面试题：网络编程中Python异步IO与多进程的资源分配协同

设计思路

任务分配：
- 使用asyncio的事件循环来管理异步任务。将客户端请求封装成任务，并根据每个进程的资源使用情况动态分配给不同的进程。可以维护一个进程资源状态的监控数据结构，例如一个字典，记录每个进程已使用的内存、文件描述符数量等。
- 采用负载均衡算法，如轮询（Round - Robin）或加权轮询，根据进程的资源剩余情况来决定下一个任务分配给哪个进程。例如，资源剩余多的进程获得更多任务。
避免资源耗尽：
- 在任务分配前，检查目标进程的资源使用情况。如果某个进程的资源接近限制（如内存使用率超过80%，文件描述符数量超过90%），则暂时不分配新任务给它。
- 定期（如每隔一段时间）检查进程的资源使用情况，对于资源使用过高的进程，可以暂停分配任务，直到其资源使用降低到合理水平。
进程间通信：
- 使用multiprocessing模块的Queue进行进程间通信。生产者进程（主进程或负责任务分配的进程）将任务放入队列，消费者进程（工作进程）从队列中取出任务并处理。
- 为了确保通信的高效性和稳定性，可以采用多队列的方式，例如为不同类型的任务（如CPU密集型、I/O密集型）分别设置队列，让适合处理该类型任务的进程从对应的队列中获取任务。同时，对队列进行监控，防止队列过长导致内存占用过高。

关键代码示例

import asyncio
import multiprocessing
import time


# 模拟任务处理函数
def worker_task(task):
    time.sleep(1)  # 模拟任务处理时间
    return f"Process {multiprocessing.current_process().name} processed task {task}"


# 工作进程函数
def worker(queue_in, queue_out):
    while True:
        task = queue_in.get()
        if task is None:
            break
        result = worker_task(task)
        queue_out.put(result)


async def distribute_tasks():
    num_processes = 4
    task_queue = multiprocessing.Queue()
    result_queue = multiprocessing.Queue()
    processes = []
    # 创建工作进程
    for _ in range(num_processes):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(task_queue, result_queue))
        p.start()
        processes.append(p)
    tasks = [f"Task {i}" for i in range(10)]
    # 分配任务
    for task in tasks:
        while True:
            # 这里简单模拟检查进程资源，实际需更复杂逻辑
            if not task_queue.full():
                task_queue.put(task)
                break
            await asyncio.sleep(0.1)
    # 获取结果
    async def get_results():
        results = []
        while True:
            if not result_queue.empty():
                result = result_queue.get()
                results.append(result)
            if len(results) == len(tasks):
                break
            await asyncio.sleep(0.1)
        return results
    final_results = await get_results()
    # 结束进程
    for _ in range(num_processes):
        task_queue.put(None)
    for p in processes:
        p.join()
    return final_results


if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    results = loop.run_until_complete(distribute_tasks())
    print(results)

在上述代码中：

worker_task函数模拟了实际的任务处理。
worker函数是工作进程，从输入队列queue_in获取任务，处理后将结果放入输出队列queue_out。
distribute_tasks是异步函数，负责创建工作进程，分配任务到输入队列，并从输出队列获取结果。这里简单模拟了任务分配前对队列状态的检查（实际应检查进程资源），以及获取结果的逻辑。
主程序通过asyncio的事件循环运行distribute_tasks函数。

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面试题：网络编程中Python异步IO与多进程的资源分配协同

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