继上节使用原生多进程并行运行，基于Redis作为消息队列完成了圆周率的计算，本节我们使用原生操作系统消息队列来替换Redis。
文件
使用文件进行通信是最简单的一种通信方式，子进程将结果输出到临时文件，父进程从文件中读出来。文件名使用子进程的进程id来命名。进程随时都可以通过os.getpid()来获取自己的进程id。
# coding: utf-8
import os
import sys
import math
def slice(mink, maxk):
s = 0.0
for k in range(mink, maxk):
s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
return s
def pi(n):
pids = []
unit = n / 10
for i in range(10): # 分10个子进程
mink = unit * i
maxk = mink + unit
pid = os.fork()
if pid > 0:
pids.append(pid)
else:
s = slice(mink, maxk) # 子进程开始计算
with open("%d" % os.getpid(), "w") as f:
f.write(str(s))
sys.exit(0) # 子进程结束
sums = []
for pid in pids:
os.waitpid(pid, 0) # 等待子进程结束
with open("%d" % pid, "r") as f:
sums.append(float(f.read()))
os.remove("%d" % pid) # 删除通信的文件
return math.sqrt(sum(sums) * 8)
print pi(10000000)
输出
3.14159262176
管道pipe
管道是Unix进程间通信最常用的方法之一，它通过在父子进程之间开通读写通道来进行双工交流。我们通过os.read()和os.write()来对文件描述符进行读写操作，使用os.close()关闭描述符。
上图为单进程的管道
上图为父子进程分离后的管道
# coding: utf-8
import os
import sys
import math
def slice(mink, maxk):
s = 0.0
for k in range(mink, maxk):
s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
return s
def pi(n):
childs = {}
unit = n / 10
for i in range(10): # 分10个子进程
mink = unit * i
maxk = mink + unit
r, w = os.pipe()
pid = os.fork()
if pid > 0:
childs[pid] = r # 将子进程的pid和读描述符存起来
os.close(w) # 父进程关闭写描述符，只读
else:
os.close(r) # 子进程关闭读描述符，只写
s = slice(mink, maxk) # 子进程开始计算
os.write(w, str(s))
os.close(w) # 写完了，关闭写描述符
sys.exit(0) # 子进程结束
sums = []
for pid, r in childs.items():
sums.append(float(os.read(r, 1024)))
os.close(r) # 读完了，关闭读描述符
os.waitpid(pid, 0) # 等待子进程结束
return math.sqrt(sum(sums) * 8)
print pi(10000000)
输出
3.14159262176
无名套接字socketpair
我们知道跨网络通信免不了要通过套接字进行通信，但是本例的多进程是在同一个机器上，用不着跨网络，使用普通套接字进行通信有点浪费。
上图为单进程的socketpair
上图为父子进程分离后的socketpair
为了解决这个问题，Unix系统提供了无名套接字socketpair，不需要端口也可以创建套接字，父子进程通过socketpair来进行全双工通信。
socketpair返回两个套接字对象，一个用于读一个用于写，它有点类似于pipe，只不过pipe返回的是两个文件描述符，都是整数。所以写起代码形式上跟pipe几乎没有什么区别。
我们使用sock.send()和sock.recv()来对套接字进行读写，通过sock.close()来关闭套接字对象。
# coding: utf-8
import os
import sys
import math
import socket
def slice(mink, maxk):
s = 0.0
for k in range(mink, maxk):
s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
return s
def pi(n):
childs = {}
unit = n / 10
for i in range(10): # 分10个子进程
mink = unit * i
maxk = mink + unit
rsock, wsock = socket.socketpair()
pid = os.fork()
if pid > 0:
childs[pid] = rsock
wsock.close()
else:
rsock.close()
s = slice(mink, maxk) # 子进程开始计算
wsock.send(str(s))
wsock.close()
sys.exit(0) # 子进程结束
sums = []
for pid, rsock in childs.items():
sums.append(float(rsock.recv(1024)))
rsock.close()
os.waitpid(pid, 0) # 等待子进程结束
return math.sqrt(sum(sums) * 8)
print pi(10000000)
输出
3.14159262176
OS消息队列
操作系统也提供了跨进程的消息队列对象可以让我们直接使用，只不过python没有默认提供包装好的api来直接使用。我们必须使用第三方扩展来完成OS消息队列通信。第三方扩展是通过使用Python包装的C实现来完成的。
OS消息队列有两种形式，一种是posix消息队列，另一种是systemv消息队列，有些操作系统两者都支持，有些只支持其中的一个，比如macos仅支持systemv消息队列，我本地的python的docker镜像是debian linux，它仅支持posix消息队列。
posix消息队列/开头。close()方法仅仅是减少内核消息队列对象的引用，而不是彻底关闭它。unlink()方法才能彻底销毁它。O_CREAT选项表示如果不存在就创建。向队列里塞消息使用send方法，收取消息使用receive方法，receive方法返回一个tuple，tuple的第一个值是消息的内容，第二个值是消息的优先级。之所以有优先级，是因为posix消息队列支持消息的排序，在send方法的第二个参数可以提供优先级整数值，默认为0，越大优先级越高。
