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深入理解Python中的ThreadLocal變量(下)

在上篇我們看到了 ThreadLocal 變量的簡單使用,中篇對python中 ThreadLocal 的實現(xiàn)進行了分析,但故事還沒有結(jié)束。本篇我們一起來看下Werkzeug中ThreadLocal的設(shè)計。

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Werkzeug 作為一個 WSGI 工具庫,由于一些方面的考慮,并沒有直接使用python內(nèi)置的ThreadLocal類,而是自己實現(xiàn)了一系列Local類。包括簡單的Local,以及在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)的LocalStack,LocalManager 和 LocalProxy。接下來我們一起來看看這些類的使用方式,設(shè)計的初衷,以及具體的實現(xiàn)技巧。

Local 類的設(shè)計

Werkzeug 的設(shè)計者認為python自帶的ThreadLocal并不能滿足需求,主要因為下面兩個原因:

  • Werkzeug 主要用“ThreadLocal”來滿足并發(fā)的要求,python 自帶的ThreadLocal只能實現(xiàn)基于線程的并發(fā)。而python中還有其他許多并發(fā)方式,比如常見的協(xié)程(greenlet),因此需要實現(xiàn)一種能夠支持協(xié)程的Local對象。
  • WSGI不保證每次都會產(chǎn)生一個新的線程來處理請求,也就是說線程是可以復(fù)用的(可以維護一個線程池來處理請求)。這樣如果werkzeug 使用python自帶的ThreadLocal,一個“不干凈(存有之前處理過的請求的相關(guān)數(shù)據(jù))”的線程會被用來處理新的請求。

為了解決這兩個問題,werkzeug 中實現(xiàn)了Local類。Local對象可以做到線程和協(xié)程之間數(shù)據(jù)的隔離,此外,還要支持清理某個線程或者協(xié)程下的數(shù)據(jù)(這樣就可以在處理一個請求之后,清理相應(yīng)的數(shù)據(jù),然后等待下一個請求的到來)。

具體怎么實現(xiàn)的呢,思想其實特別簡單,我們在深入理解Python中的ThreadLocal變量(上) 一文的***有提起過,就是創(chuàng)建一個全局字典,然后將線程(或者協(xié)程)標識符作為key,相應(yīng)線程(或協(xié)程)的局部數(shù)據(jù)作為 value。這里 werkzeug 就是按照上面思路進行實現(xiàn),不過利用了python的一些黑魔法,***提供給用戶一個清晰、簡單的接口。

具體實現(xiàn)

Local 類的實現(xiàn)在 werkzeug.local 中,以 8a84b62 版本的代碼進行分析。通過前兩篇對ThreadLocal的了解,我們已經(jīng)知道了Local對象的特點和使用方法。所以這里不再給出Local對象的使用例子,我們直接看代碼。

 
 
  1. class Local(object): 
  2.     __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__') 
  3.      
  4.     def __init__(self): 
  5.         object.__setattr__(self, '__storage__', {}) 
  6.         object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident) 
  7.     ...  

由于可能有大量的Local對象,為了節(jié)省Local對象占用的空間,這里使用 __slots__ 寫死了Local可以擁有的屬性:

  1. __storage__: 值為一個字典,用來保存實際的數(shù)據(jù),初始化為空;
  2. __ident_func__:值為一個函數(shù),用來找到當(dāng)前線程或者協(xié)程的標志符。

由于Local對象實際的數(shù)據(jù)保存在__storage__中,所以對Local屬性的操作其實是對__storage__的操作。對于獲取屬性而言,這里用魔術(shù)方法__getattr__攔截__storage__ 和 __ident_func__以外的屬性獲取,將其導(dǎo)向__storage__存儲的當(dāng)前線程或協(xié)程的數(shù)據(jù)。而對于屬性值的set或者del,則分別用__setattr__和__setattr__來實現(xiàn)(這些魔術(shù)方法的介紹見屬性控制)。關(guān)鍵代碼如下所示:

 
 
  1. def __getattr__(self, name): 
  2.     try: 
  3.         return self.__storage__[self.__ident_func__()][name] 
  4.     except KeyError: 
  5.         raise AttributeError(name) 
  6.  
  7. def __setattr__(self, name, value): 
  8.     ident = self.__ident_func__() 
  9.     storage = self.__storage__ 
  10.     try: 
  11.         storage[ident][name] = value 
  12.     except KeyError: 
  13.         storage[ident] = {name: value} 
  14.  
  15. def __delattr__(self, name): 
  16.     try: 
  17.         del self.__storage__[self.__ident_func__()][name] 
  18.     except KeyError: 
  19.         raise AttributeError(name)  

假設(shè)我們有ID為1,2, ... , N 的N個線程或者協(xié)程,每個都用Local對象保存有自己的一些局部數(shù)據(jù),那么Local對象的內(nèi)容如下圖所示:

