Giter VIP home page Giter VIP logo

speed-hunter's Introduction

Введение

Можно скачать пакет из https://packagist.org:

composer require pavel_agarkov/speed-hunter

Запуск многозадачной обработки во время обработки запроса на сервере.Пакет является встраиваемым. Работает только на unix подобных OC. Пакет работает с разделяемой памятью unix.

Пакетом предусмотрены 3 варианта работы:

- запуск одиночного процесса, отвязывающегося от основного потока вывода(т.е. не требует ожидания,
    в дальнейшем "асинхронным");
- запуск множества асинхронных процессов;
- запуск множества процессов, удерживающих поток вывода за управляющим процессом (необходимо для получения данных, 
    записанных каждым отдельным процессом в разделяемую память).

Перечисленные варианты работы применимы как к cgi так и к cli режимам php. Инициализация приложения выполняется однотипно, за исключением передаваемых параметров. Приложение принимает одним из параметров конфигурации имя файла php(в котором необходимо расположить логику работы данного процесса) относительно положения инициализирующего файла.

Инициализация и запуск одиночного асинхронного процесса

Пример:

Starting::singleAsyncProcess(
    array(
        "jobName" => 'jobs/async_1',
        "shSizeForOneJob" => 300,
        "data" => array(1, 2, 3)
    )
);

Starting::singleAsyncProcess принимает массив где:

"jobName"            - относительный пусть до файла процесса,
"shSizeForOneJob"    - объем разделяемой памяти в байтах для процесса,
"data"               - массив с данными передаваемыми в процесс.

Логика процесса "jobName" => 'jobs/async_1' находится в файле jobs/async_1.php

require __DIR__ . './vendor/autoload.php';

Job::runSingleAsyncJob(
    $argv,
    function (&$Job, $read) {
        sleep(1);
        $id = posix_getpid();
        $fp = fopen("t{$id}.txt", "w");
        $str = implode(',', $read);
        fwrite($fp, " {$str} \r\n");
        fclose($fp);
    }
);

где:

$argv                       - массив переданных в процесс параметров(является необходимым),
function (&$Job, $read) {}  - анонимная функция содержащую логику работы процесса c параметрами:
    &$Job - ссылка на объект обработчика задания,
    $read - передаваемые данные из основного процесса.

Указанный пример работает следующим образом:

1. В основном процессе инициализируется объект для работы с параллельными заданиями.
2. Для указанного процесса резервируется разделяемая память.
3. Поток вывода процесса перенаправляется, освобождая поток вывода для основного процесса.
4. В создавшемся процессе выполняется анонимная функция переданная в Job::runSingleAsyncJob().
5. По окончанию выполнения основной логики очищается ячейка разделяемой памяти для процесса.

Инициализация и запуск нескольких асинхронных процессов

Пример:

Starting::multipleAsyncProcesses(
    array(
        array(
            "jobName" => 'jobs/async_1',
            "numberJobs" => 3,
            "shSizeForOneJob" => 300,
            "dataPartitioning" => array(
                "flagPartitioning" => 1,
                "dataToPartitioning" => array(1, 2, 3)
            )
        ),
        array(
            "jobName" => 'jobs/async_2',
            "numberJobs" => 1,
            "shSizeForOneJob" => 300,
            "dataPartitioning" => array(
                "flagPartitioning" => 0,
                "dataToPartitioning" => array('Hi')
            )
        )
    )
);

Starting::multipleAsyncProcesses() принимает массив из массивов конфигураций определенного набора процессов, где:

"jobName" - относительный пусть до файла процесса,
"numberJobs" - количество одинаковых процессов "jobName" для запуска,
"shSizeForOneJob"    - объем разделяемой памяти в байтах для каждого процесса,
"dataPartitioning" - массив определяющий передаваемые данных в каждый процесс:
    параметр "flagPartitioning" - 0 или 1, если "flagPartitioning" = 0, то данные
    поставляются в каждый процесс в указанном виде, иначе если "flagPartitioning" = 1,
    то данные указанные разделяются для количества процессов поровну,
    т.е. если указано "numberJobs" => 3 и "flagPartitioning" => 1,
    то "dataToPartitioning" => array(1, 2, 3) разделится на 3 массива,
    в каждом из которых будет по 1 элементу по порядку и массива array(1, 2, 3).
    Число элементов массива не может быть меньше чем количество процессов.

Инициализация и запуск нескольких процессов, удерживающих поток вывода за управляющим процессом

Пример:

$parallel =
    Starting::parallel(
        array(
            array(
                "jobName" => 'jobs/job_1',
                "numberJobs" => 1,
                "shSizeForOneJob" => 300,
            ),
            array(
                "jobName" => 'jobs/job_2',
                "numberJobs" => 5,
                "shSizeForOneJob" => 90000,
                "dataPartitioning" => array(
                    "flagPartitioning" => 0,
                    "dataToPartitioning" => ['commit', 'sin']
                )
            ),
            array(
                "jobName" => 'jobs/job_4',
                "numberJobs" => 2,
                "shSizeForOneJob" => 300,
                "dataPartitioning" => array(
                    "flagPartitioning" => 1,
                    "dataToPartitioning" => ['commit', 'sin']
                )
            )
        )
    );

$output = $parallel->getOutput();

Starting::parallel() использует такой же набор параметров для инициализации, как и Starting::multipleAsyncProcesses().

Основным отличием Starting::parallel() от Starting::multipleAsyncProcesses() является удержание управления за основным процессом с ожиданием выполнения дочерних процессов, что позволяет разделять работу "одного процесса" на "большее число процессов" с дальнейшим получением данных из каждого параллельного процесса. Получение данных для основного процесса происходит в строке:

 $output = $parallel->getOutput();

Отладка

Отладка параллельной работы процессов лучше всего доступна в IDE поддерживающей несколько одновременных подключений отладчика.

Рекомендации

Для контроля разделяемой памяти и открытых процессов в debian системах можно использовать стоковые утилиты - ipcs и ps или любые, имеющие схожий функционал. Для использования в режиме cgi предпочтительно иметь фоновый процесс, следящий за заполнением разделяемой памяти, а так же процесс для контроля открытых процессов - на случай переполнения оперативной памяти.

speed-hunter's People

Contributors

pavelagarkov avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar

speed-hunter's Issues

Перезагрузчик параллельных процессов Starting::parallel()

Перезагрузчик должен запускаться в случае, если параллельный процесс записывает в sh флаг нехватки памяти для записи полученных данных. После попытки записи внутри Job, если она не удачна, то писать в sh флаг. Потом, при получении данных в основном процессе, проверить информацию из sh и на основе флага неудачной записи перезагрузить процесс с выделенной для него памятью в 2 раза большей, чем указанная, до тех пор пока процессу не хватит размера sh для записи в участок сериализованных данных.

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.