            else:

                self.scheduler(task)

任务调度器是系统最核心的功能，相当于Linux中的init程序，用来管理所有的系统任务。其它任务通过注册到任务调度器来实现其功能:

def task1():

    i = 0

    while i < 10:

        print "This is task 1 i is %s"%i

        i+=1

        yield

 

def task2():

    i = 0

    while i < 10:

        print "This is task 2 i is %s"%i

        i+=1

        yield

 

sch = Scheduler()

sch.newTask(task1())

sch.newTask(task2())

sch.run()

其结果输出如下，可以看出任务一和任务二确实是交替执行，实现了任务调度的功能

This is task 1 i is 0

This is task 2 i is 0

This is task 1 i is 1

This is task 2 i is 1

This is task 1 i is 2

This is task 2 i is 2

This is task 1 i is 3

This is task 2 i is 3

This is task 1 i is 4

This is task 2 i is 4

This is task 1 i is 5

This is task 2 i is 5

This is task 1 i is 6

This is task 2 i is 6

This is task 1 i is 7

This is task 2 i is 7

This is task 1 i is 8

This is task 2 i is 8

This is task 1 i is 9

This is task 2 i is 9

上面我们实现多个任务的调度，它们能够很好的交替运行，yield在这里实现上提供类一个类似 中断 的功能，一旦系统出现yield，调度器会自动调用另外的任务继续运行。

然而，在上面的例子中，一但我们把任务提交给调度器，对程序就没有了控制权，必须要等到任务运行结束。我们需要对任务有必要的控制权，如获取任务ID，结束任务，复制任务等等，这里需要用到和调度器的通信，这里就用到了yield的进行传值。类似Linux一样，我们可以给任务提供一些函数接口，任务通过yield把需要调用的函数传给调度器，调度器返回结果给任务，如下:

def task3():

    pid = yield getpid()

    print "This taskid is %d"%pid

    i = 0

    while i < 10:

        print "This is task 3 i is %d"%i

        yield

要实现上面的调用，可以添加一个系统调用类:

class SysCall():

    def __init__(self,callback):

        self.__callback= callback

 

    def __call__(self,task,schedular):

        if not isinstance(task,Task):

            raise TypeError(task.__name__+" is not instance of Task")

        self.__callback(task,schedular)

然后对Scheduler类的run方法作出更改

def run(self):

    while not self.taskQueue.empty():

            task = self.taskQueue.get()

            retval = task.run()

             

            if isinstance(retval,SysCall):

                retval(task,self)

                continue

 

            if task.isFinished:

                tid = task.getTaskId()

                del self.taskMap[tid]

            else:

                self.scheduler(task)

然后添加供任务使用的接口函数:

def getpid():

    def tmp(task,schedular):

        task.setValue(task.getTaskId())

        schedular.scheduler(task)

    return SysCall(tmp)

def Killpid():

    def tmp(task,scheduler):

        task.setValue(scheduler.KillTask(taskid))

    return SysCall(tmp)

def fork():

    pass

这里实现SysCall的主要目的是方便调度器对传递过去的函数类型进行控制，为了系统安全考虑，防止用户提交危险函数破坏系统，不属于SysCall类的函数一律不以运行。

至此，我们实现了一个完整协程任务调度器，而不是利用yield进行简单的数据传递，yield是如此好用，以至于很多语言都逐渐加入对其的支持，如PHP5.5开始加入yield,javascript 6(ECMAScript 6)也加入了对其的支持，虽然其使用起来有一些区别，但是原理是相通的，深入理解协程和yield，对于理解任务调度，系统原理意义重大。

文件下载

coroutine.py

参考资料

1在PHP中使用协程实现多任务调度