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深入理解Python中的ThreadLocal变量(下)

简介:
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上篇我们看到了 ThreadLocal 变量的简单使用,中篇对python中 ThreadLocal 的实现进行了分析,但故事还没有结束。本篇我们一起来看下Werkzeug中ThreadLocal的设计。

Werkzeug 作为一个 WSGI 工具库,由于一些方面的考虑,并没有直接使用python内置的ThreadLocal类,而是自己实现了一系列Local类。包括简单的Local,以及在此基础上实现的LocalStack,LocalManager 和 LocalProxy。接下来我们一起来看看这些类的使用方式,设计的初衷,以及具体的实现技巧。

Local 类的设计

Werkzeug 的设计者认为python自带的ThreadLocal并不能满足需求,主要因为下面两个原因:

  • Werkzeug 主要用“ThreadLocal”来满足并发的要求,python 自带的ThreadLocal只能实现基于线程的并发。而python中还有其他许多并发方式,比如常见的协程(greenlet),因此需要实现一种能够支持协程的Local对象。
  • WSGI不保证每次都会产生一个新的线程来处理请求,也就是说线程是可以复用的(可以维护一个线程池来处理请求)。这样如果werkzeug 使用python自带的ThreadLocal,一个“不干净(存有之前处理过的请求的相关数据)”的线程会被用来处理新的请求。

为了解决这两个问题,werkzeug 中实现了Local类。Local对象可以做到线程和协程之间数据的隔离,此外,还要支持清理某个线程或者协程下的数据(这样就可以在处理一个请求之后,清理相应的数据,然后等待下一个请求的到来)。

具体怎么实现的呢,思想其实特别简单,我们在深入理解Python中的ThreadLocal变量(上) 一文的最后有提起过,就是创建一个全局字典,然后将线程(或者协程)标识符作为key,相应线程(或协程)的局部数据作为 value。这里 werkzeug 就是按照上面思路进行实现,不过利用了python的一些黑魔法,最后提供给用户一个清晰、简单的接口。

具体实现

Local 类的实现在 werkzeug.local 中,以 8a84b62 版本的代码进行分析。通过前两篇对ThreadLocal的了解,我们已经知道了Local对象的特点和使用方法。所以这里不再给出Local对象的使用例子,我们直接看代码。


  1. class Local(object): 
  2.     __slots__ = ('__storage__''__ident_func__'
  3.      
  4.     def __init__(self): 
  5.         object.__setattr__(self, '__storage__', {}) 
  6.         object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident) 
  7.     ...  

由于可能有大量的Local对象,为了节省Local对象占用的空间,这里使用 __slots__ 写死了Local可以拥有的属性:

  1. __storage__: 值为一个字典,用来保存实际的数据,初始化为空;
  2. __ident_func__:值为一个函数,用来找到当前线程或者协程的标志符。

由于Local对象实际的数据保存在__storage__中,所以对Local属性的操作其实是对__storage__的操作。对于获取属性而言,这里用魔术方法__getattr__拦截__storage__ 和 __ident_func__以外的属性获取,将其导向__storage__存储的当前线程或协程的数据。而对于属性值的set或者del,则分别用__setattr__和__setattr__来实现(这些魔术方法的介绍见属性控制)。关键代码如下所示:


  1. def __getattr__(self, name): 
  2.     try: 
  3.         return self.__storage__[self.__ident_func__()][name
  4.     except KeyError: 
  5.         raise AttributeError(name
  6.  
  7. def __setattr__(self, name, value): 
  8.     ident = self.__ident_func__() 
  9.     storage = self.__storage__ 
  10.     try: 
  11.         storage[ident][name] = value 
  12.     except KeyError: 
  13.         storage[ident] = {name: value} 
  14.  
  15. def __delattr__(self, name): 
  16.     try: 
  17.         del self.__storage__[self.__ident_func__()][name
  18.     except KeyError: 
  19.         raise AttributeError(name)  

假设我们有ID为1,2, ... , N 的N个线程或者协程,每个都用Local对象保存有自己的一些局部数据,那么Local对象的内容如下图所示:

