使用Python提供高性能计算服务

前言

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 int val) 


{ 


    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。