pyhton=实现调用自定义模块_RocketMQ篇11:基于Netty的通信实现

本文介绍了Netty框架的特点和优势,包括其自定义的ByteBuffer实现、统一的异步I/O接口等核心组件。通过示例展示了如何使用Netty构建高性能网络应用,并探讨了RocketMQ如何利用Netty实现高效的通信。

Netty介绍

Netty是一个网络应用框架,Netty提供异步事件驱动的方式,使用它可以快速地开发出高性能的网络应用程序,比如客户端/服务器自定义协议程序,大大简化了网络程序的开发过程。

Netty架构总览

Netty主要分为三部分:

一是底层的零拷贝技术和统一通信模型;

二是基于JVM实现的传输层;

三是常用协议支持;

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1、重新实现ByteBuffer

Netty使用自己重新实现的buffer API,而不是使用NIO的ByteBuffer来表示一个连续的字节序列。重新实现的ByteBuf特性包括允许使用自定义的缓存类型、透明的零拷贝实现、比ByteBuffer更快的相应速度。

字节缓存在网络通信中会被频繁地使用,ByteBuf实现的是一个非常轻量级的字节数组包装器。ByteBuf有读操作和写操作,为了方便用户使用,该缓冲区维护了读索引和写索引。

ByteBuf由三个片段组成:废弃段、可读段和可写段。可读段表示缓冲区实际存储的可用数据。

当用户使用read或者skip方法时,将会增加读索引。读索引之前的数据将进入可废弃段,表示该数据已被使用过。

用户可以主动使用discardReadBytes清空废弃段得到更多的可写空间。

2、统一的异步I/O接口

Netty Channel的统一异步I/O编程接口,这个接口抽象了所有点对点的通信操作。如果应用基于Netty的某一种传输方式来实现的,可以快速迁移到另一种传输实现上。

Netty提供了集中拥有相同编程接口的基本传输实现:

  1. 基于NIO的TCP/IP传输:io.netty.channel.nio
  2. 基于OIO的TCP/IP传输:io.netty.channel.oio
  3. 基于OIO的UDP/IP传输:io.netty.channel.oio
  4. 本地传输:io.netty.channel.local

Netty用法示例

1、Discard服务器

DiscardServerHandler继承自ChannelInboundHandlerAdapter,覆盖channelRead()时间处理方法,每当从客户端收到新的数据时,这个方法会在收到消息时被调用。

ByteBuf是一个引用计数对象,必须显式地调用realease()方法来释放。

在出现Throwable对象,即当Netty由于IO错误或者处理器在处理事件抛出异常时,exceptionCaught()时间处理方法会被调用。

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NioEventLoopGroup是用来处理I/O操作的多线程事件循环器,Netty提供了许多不同的EventLoopGroup的实现来处理不同的传输类型。bossGroup用来接收进来的数据,workerGroup用来处理已经被接收的连接。

ServerBootstrap是一个启动NOP服务的辅助启动类。

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2、查看收到的数据

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RocketMQ基于Netty的通信功能实现

RocketMQ底层通信的实现是在Remoting模块里,用Netty实现了一个自定义协议的客户端/服务器程序。

1、顶层抽象类

RemotingServer类中比较重要的是:localListenPort、registerProcess、registerDefaultProcessor,registerDefaultProcessor用来设置接收到消息后的处理方法。

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RemotingClient类中比较重要的是:updateNameServerAddressList、invokeSync、invokeOneway,updateNameServerAddressList用来获取有效的NameServer地址,invokeSync与invokeOneway用来向Server端发送请求。

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2、自定义协议

NettyRemotingServer和NettyRemotingClient分别实现了RemotingServer与RemotingClient接口,共同继承类NettyRemotingAbstract父类。

处理请求消息

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RemotingCommand成员变量

RemotingCommand是RocketMQ自定义的协议。

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同步方式发送

函数的RemotingCommand来自对发送消息的封装,输入参数Channel来自io.netty.channel。Channel是通信的入口,Channel对象的获取,对于服务端你和客户端来说差别很大。

