基於Swoole和Redis實現的併發隊列處理系統

背景

由於PHP不支持多線程，但是作爲一個完善的系統，有很多操作都是需要異步完成的。爲了完成這些異步操作，我們做了一個基於Redis隊列任務系統。

大家知道，一個消息隊列處理系統主要分爲兩大部分：消費者和生產者。

在我們的系統中，主系統作爲生產者，任務系統作爲消費者。

具體的工作流程如下：
1、主系統將需要需要處理的任務名稱+任務參數push到隊列中。
2、任務系統實時的對任務隊列進行pop，pop出來一個任務就fork一個子進程，由子進程完成具體的任務邏輯。

具體代碼如下：

/**
 * 啓動守護進程
 */
public function runAction() {
    Tools::log_message('ERROR', 'daemon/run' . ' | action: restart', 'daemon-');
    while (true) {
        $this->fork_process();
    }
    exit;
}

/**
 * 創建子進程
 */
private function fork_process() {
    $ppid = getmypid();
    $pid = pcntl_fork();
    if ($pid == 0) {//子進程
        $pid = posix_getpid();
        //echo "* Process {$pid} was created \n\n";
        $this->mq_process();
        exit;
    } else {//主進程
        $pid = pcntl_wait($status, WUNTRACED); //取得子進程結束狀態
        if (pcntl_wifexited($status)) {
            //echo "\n\n* Sub process: {$pid} exited with {$status}";
            //Tools::log_message('INFO', 'daemon/run succ' . '|status:' . $status . '|pid:' . $ppid . '|childpid:' . $pid );
        } else {
            Tools::log_message('ERROR', 'daemon/run fail' . '|status:' . $status . '|pid:' . $ppid . '|childpid:' . $pid, 'daemon-');
        }
    }
}

/**
 * 業務任務隊列處理
 */
private function mq_process() {
    $data_pop = $this->masterRedis->rPop($this->redis_list_key);
    $data = json_decode($data_pop, 1);
    if (!$data) {
        return FALSE;
    }
    $worker = '_task_' . $data['worker'];
    $class_name = isset($data['class']) ? $data['class'] : 'TaskproModel';
    $params = $data['params'];
    $class = new $class_name();
    $class->$worker($params);
    return TRUE;
}

這是一個簡單的任務處理系統。

通過這個任務系統幫助我們實現了異步，到目前爲止已經穩定運行了將近一年。

但很可惜，它是一個單進程的系統。它是一直在不斷的fork，如果有任務就處理，沒有任務就跳過。

這樣很穩定。

但問題有兩個：一是不斷地fork、pop會浪費服務器資源，二是不支持併發！

第一個問題還好，但第二個問題就很嚴重。

當主系統 同時 拋過來大量的任務時，任務的處理時間就會無限的拉長。

新的設計

爲了解決併發的問題，我們計劃做一個更加高效強壯的隊裏處理系統。

因爲在PHP7之前不支持多線程，所以我們採用多進程。

從網上找了不少資料，大多所謂的多進程都是N個進程同時在後臺運行。

顯然這是不合適的。

我的預想是：每pop出一個任務就fork一個任務，任務執行完成後子進程結束。

遇到的問題

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1、如何控制最大進程數

這個問題很簡單，那就是每fork一個子進程就自增一次。而當子進程執行完成就自減一次。

自增沒有問題，我們就在主進程中操作就完了。那麼該如何自減呢？

可能你會說，當然是在子進程中啊。但這裏你需要注意：當fork的時候是從主進程複製了一份資源給子進程，這就意味着你無法在子進程中操作主進程中的計數器！

所以，這裏就需要了解一個知識點：信號。

具體的可以自行Google，這裏直接看代碼。

// install signal handler for dead kids
pcntl_signal(SIGCHLD, array($this, "sig_handler"));

這就安裝了一個信號處理器。當然還缺少一點。

declare(ticks = 1);

declare是一個控制結構語句，具體的用法也請去Google。

這句代碼的意思就是每執行一條低級語句就調用一次信號處理器。

這樣，每當子進程結束的時候就會調用信號處理器，我們就可以在信號處理器中進行自減。

2、如何解決進程殘留

在多進程開發中，如果處理不當就會導致進程殘留。

爲了解決進程殘留，必須得將子進程回收。

那麼如何對子進程進行回收就是一個技術點了。

在pcntl的demo中，包括很多博文中都是說在主進程中回收子進程。

但我們是基於Redis的brpop的，而brpop是阻塞的。

這就導致一個問題：當執行N個任務之後，任務系統空閒的時候主進程是阻塞的，而在發生阻塞的時候子進程還在執行，所以就無法完成最後幾個子進程的進程回收。。。

這裏本來一直很糾結，但當我將信號處理器搞定之後就也很簡單了。

進程回收也放到信號處理器中去。

新系統的評估

pcntl是一個進程處理的擴展，但很可惜它對多進程的支持非常乏力。

所以這裏採用Swoole擴展中的Process。

具體代碼如下：

declare(ticks = 1);
class JobDaemonController extends Yaf_Controller_Abstract{

    use Trait_Redis;

    private $maxProcesses = 800;
    private $child;
    private $masterRedis;
    private $redis_task_wing = 'task:wing'; //待處理隊列

    public function init(){
        // install signal handler for dead kids
        pcntl_signal(SIGCHLD, array($this, "sig_handler"));
        set_time_limit(0);
        ini_set('default_socket_timeout', -1); //隊列處理不超時,解決redis報錯:read error on connection
    }

    private function redis_client(){
        $rds = new Redis();
        $rds->connect('redis.master.host',6379);
        return $rds;
    }

    public function process(swoole_process $worker){// 第一個處理
        $GLOBALS['worker'] = $worker;
        swoole_event_add($worker->pipe, function($pipe) {
            $worker = $GLOBALS['worker'];
            $recv = $worker->read();            //send data to master

            sleep(rand(1, 3));
            echo "From Master: $recv\n";
            $worker->exit(0);
        });
        exit;
    }

    public function testAction(){
        for ($i = 0; $i < 10000; $i++){
            $data = [
                'abc' => $i,
                'timestamp' => time().rand(100,999)
            ];
            $this->masterRedis->lpush($this->redis_task_wing, json_encode($data));
        }
        exit;
    }

    public function runAction(){
        while (1){
//            echo "\t now we de have $this->child child processes\n";
            if ($this->child < $this->maxProcesses){
                $rds = $this->redis_client();
                $data_pop = $rds->brpop($this->redis_task_wing, 3);//無任務時,阻塞等待
                if (!$data_pop){
                    continue;
                }
                echo "\t Starting new child | now we de have $this->child child processes\n";
                $this->child++;
                $process = new swoole_process([$this, 'process']);
                $process->write(json_encode($data_pop));
                $pid = $process->start();
            }
        }
    }

    private function sig_handler($signo) {
//        echo "Recive: $signo \r\n";
        switch ($signo) {
            case SIGCHLD:
                while($ret = swoole_process::wait(false)) {
//                    echo "PID={$ret['pid']}\n";
                    $this->child--;
                }
        }
    }
}

最終，經過測試，單核1G的服務器執行1到3秒的任務可以做到800的併發。

ps:歡迎各位大神與我交流，不知能否做到更好~

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**** 我是閆大伯，一隻奮戰了兩個週末的野生程序猿 ****

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