gaspar 1.0

运行中的服务器

Gaspar使用“生产者”和“消费者”术语来指代接收传入请求和实际处理这些请求的进程。在0MQ文档中，这些被称作“通风器”和“排水槽”，并在分布式系统文献中使用了各种其他术语。要使用Gaspar，您只需创建一个生产者和一个消费者，然后启动生产者

>>> import gaspar
>>> def echo(message): return message
>>> consumer = gaspar.Consumer(handler=echo)
>>> producer = gaspar.Producer(consumer, 10123)
>>> producer.start()

“启动”调用将阻塞，此时您将有一个服务器，该服务器正在监听端口10123，接收请求，将它们发送到多个工作进程（默认为您的机器上的CPU数量），然后根据回声处理程序进行回复。

请求

Gaspar的默认生产者接收简单裸TCP端口的请求。这些请求是

• 一个4字节无符号整数，以网络字节序排列（struct.pack('!I', N)）

• 长度为该长度的字符串

回复只是一个字符串，后面跟着套接字的终止。方便函数 gaspar.client.request("host:port", message) 会同步发送请求并返回回复。它使用基本的 socket 库，因此你可以使用 eventlet 或 gevent 的 monkey patching 方法安全地进行“绿色”处理。

gaspar.client 还提供了一个名为 pack 的函数，它接受一个字符串并返回一个新字符串，其中包含前缀的 4 个字节消息长度。如果你在使用不基于 greenlet 的异步框架的 gaspar 守护进程，可以使用此函数来处理客户端协议的这方面。

局限性

为什么我不应该使用 celery？

Gaspar 与 Celery 相比的主要“优势”在于其小巧的体积、概念上的简单性和无基础设施的运行。Gaspar 的目的是使从紧密的事件驱动 I/O 循环（如 eventlet、gevent、tornado 等）中删除 CPU 密集型进程变得非常容易，将其转换为 I/O 等待，并将该工作分散到多个核心。

Celery 旨在服务于更广泛的用途，功能更为复杂，并具有 Gaspar 缺乏的延迟和周期性执行等功能。如果你需要异步执行多个不同的任务，Celery 非常擅长此任务。如果你有一个异步工作进程，它有几个非常 CPU 密集型的任务会阻塞事件循环，Gaspar 允许你用很少的代码将这些工作分配给守护进程。