此外,Local类还提供了__release_local__方法,用来释放当前线程或者协程保存的数据。

Local 扩展接口

Werkzeug 在 Local 的基础上实现了 LocalStack 和 LocalManager,用来提供更加友好的接口支持。

LocalStack

LocalStack通过封装Local从而实现了一个线程(或者协程)独立的栈结构,注释里面有具体的使用方法,一个简单的使用例子如下:


  1. ls = LocalStack() 
  2. ls.push(12) 
  3. print ls.top    # 12 
  4. print ls._local.__storage__ 
  5. # {140735190843392: {'stack': [12]}}  

LocalStack 的实现比较有意思,它将一个Local对象作为自己的属性_local,然后定义接口push, pop 和 top 方法进行相应的栈操作。这里用 _local.__storage__._local.__ident_func__() 这个list来模拟栈结构。在接口push, pop和top中,通过操作这个list来模拟栈的操作,需要注意的是在接口函数内部获取这个list时,不用像上面黑体那么复杂,可以直接用_local的getattr()方法即可。以 push 函数为例,实现如下:


  1. def push(self, obj): 
  2.     """Pushes a new item to the stack""" 
  3.     rv = getattr(self._local, 'stack', None) 
  4.     if rv is None: 
  5.         self._local.stack = rv = [] 
  6.     rv.append(obj) 
  7.     return rv  

pop 和 top 的实现和一般栈类似,都是对 stack = getattr(self._local, 'stack', None) 这个列表进行相应的操作。此外,LocalStack还允许我们自定义__ident_func__,这里用 内置函数 property 生成了描述器,封装了__ident_func__的get和set操作,提供了一个属性值__ident_func__作为接口,具体代码如下:


  1. def _get__ident_func__(self): 
  2.     return self._local.__ident_func__ 
  3.  
  4. def _set__ident_func__(self, value): 
  5.     object.__setattr__(self._local, '__ident_func__', value) 
  6. __ident_func__ = property(_get__ident_func__, _set__ident_func__) 
  7. del _get__ident_func__, _set__ident_func__  

LocalManager

Local 和 LocalStack 都是线程或者协程独立的单个对象,很多时候我们需要一个线程或者协程独立的容器,来组织多个Local或者LocalStack对象(就像我们用一个list来组织多个int或者string类型一样)。

Werkzeug实现了LocalManager,它通过一个list类型的属性locals来存储所管理的Local或者LocalStack对象,还提供cleanup方法来释放所有的Local对象。Werkzeug中LocalManager最主要的接口就是装饰器方法make_middleware,代码如下:


  1. def make_middleware(self, app): 
  2.     """Wrap a WSGI application so that cleaning up happens after 
  3.     request end
  4.     ""
  5.     def application(environ, start_response): 
  6.         return ClosingIterator(app(environ, start_response), self.cleanup) 
  7.     return application  

这个装饰器注册了回调函数cleanup,当一个线程(或者协程)处理完请求之后,就会调用cleanup清理它所管理的Local或者LocalStack 对象(ClosingIterator 的实现在 werkzeug.wsgi中)。下面是一个使用 LocalManager 的简单例子:


  1. from werkzeug.local import Local, LocalManager 
  2.  
  3. local = Local() 
  4. local_2 = Local() 
  5. local_manager = LocalManager([local, local2]) 
  6.  
  7. def application(environ, start_response): 
  8.     local.request = request = Request(environ) 
  9.     ... 
  10.  
  11. # application 处理完毕后,会自动清理local_manager 的内容 
  12. application = local_manager.make_middleware(application)  

通过LocalManager的make_middleware我们可以在某个线程(协程)处理完一个请求后,清空所有的Local或者LocalStack对象,这样这个线程又可以处理另一个请求了。至此,文章开始时提到的第二个问题就可以解决了。Werkzeug.local 里面还实现了一个 LocalProxy 用来作为Local对象的代理,也非常值得去学习。

通过这三篇文章,相信对 ThreadLocal 有了一个初步的了解。Python标准库和Werkzeug在实现中都用到了很多python的黑魔法,不过最终提供给用户的都是非常友好的接口。Werkzeug作为WSGI 工具集,为了解决Web开发中的特定使用问题,提供了一个改进版本,并且进行了一系列封装,便于使用。不得不说,werkzeug的代码可读性非常好,注释也是写的非常棒,建议去阅读源码。


作者:selfboot

来源:51CTO

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