如果将定时任务部署在一台服务器上，那么这个定时任务就是整个系统的单点，这台服务器出现故障的话会影响服务。对于可以冗余的任务（重复运行不影响服务），可以部署在多台服务器上，让他们同时执行，这样就可以很简单的避免单点。但是如果任务不允许冗余，最多只能有一台服务器执行任务，那么前面的方法显然行不通。本篇文章就向大家介绍如何避免这种互斥任务的单点问题，最后再介绍一下基于APScheduler的分布式定时任务框架，这个框架是通过多个项目的实践总结而成的。
对于运行在同一台服务器上的两个进程，可以通过加锁实现互斥执行，而对于运行在多个服务器上的任务仍然可以通过用加锁实现互斥，不过这个锁是分布式锁。这个分布式锁并没有那么神秘，实际上只要一个提供原子性的数据库即可。比如，在数据库的locks表里有一个记录（lock record），包含属性：
name：锁的名字，互斥的任务需要用名字相同的锁。 active_ip：持有锁的服务器的ip。 update_time：上次持有锁的时间，其他非活跃的服务器通过这个属性判断活跃的服务器是否超时，如果超时，则会争夺锁。
一个持有锁的服务器通过不断的发送心跳，来更新这个记录，心跳的内容就是持有锁的时间戳（update_time），以及本机ip。也就是说，通过发送心跳来保证当前的服务器是活跃的，而其他服务器通过lock record中的update_time来判断当前活跃的服务器是否超时，一旦超时，其他的服务器就会去争夺锁，接管任务的执行，并发送心跳更新active_ip。
通过上面描述，这个框架中最重要的两个概念就是分布式锁和心跳。下面看一下分布式定时任务框架中是如何实现这两点的。当然，这个框架依赖于APScheduler，所以必须安装这个模块，具体APScheduler的介绍见我的上一篇文章：python第三方库系列之十三--定时任务apscheduler库，因为依赖APScheduler，所以这个框架很简单，只有一个类：
import datetime import socket import struct import fcntl from apscheduler.scheduler import Scheduler def get_ip(ifname): s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) return socket.inet_ntoa(fcntl.ioctl( s.fileno(), 0x8915, struct.pack('256s', ifname[:15]) )[20:24]) class MutexScheduler(Scheduler): def __init__(self, local_ip, gconfig={}, **options): Scheduler.__init__(self, gconfig, **options) #self.ip = get_ip(settings.NETWORK_INTERFACE) self.ip = local_ip def mutex(self, lock=None, heartbeat=None, lock_else=None, unactive_interval=datetime.timedelta(seconds=10)): def mutex_func_gen(func): def mtx_func(): if lock: lock_rec = lock() now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') now = datetime.datetime.strptime(now, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") # execute mutex job when the server is active, or the other server is timeout. if not lock_rec or lock_rec['active_ip'] == self.ip or ( lock_rec['update_time'] and now - lock_rec['update_time'] >= unactive_interval): if lock_rec: del lock_rec['active_ip'] del lock_rec['update_time'] if not lock_rec: lock_rec = {} lock_attrs = func(**lock_rec) if not lock_attrs: lock_attrs = {} # send heart beat heartbeat(self.ip, now, **lock_attrs) else: lock_else(lock_rec) else: func() return mtx_func self.mtx_func_gen = mutex_func_gen def inner(func): return func return inner def cron_schedule(self, **options): def inner(func): if hasattr(self, 'mtx_func_gen'): func = self.mtx_func_gen(func) func.job = self.add_cron_job(func, **options) return func return inner
mutex方法是核心，通过装饰器的方式提供互斥功能。在使用时：
@sched.mutex(lock = my_lock, heartbeat = my_heartbeat) @sched.cron_schedule(second = '*') def my_job(**attrs): print 'my_job ticks' #mutex装饰器必须用在cron_schedule装饰器之前，mutex主要是组装job。mutex的参数有： #lock：函数，用于获取锁记录（lock record），函数原型：lock()。lock的返回值时dict，就是锁记录内容。 #heartbeat：函数，用于发出心跳，函数原型：heartbeat(ip, now, **attrs)。ip是本机ip；now是当前时间戳；attrs是一个dict，用于在锁记录中存放一些其他用户自定义信息。 #lock_else：函数，在没有获得锁时执行，函数原型：lock_else(lock_rec)。lock_rec是锁记录，包含active_ip，update_time以及用户自定义的属性。 #unactive_interval：datetime.timedelta类型，超时时间，也就是说当前时间减去update_time大于unactive_interval的话，就代表超时。类中默认值<span style="font-family: Consolas, 'Courier New', Courier, mono, serif; line-height: 18px; background-color: rgb(248, 248, 248);">unactive_interval=datetime.timedelta(seconds=</span><span class="number" style="margin: 0px; padding: 0px; border: 0px; font-family: Consolas, 'Courier New', Courier, mono, serif; line-height: 18px; background-color: rgb(248, 248, 248);">10</span><span style="margin: 0px; padding: 0px; border: 0px; font-family: Consolas, 'Courier New', Courier, mono, serif; line-height: 18px; background-color: rgb(248, 248, 248);">)是默认10s。</span> #在使用这个类时，必须实现自己的lock，heartbeat以及lock_else函数。
job的原型是job(**attrs)，attrs就是存放在锁记录中的用户自定义属性，job可以有dict类型的返回值，这个返回值会存入锁记录中。
下面，看一下具体使用的例子，使用的mongodb存放分布式锁。
import apscheduler.events import datetime import time import pymongo import sys import mtxscheduler sched = mtxscheduler.MutexScheduler() mongo = pymongo.Connection(host = '127.0.0.1', port = 27017) lock_store = mongo['lockstore']['locks'] def lock(): conn = connect_adms_db() lock_name = 'xxx' sql = "select name, active_ip, update_time from locks where name='%s';" % lock_name log.info("sql:%s" % sql) res = conn.execute(sql)[0] conn.close() tuple = {'name': res["name"], 'active_ip': res["active_ip"], 'update_time': res["update_time"]} return tuple def hb(ip, now, **attrs): attrs['active_ip'] = ip attrs['update_time'] = now conn = connect_adms_db() lock_name = 'xxx' sql = "update locks set active_ip='%(ip)s', update_time='%(update_time)s' " \ "where name='%(name)s'" % {'ip': ip, 'update_time': now, 'name': lock_name} log.info("sql:%s" % sql) res = conn.execute(sql) conn.close() def le(lock_rec): if lock_rec: print 'active ip', lock_rec['active_ip'] else: print 'lock else' i = 0 @sched.mutex(lock = lock, heartbeat = hb, lock_else = le) @sched.cron_schedule(second = '*') def job(**attr): global i i += 1 print i def err_listener(ev): if ev.exception: print sys.exc_info() sched.add_listener(err_listener, apscheduler.events.EVENT_JOB_ERROR) sched.start() time.sleep(10)
这个任务很简单就是定时打印整数序列。同时在两台服务器上部署运行，可以发现只有一台服务器会输出整数序列。
还有使用redis，mongodb存储锁。
