面试题：网络编程中异步与多进程结合处理高并发场景

整体架构设计

任务调度层：负责接收待爬取的网站列表，并将任务分配给不同的进程。可以采用任务队列的方式，将每个网站的爬取任务封装成一个任务对象放入队列。
进程层：启动多个进程，每个进程从任务队列中获取任务并执行。进程数量根据系统资源（如CPU核心数）来确定，以充分利用多核优势。
页面爬取层：每个进程内部使用异步编程来实现页面的高效爬取。利用异步I/O操作，在等待网络响应时可以切换到其他任务执行，提高资源利用率。

任务分配给不同进程

任务队列：使用 multiprocessing.Queue 来创建任务队列。任务调度层将每个网站的爬取任务（可以是一个包含网站URL和相关配置的对象）放入队列。
进程启动：通过 multiprocessing.Process 启动多个进程，每个进程在启动时连接到任务队列，不断从队列中获取任务并执行。例如：

import multiprocessing

def worker(task_queue):
    while True:
        task = task_queue.get()
        if task is None:
            break
        # 执行爬取任务
        crawl_task(task)

if __name__ == '__main__':
    task_queue = multiprocessing.Queue()
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    processes = []
    for _ in range(num_processes):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(task_queue,))
        p.start()
        processes.append(p)
    
    # 添加任务到队列
    for website in websites_to_crawl:
        task_queue.put(website)
    
    # 结束进程
    for _ in range(num_processes):
        task_queue.put(None)
    for p in processes:
        p.join()

异步操作在每个进程内实现

使用异步库：在Python中，可以使用 asyncio 库来实现异步操作。对于每个页面的请求，可以使用 aiohttp 库进行异步HTTP请求。例如：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def crawl_page(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

事件循环：在每个进程内部，创建一个事件循环来管理异步任务的执行。在 worker 函数中，可以这样使用：

def worker(task_queue):
    loop = asyncio.new_event_loop()
    asyncio.set_event_loop(loop)
    while True:
        task = task_queue.get()
        if task is None:
            break
        urls = get_page_urls(task)  # 获取该网站下所有页面的URL
        result = loop.run_until_complete(crawl_page(urls))
        # 处理爬取结果
        process_result(result)
    loop.close()

进程间通信和数据共享

进程间通信：
- 使用队列：除了任务队列用于分配任务，还可以使用 multiprocessing.Queue 来传递爬取的结果。每个进程将爬取到的数据放入结果队列，由主进程或其他专门的进程进行统一处理。
- 使用管道：multiprocessing.Pipe 可以用于两个进程之间的直接通信，例如在主进程和某个特定进程之间传递控制信号。
数据共享：
- 共享内存：对于一些需要共享的只读数据（如配置信息），可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array 来实现共享内存。例如，如果有一个全局的用户代理字符串需要所有进程使用：

from multiprocessing import Value

ua_string = Value('s', b'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36')

- **分布式存储**：对于大量的爬取数据，采用分布式存储方案，如Redis或数据库（如MySQL、MongoDB）。每个进程将数据直接存储到这些共享存储中，避免在进程间传递大量数据。

面试题：网络编程中异步与多进程结合处理高并发场景

知识考点

面试题答案

整体架构设计

任务分配给不同进程

异步操作在每个进程内实现

进程间通信和数据共享