使用Python提供高性能计算服务

内容简介：使用Python提供高性能计算服务

python具有丰富的库，并且很容易作为胶水语言很容易与c/c++进行交互集成。

因此为了适应快速变化的业务和兼顾计算效率，在上层采用 python 作为server提供service，在底层采用c/c++进行计算是一种对于算法开发者非常适宜的方式。

python flask库提供http接口以及相关demo页面，gunicorn提供多核并行能力，底层c++库提供单线程上的计算。

下面通过一个例子说明这种架构。代码地址： python_hps

准备

在实验开始之前，需要安装flask、gunicorn、apach bench tool等工具。

注：所有实验均在 linux 系统中进行。测试机器为4核虚拟机。

sudo pip install flask
sudo pip install gunicorn
sudo apt-get install apache2-utils

计算

计算部分模拟真实计算，因此计算量比较大，在我测试的虚拟机上单核单线程跑400ms左右。

c++核心计算部分，随便写的：

API_DESC int foo(const intval)
{
    float result = 0.0f;
    for(int c=0;c<1000;c++)
    {
        for(int i=0;i<val;i++)
        {
            result += (i);
            result += sqrt((float)(i*i));
            result += pow((float)(i*i*i),0.1f);
        }
    }
    return (int)result;
}

python wrapper，采用ctypes：

#python wrapper of libfoo
class FooWrapper:
    def __init__(self):
        cur_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
        self.module = ctypes.CDLL(os.path.join(cur_path,'./impl/libfoo.so'))

    def foo(self,val):    
        self.module.foo.argtypes = (ctypes.c_int,)
        self.module.foo.restype = ctypes.c_int
        result = self.module.foo(val)
        return result

flask http API：

@app.route('/api/foo',methods=['GET','POST'])
def handle_api_foo():
    #get input
    val = flask.request.json['val']
    logging.info('[handle_api_foo] val: %d' % (val))
    #do calc
    result = fooWrapper.foo(val)
    logging.info('[handle_api_foo] result: %d' % (result))
    result = json.dumps({'result':result})
    return result

单核服务

首先测试python单核服务，同时也是单线程服务（由于python GIL的存在，python多线程对于计算密集型任务几乎起反作用）。

• 启动服务

  在script目录下执行run_single.sh，即

  #!/bin/sh
  #python
  export PYTHONIOENCODING=utf-8
  #start server
  cd `pwd`/..
  echo "run single pocess server"
  python server.py
  cd -
  echo "server is started."
  

• 测试服务

  另外打开一个终端，执行script目录下的bench.sh，即

  #!/bin/sh
  ab -T 'application/json' -p post.data -n 100 -c 10 http://127.0.0.1:4096/api/foo
  

• 测试结果

  CPU运转

  

  ab测试结果

  

可以看出CPU只用了1个核，负载是2.44 request/second。

多核

• 启动服务

  在script目录下执行run_parallel.sh，即

  #!/bin/sh
  #python
  export PYTHONIOENCODING=utf-8
  #start server
  cd `pwd`/..
  echo "run parallel pocess server"
  gunicorn -c gun.conf server:app
  cd -
  echo "server is started."
  

其中gun.conf是一个python脚本，配置了gunicorn的一些参数，如下：

import multiprocessing
bind = '0.0.0.0:4096'
workers = max(multiprocessing.cpu_count()*2+1,1)
backlog = 2048
worker_class = "sync"
debug = False
proc_name = 'foo_server'

• 测试服务

  另外打开一个终端，执行script目录下的bench.sh，即

  #!/bin/sh
  ab -T 'application/json' -p post.data -n 100 -c 10 http://127.0.0.1:4096/api/foo
  

• 测试结果

  CPU运转

  

  ab测试结果

  

可以看出CPU用满了4个核，负载是8.56 request/second。是单核的3.5倍左右，可以任务基本达成多核有效利用的的目的。

总结

使用flask、gunicorn基本可以搭建一个用于调试或者不苛责过多性能的服务，用于算法服务提供非常方便。本文提供该方案的一个简单示例，实际业务中可基于此进行修改完善。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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