此外,Local類還提供了__release_local__方法,用來釋放當(dāng)前線程或者協(xié)程保存的數(shù)據(jù)。

Local 擴展接口

Werkzeug 在 Local 的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了 LocalStack 和 LocalManager,用來提供更加友好的接口支持。

LocalStack

LocalStack通過封裝Local從而實現(xiàn)了一個線程(或者協(xié)程)獨立的棧結(jié)構(gòu),注釋里面有具體的使用方法,一個簡單的使用例子如下:

 
 
  1. ls = LocalStack() 
  2. ls.push(12) 
  3. print ls.top    # 12 
  4. print ls._local.__storage__ 
  5. # {140735190843392: {'stack': [12]}}  

LocalStack 的實現(xiàn)比較有意思,它將一個Local對象作為自己的屬性_local,然后定義接口push, pop 和 top 方法進行相應(yīng)的棧操作。這里用 _local.__storage__._local.__ident_func__() 這個list來模擬棧結(jié)構(gòu)。在接口push, pop和top中,通過操作這個list來模擬棧的操作,需要注意的是在接口函數(shù)內(nèi)部獲取這個list時,不用像上面黑體那么復(fù)雜,可以直接用_local的getattr()方法即可。以 push 函數(shù)為例,實現(xiàn)如下:

 
 
  1. def push(self, obj): 
  2.     """Pushes a new item to the stack""" 
  3.     rv = getattr(self._local, 'stack', None) 
  4.     if rv is None: 
  5.         self._local.stack = rv = [] 
  6.     rv.append(obj) 
  7.     return rv  

pop 和 top 的實現(xiàn)和一般棧類似,都是對 stack = getattr(self._local, 'stack', None) 這個列表進行相應(yīng)的操作。此外,LocalStack還允許我們自定義__ident_func__,這里用 內(nèi)置函數(shù) property 生成了描述器,封裝了__ident_func__的get和set操作,提供了一個屬性值__ident_func__作為接口,具體代碼如下:

 
 
  1. def _get__ident_func__(self): 
  2.     return self._local.__ident_func__ 
  3.  
  4. def _set__ident_func__(self, value): 
  5.     object.__setattr__(self._local, '__ident_func__', value) 
  6. __ident_func__ = property(_get__ident_func__, _set__ident_func__) 
  7. del _get__ident_func__, _set__ident_func__  

LocalManager

Local 和 LocalStack 都是線程或者協(xié)程獨立的單個對象,很多時候我們需要一個線程或者協(xié)程獨立的容器,來組織多個Local或者LocalStack對象(就像我們用一個list來組織多個int或者string類型一樣)。

Werkzeug實現(xiàn)了LocalManager,它通過一個list類型的屬性locals來存儲所管理的Local或者LocalStack對象,還提供cleanup方法來釋放所有的Local對象。Werkzeug中LocalManager最主要的接口就是裝飾器方法make_middleware,代碼如下:

 
 
  1. def make_middleware(self, app): 
  2.     """Wrap a WSGI application so that cleaning up happens after 
  3.     request end. 
  4.     """ 
  5.     def application(environ, start_response): 
  6.         return ClosingIterator(app(environ, start_response), self.cleanup) 
  7.     return application  

這個裝飾器注冊了回調(diào)函數(shù)cleanup,當(dāng)一個線程(或者協(xié)程)處理完請求之后,就會調(diào)用cleanup清理它所管理的Local或者LocalStack 對象(ClosingIterator 的實現(xiàn)在 werkzeug.wsgi中)。下面是一個使用 LocalManager 的簡單例子:

 
 
  1. from werkzeug.local import Local, LocalManager 
  2.  
  3. local = Local() 
  4. local_2 = Local() 
  5. local_manager = LocalManager([local, local2]) 
  6.  
  7. def application(environ, start_response): 
  8.     local.request = request = Request(environ) 
  9.     ... 
  10.  
  11. # application 處理完畢后,會自動清理local_manager 的內(nèi)容 
  12. application = local_manager.make_middleware(application)  

通過LocalManager的make_middleware我們可以在某個線程(協(xié)程)處理完一個請求后,清空所有的Local或者LocalStack對象,這樣這個線程又可以處理另一個請求了。至此,文章開始時提到的第二個問題就可以解決了。Werkzeug.local 里面還實現(xiàn)了一個 LocalProxy 用來作為Local對象的代理,也非常值得去學(xué)習(xí)。

通過這三篇文章,相信對 ThreadLocal 有了一個初步的了解。Python標準庫和Werkzeug在實現(xiàn)中都用到了很多python的黑魔法,不過最終提供給用戶的都是非常友好的接口。Werkzeug作為WSGI 工具集,為了解決Web開發(fā)中的特定使用問題,提供了一個改進版本,并且進行了一系列封裝,便于使用。不得不說,werkzeug的代碼可讀性非常好,注釋也是寫的非常棒,建議去閱讀源碼。


文章名稱:深入理解Python中的ThreadLocal變量(下)
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