# coding: utf-8
import os
import sys
import math
from posix_ipc import MessageQueue as Queue
def slice(mink, maxk):
s = 0.0
for k in range(mink, maxk):
s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
return s
def pi(n):
pids = []
unit = n / 10
q = Queue("/pi", flags=os.O_CREAT)
for i in range(10): # 分10个子进程
mink = unit * i
maxk = mink + unit
pid = os.fork()
if pid > 0:
pids.append(pid)
else:
s = slice(mink, maxk) # 子进程开始计算
q.send(str(s))
q.close()
sys.exit(0) # 子进程结束
sums = []
for pid in pids:
sums.append(float(q.receive()[0]))
os.waitpid(pid, 0) # 等待子进程结束
q.close()
q.unlink() # 彻底销毁队列
return math.sqrt(sum(sums) * 8)
print pi(10000000)
输出
3.14159262176
systemv消息队列
# coding: utf-8
import os
import sys
import math
import sysv_ipc
from sysv_ipc import MessageQueue as Queue
def slice(mink, maxk):
s = 0.0
for k in range(mink, maxk):
s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
return s
def pi(n):
pids = []
unit = n / 10
q = Queue(key=None, flags=sysv_ipc.IPC_CREX)
for i in range(10): # 分10个子进程
mink = unit * i
maxk = mink + unit
pid = os.fork()
if pid > 0:
pids.append(pid)
else:
s = slice(mink, maxk) # 子进程开始计算
q.send(str(s))
sys.exit(0) # 子进程结束
sums = []
for pid in pids:
sums.append(float(q.receive()[0]))
os.waitpid(pid, 0) # 等待子进程结束
q.remove() # 销毁消息队列
return math.sqrt(sum(sums) * 8)
print pi(10000000)
输出
3.14159262176
共享内存
共享内存也是非常常见的多进程通信方式，操作系统负责将同一份物理地址的内存映射到多个进程的不同的虚拟地址空间中。进而每个进程都可以操作这份内存。考虑到物理内存的唯一性，它属于临界区资源，需要在进程访问时搞好并发控制，比如使用信号量。我们通过一个信号量来控制所有子进程的顺序读写共享内存。我们分配一个8字节double类型的共享内存用来存储极限的和，每次从共享内存中读出来时，要使用struct进行反序列化(unpack)，将新的值写进去之前也要使用struct进行序列化(pack)。每次读写操作都需要将读写指针移动到内存开头位置(lseek)。
# coding: utf-8
import os
import sys
import math
import struct
import posix_ipc
from posix_ipc import Semaphore
from posix_ipc import SharedMemory as Memory
def slice(mink, maxk):
s = 0.0
for k in range(mink, maxk):
s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
return s
def pi(n):
pids = []
unit = n / 10
sem_lock = Semaphore("/pi_sem_lock", flags=posix_ipc.O_CREX, initial_value=1) # 使用一个信号量控制多个进程互斥访问共享内存
memory = Memory("/pi_rw", size=8, flags=posix_ipc.O_CREX)
os.lseek(memory.fd, 0, os.SEEK_SET) # 初始化和为0.0的double值
os.write(memory.fd, struct.pack('d', 0.0))
for i in range(10): # 分10个子进程
mink = unit * i
maxk = mink + unit
pid = os.fork()
if pid > 0:
pids.append(pid)
else:
s = slice(mink, maxk) # 子进程开始计算
sem_lock.acquire()
try:
os.lseek(memory.fd, 0, os.SEEK_SET)
bs = os.read(memory.fd, 8) # 从共享内存读出来当前值
cur_val, = struct.unpack('d', bs) # 反序列化，逗号不能少
cur_val += s # 加上当前进程的计算结果
bs = struct.pack('d', cur_val) # 序列化
os.lseek(memory.fd, 0, os.SEEK_SET)
os.write(memory.fd, bs) # 写进共享内存
memory.close_fd()
finally:
sem_lock.release()
sys.exit(0) # 子进程结束
sums = []
for pid in pids:
os.waitpid(pid, 0) # 等待子进程结束
os.lseek(memory.fd, 0, os.SEEK_SET)
bs = os.read(memory.fd, 8) # 读出最终这结果
sums, = struct.unpack('d', bs) # 反序列化
memory.close_fd() # 关闭共享内存
memory.unlink() # 销毁共享内存
sem_lock.unlink() # 销毁信号量
return math.sqrt(sums * 8)
print pi(10000000)
输出
3.14159262176
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