对于客户端来说,是主动获取消息的一方,需要向哪个地址发送消息,通过Netty的Bootstrap方法创建一个连接(同时把连接后的Channel保存起来,避免每发送一个消息都要重新创建连接)。

对于服务端来说,很少主动发送消息,服务端一直在监听某个端口,当有一个连接请求进入后,服务端会把的创建的Channel对象保存下来,供偶尔需要向客户端主动发消息的时候使用。

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3、基于Netty的Server和Client

基于Netty实现的Server或Client程序,具体代码在NettyRemotingServer和NettyRemotingClient类中,从ServerBootstrap的初始化是如何实现的。

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ServerBootstrap的BossEventLoop使用的是单线程的NioEventLoopGroup,writeEventLoop在Linux平台使用的是默认3个线程的EpollEventLoopGroup,在非Linux平台上使用的是3个线程的NioEventLoopGroup。

还可以看到添加了NettyEncoder和NettyDecoder这两个Handler。这些Handler执行在一个8线程的DefaultEventExecutorGroup中。

注册Processor

RocketMQ对通信过程的另一个抽象是Processor和Executor,当接收到一个消息后,直接根据消息的类型调用对应的Processor和Executor,把通信过程和业务逻辑分离开。

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<think>首先,用户的问题是:"我想查找Python 3中解决 'async_generator' 对象不可迭代错误(TypeError: 'async_generator' object is not iterable)的解决方案 请问Python 3 解决 'async_generator' object is not iterable 错误的方法"。他们在询问如何解决在Python 3中遇到的TypeError,具体是当尝试迭代一个异步生成器对象时。 参考用户提供的站内引用: - 引用[1] 讨论了TypeError: 'int' object is not iterable,但这不直接相关,因为用户的问题是关于async_generator的。 - 引用[2]、[3]、[4]、[5] 都直接针对TypeError: 'async_generator' object is not iterable,特别在Django框架的上下文中的解决方案。 从引用中: - 引用[2]、[4] 显示了错误堆栈跟踪,其中在Django的响应处理中尝试调用iter()在一个异步生成器上时出错。 - 引用[3] 提供了一个解决方案:使用一个名为"stream"的装饰器来使异步生成器与Django的StreamingHttpResponse兼容。 - 引用[5] 给出了一个示例代码,展示如何使用@stream装饰器来处理异步生成器。 关键点: - 错误发生在尝试迭代一个异步生成器(async_generator)对象,这在Python中是不可迭代的,因为迭代需要同步上下文。 - 在Django中,StreamingHttpResponse期望一个可迭代的对象,但异步生成器是异步的。 - 解决方案涉及创建一个装饰器或适配器,使异步生成器可以与同步响应兼容。 根据系统级指令: - 我必须使用$...$格式处理行内数学表达式,但由于这是编程问题,数学表达式可能不相关。 - 独立公式使用$$...$$格式,但这里可能不需要。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 回答结构: - 既然用户要求解决方案,我需要提供清晰、逐步的解释。 - 参考提供的引用,特别是[^3]和[^5],因为它们是相关的。 - 格式回答:结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 大纲回答: 1. **解释错误原因**:简要说明为什么出现这个错误。引用[^2]中提到:"TypeError: 'async_generator' object is not iterable",因为异步生成器不是可迭代的对象;它们需要在异步上下文中使用。 2. **提供解决方案**: - 从引用[^3]:创建一个装饰器来适配异步生成器。 - 从引用[^5]:示例代码展示如何使用装饰器。 - 详细解释步骤。 3. **代码示例**:提供代码片段,使用装饰器来解决。 4. **生成相关问题**:在结束时添加相关问题。 解决方案核心: - 创建装饰器:如引用[^3]所述,定义一个装饰器来处理异步生成器,使其可以与StreamingHttpResponse一起工作。 - 代码示例:类似于引用[^5]的代码。 我的回答应该: - 用中文写。 - 在引用相关部分时添加引用编号。 - 确保解决方案可靠。 最终输出: - 解释问题。 - 给出解决方案。 - 提供代码。 - 添加相关问题。 </think>### Python 3 解决 'async_generator' object is not iterable 错误的方案 在 Python 3 中,当您尝试在同步上下文中迭代一个异步生成器(async_generator)对象时,会引发 `TypeError: 'async_generator' object is not iterable` 错误[[^2][^4]]。