并发串行调用接口

本文介绍了一种处理大量数据的小并发串行调用方法,通过将数据分片并限制并发数来控制流量,实现对大批量数据的有效处理。

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这里思考比较少,不过因为事情本身比较简单,就简单处理了。毕竟我这种菜鸟,高大上的东西是从未停止过仰望的。备注下是因为如果有机会再用到类似的逻辑,可以拿来重新思考一下,另外,我还觉得有点儿TCP里”滑动窗口“的感觉喔,哈哈哈,毕竟场景类似,控制流量嘛

/** 
 * 代码块说明: 小并发串行调用接口处理大批量数据
 * 依赖变量: data (原始数据)
 */
var chunks = [],       // 数据切割存储
    size = 50,         // 数据分片大小
    concurrence = 4;   // 并发量

    /* 按数据分片大小切割原始数据 */
    while (data.length > 0){
        chunks.push(data.splice(0, size));
    }

    var batchLength = chunks.length; // 切割后数据块数量
    var steps = 0; // 游标,用于滑动读取切割后的数据块
    /**
     * 核心函数
     * 变量说明: _i (游标, 用于定位分片数据)
     *         cData (切割后的数据块数组) 
     *         len (切割后数据块数量)
     *         c (发送请求的并发量)
     */
    var batchPush = function(_i, cData, len, c){
        if (_i < len) {
            var _pulling = true; // 标识位
            var _j = 0; // 临时变量,定位并发数据块位置

            //分批请求
            while (_pulling){
                if (cData[_j + _i]){
                    $.ajax({
                        method: 'POST',
                        url: 'xxx',
                        data: JSON.stringify(cData[_j + _i]),
                        dataType: 'json',
                        success: function(rData){
                            // 接口返回码校验(此略)
                            ++steps;
                            // 并发都处理完后, 触发下一次并发(串行)
                            if (steps % c === 0) {
                                // 缓冲一秒
                                setTimeout(function(){
                                    batchPush(steps, cData, len, c);
                                }, 1000);
                            }
                            // 数据处理(此略)
                        },
                        error: function(){
                            // 异常处理(此略)
                        }
                    });
                }
                _j++;
                if (_j >= c){
                    _pulling = false;
                }
            }
        } else {
            // 全部发送完毕
            steps = 0;
        }
    };
    // 触发调用
    batchPush(steps, chunks, batchLength, concurrence);

Anyway, it works. 有机会读一读”滑动窗口”的处理逻辑, 哈哈.

<think>我们正在讨论AutoGen框架中如何禁用工具的并发调用。根据用户描述,可能是希望控制任务执行顺序,避免多线程或异步环境下的并发问题。在AutoGen中,代理(agent)使用工具(tool)时默认行为取决于具体配置。要禁止并发调用,我们需要控制代理调用工具的方式。关键思路:1.AutoGen的代理默认可以并发执行多个工具调用(如果支持异步的话)。2.禁用并发意味着我们希望工具调用是顺序的,即同一时间只有一个工具在执行。实现方式:-通过配置代理的`human_input_mode`和`max_consecutive_auto_reply`可能间接影响,但这不是直接控制并发的。-更直接的方法是控制代理执行任务的方式,例如使用同步执行模式,或者通过自定义函数来串行化工具调用。具体步骤:1.避免使用异步调用:在创建代理时,确保不使用异步执行模式。2.使用顺序处理逻辑:在代理的回调函数或工具执行逻辑中,通过锁或队列机制强制顺序执行(但AutoGen本身不提供内置锁)。3.另一种方法是使用单个代理并设置`max_consecutive_auto_reply`为1,但这可能不够直接。然而,AutoGen的设计允许代理并行处理多个消息(如果代理配置为可以同时处理多个请求)。因此,我们需要确保在同一时间只有一个工具调用被执行。建议方案:在工具函数内部实现一个全局锁(例如使用`threading.Lock`),这样即使多个线程试图同时调用工具,也会被强制串行化。示例代码:假设我们有一个工具函数,我们希望对它的调用串行的:```pythonfromautogenimportAssistantAgent,UserProxyAgentimportthreading#创建一个全局锁tool_lock=threading.Lock()#定义工具函数,使用锁来确保串行执行defmy_tool_function(param):withtool_lock:#执行实际的工具逻辑result=do_something(param)returnresult#注册工具tools=[{"name":"my_tool","description":"Atoolthatdoessomething","function":my_tool_function}]#创建代理时传入工具列表assistant=AssistantAgent(name="assistant",llm_config={#...配置大模型"tools":tools})#用户代理user_proxy=UserProxyAgent(name="user_proxy",human_input_mode="NEVER",code_execution_config=False)#然后让代理进行交互...```注意:这种方法适用于多线程环境。如果AutoGen使用多进程,则需要使用进程锁(如`multiprocessing.Lock`)。但通常AutoGen运行在单进程多线程环境中。另外,如果使用`GroupChat`,多个代理可能同时被调度,那么工具调用也可能并发。此时,上述锁机制仍然有效。但是,用户可能希望从更高层面禁止任何并发,而不仅仅是工具函数。这可能需要调整AutoGen的底层执行机制,但框架本身并没有提供这样的配置选项。因此,使用锁来控制关键部分(工具调用)是最可行的方法。如果用户使用的是异步框架(如asyncio),则需要使用异步锁(`asyncio.Lock`)并在工具函数中使用`async`和`await`。总结:在AutoGen中禁用工具并发调用的有效方法是在每个工具函数内部使用线程锁(或异步锁)来强制串行执行。§§相关问题§§1.在AutoGen中,如何确保多个代理按顺序执行任务?2.除了使用锁,还有哪些方法可以控制AutoGen中工具的执行顺序?3.AutoGen框架中如何处理异步工具调用?</think>在 AutoGen 框架中禁用工具的并发调用,可以通过以下方法实现。这些方案针对多线程/异步环境中的工具调用顺序控制问题: ### 解决方案 1. **使用同步执行模式** ```python from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent # 创建禁用并发的代理配置 config = { "use_async": False, # 关键参数:禁用异步调用 "max_consecutive_auto_reply": 1 # 限制连续自动回复 } assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config={...}, **config) user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", human_input_mode="NEVER", **config) ``` 2. **工具层加锁机制** ```python import threading from autogen.tool_utils import Tool tool_lock = threading.Lock() class SerializedTool(Tool): def __call__(self, *args, **kwargs): with tool_lock: # 全局锁确保串行执行 return super().__call__(*args, **kwargs) # 注册工具时使用封装类 assistant.register_tool(SerializedTool(my_tool_function)) ``` 3. **任务队列控制** ```python from queue import Queue task_queue = Queue() def sequential_runner(): while True: task = task_queue.get() task() # 顺序执行任务 task_queue.task_done() # 启动单线程消费者 threading.Thread(target=sequential_runner, daemon=True).start() # 提交工具调用到队列 def safe_tool_call(*args): task_queue.put(lambda: original_tool(*args)) ``` ### 关键原理 1. **同步模式**:通过`use_async=False`强制单线程执行,规避并发问题[^1] 2. **资源锁**:线程锁确保共享资源单次访问,解决竞态条件 3. **执行隔离**:队列机制实现"生产者-消费者"模式,保证调用顺序 > 提示:对于复杂工作流,建议结合`GroupChat`的`speaker_selection_method`参数控制代理激活顺序[^2]
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