PHP 限制定时任务进程数量

PHP--简单实现多个定时调度任务配置 最近回顾 近期在开发一个新项目时,多个过程需要与第三方平台交互,由于其回调是众所周知的不可靠,在接收回调的同时,需要主动查询结果。那么理所当然的,定时器触发任务又成了必需。 其实在2018年包括之前时间,也有使用总结过自己认为的异步方式和如何使用redis来实现定时任务的并发锁。 先来谈谈日常中使用较多的定时任务方式。 如果是较为关键的业务,crontab专门设置一行用于PHP命令行运行或HT... 阅读详情

前言

现在的工作中,经常要写一些脚本做一些异步的操作。

一般是大量的数据修改,或者解决部分并发问题。

为了能够稳定的做好数据处理,一般情况下会用定时脚本的方式。

那么问题来了。

可能存在的问题

当我们处理大量数据的时候,脚本的执行时间可能很长,或者重复处理某条数据(写错的情况下)。

为了避免数据的重复处理、运行脚本过多导致服务器压力过大等问题,我们需要限制脚本的运行数量。

如何做

思路一

查询某种标识的进程数量,如果超过一定数量,则直接退出,不处理。

思路二

记录每次的PID,可以使用 文件、redis、memcached 等来存储。

当启动一个新进程的时候,去查一下这个标识下面有哪些PID,是否还在运行,且与当前标识有关系。

当超过一定数量的时候,直接退出,不处理。

实践

思路一实践

这里通过 linux 的 ps、grep、wc 的命令来获取指定标识的运行进程数。

<?php
/**
 * 是否可以运行
 *
 * @param  string  $ident  标识
 * @param  integer $maxNum 最大运行数量
 *
 * @return bool
 */
function canRun($ident, $maxNum)
{
   $cmd = sprintf('ps ax | grep %s | grep -v /bin/sh | grep -v grep | wc -l', $ident);
   $fp  = @popen($cmd, 'r');
   $num = (int)trim(@fread($fp, 2096));
   @pclose($fp);
   return $num <= $maxNum;
}

思路二实践

这里使用 redis 存储 pid 信息。

通过 /proc/{pid}/cmdline 文件检测指定进程是否还在运行。

<?php
/**
 * 检查 pid 是否存活
 *
 * @param  string $pid   PID
 * @param  string $ident 标识
 *
 * @return bool
 */
function isSurvive($pid, $ident)
{
   // 获取指定pid的cmdline文件
   $cmdlinePath = sprintf('/proc/%s/cmdline', $pid);
   if (!is_file($cmdlinePath)) {
      return false;
   }
   $cmdline = trim(file_get_contents($cmdlinePath));
   // 检查标识是否在 cmdline 中
   return strpos($cmdline, $ident) !== false;
}

/**
 * 是否可以运行
 *
 * @param  string  $ident  标识
 * @param  integer $maxNum 最大运行数量
 *
 * @return bool
 */
function canRun($ident, $maxNum)
{
    // 假设已经链接上
    $redisHandler = getRedis();
    // 定义一个key
    $key = sprintf('php:job:%s:pid', $ident);
    // 当前的PID
    $currentPid = getmypid();
    // 将当前的PID写入redis
    $redis->sAdd($key, $currentPid);
    // 获取redis中的所有pid
    $pids = $redis->sMembers($key);
    // 遍历pid,检查是否有效
    foreach ($pids as $index => $pid) {
        if ($currentPid == $pid) {
            continue;
        }
        // 检查 pid 是否还在运行中
        if (isSurvive($pid, $ident)) {
            continue;
        }
        // 若不再运行,则直接删除
        unset($pids[$index]);
        $redis->sRemove($key, $pid);
   }
   return count($pids) <= $maxNum;
}

关于标识

关于标识,可能我们在运行一些定时脚本的时候,统一的部分可能就是 php 了;或者,拥有相同标识的脚本,我们要归为几类。

为了能够实现这些需求,我们可以通过 php 的内置函数 cli_set_process_title 来实现自定义 COMMAND。

demo.php:

<?php
cli_set_process_title('Job Demo');
sleep(10);

这个时候,我们运行 demo.php,然后通过 ps ax 可以看到如下结果:

PID   USER     TIME  COMMAND
    1 root      0:09 php-fpm: master process (/usr/local/etc/php-fpm.conf)
    7 root      0:16 php-fpm: pool www
    8 root      0:15 php-fpm: pool www
    9 root      0:14 php-fpm: pool www
   10 root      0:00 sh
  663 root      0:00 sh
  690 root      0:00 {php} Job Demo
  691 root      0:00 ps ax

修改指定脚本的进程标题,我们就可以实现定义某些脚本的标识了。

最后

没 BUG 的功能,也可能出现 BUG,我们需要更多的思考和设计减少这类错误的发生。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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