这是因为异步生成器只能在异步函数(如 `async for`)中使用,而不能直接传递给同步迭代器(如 Django 的 `StreamingHttpResponse`)[[^3][^5]]。常见场景发生在 Django 框架中,使用异步视图返回流式响应时。下面我将逐步解释原因并提供可靠的解决方案。 #### 错误原因分析 - **核心问题**:异步生成器(例如 `async def chunks(): yield ...`)不能直接被 `iter()` 函数处理,因为它们是异步的,需要 `async for` 循环来迭代。但在同步代码中(如 Django 视图),尝试将其作为可迭代对象使用时会导致错误[[^2][^4]]。 - **典型错误堆栈**: ``` File ".../django/http/response.py", line 386, in _set_streaming_content self._iterator = iter(value) TypeError: 'async_generator' object is not iterable ``` 这表明在设置流式内容时,Django 试图调用 `iter()` 但在异步生成器上失败[[^2][^4]]。 #### 解决方案:使用装饰器适配异步生成器 为了解决这个问题,您可以创建一个自定义装饰器,将异步生成器转换为与 Django `StreamingHttpResponse` 兼容的同步可迭代对象。这种方法已在多个引用中得到验证[[^3][^5]]。步骤如下: 1. **定义装饰器**:创建一个名为 `stream` 的装饰器函数。它将包裹异步生成器,并在内部使用异步循环来提取数据。 2. **在视图函数中使用**:应用装饰器到您的异步视图函数上。 3. **返回流式响应**:确保视图返回 `StreamingHttpResponse`,并传入装饰后的生成器。 下面是完整的代码示例(基于引用[[^3][^5]]的优化实现): ```python from django.http import StreamingHttpResponse import asyncio # 步骤1: 定义装饰器函数 def stream(async_generator_func): def wrapper(*args, **kwargs): async def iter_chunks(): # 在异步上下文中迭代生成器 async for chunk in async_generator_func(*args, **kwargs): yield chunk # 创建同步迭代器适配器 loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) return iter(iter_chunks().__aiter__()) return wrapper # 步骤2: 在视图函数中应用装饰器 @stream async def async_data_generator(request): """异步生成器示例:模拟数据流""" for i in range(5): await asyncio.sleep(0.5) # 模拟异步操作 yield f"数据块: {i}\n" # 步骤3: 在视图绑定中返回流式响应 def streaming_view(request): return StreamingHttpResponse(async_data_generator(request)) ``` #### 关键说明 - **为什么有效?**:装饰器 `@stream` 将异步生成器包裹为一个同步迭代器,通过 `asyncio` 事件循环在后台处理异步操作,从而使 `StreamingHttpResponse` 能正确迭代输出[[^3][^5]]。 - **注意事项**: - 确保您的 Django 项目使用 Python 3.7+ 和 Django 3.1+(支持异步视图)。 - 在 `urls.py` 中绑定视图时,不需要特殊处理;直接引用视图函数即可: ```python # urls.py 示例 from django.urls import path from .views import streaming_view urlpatterns = [ path('stream/', streaming_view, name='stream-view'), ] ``` - **测试建议**:使用浏览器或 `curl` 访问 `/stream/` 路由,应能看到数据流式输出,避免错误。 #### 备选方案 如果您不使用 Django,但仍遇到类似错误(例如在多线程环境中),可以采用类似的适配器模式: - 使用 `asyncio.run_coroutine_threadsafe()` 在同步代码中安全调用异步生成器。 - 示例: ```python import asyncio loop = asyncio.get_event_loop() async def my_async_gen(): async for item in some_gen: yield item # 在同步函数中迭代 for item in loop.run_until_complete(my_async_gen().__anext__()): print(item) ``` 这种方法通过事件循环桥接同步和异步上下文,确保兼容性[[^5]]。 ###
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