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Java / Python中的快速IPC /套接字通信

java

我的应用程序中需要进行两个过程(Java和Python)进行通信。我注意到套接字通信占用了93%的运行时间。为什么沟通这么慢?我应该寻找套接字通信的替代方法还是可以使其更快?

更新:我发现了一个简单的修复程序。似乎由于某些未知原因,缓冲输出流并未真正被缓冲。因此,现在我将所有数据放入两个客户端/服务器进程的字符串缓冲区中。我用flush方法将其写入套接字。

我仍然对使用共享内存在进程之间快速交换数据的示例感兴趣。

一些其他信息:

  1. 在大多数情况下,应用程序中的邮件大小小于64kb。
  2. 服务器使用Java,客户端使用Python编写。
  3. 套接字IPC的实现如下:发送200个字节需要50个周期!这一定太高了。如果我在5000个周期内发送2个字节,则所需的时间要少得多。
  4. 这两个进程都在一台Linux机器上运行。
  5. 在实际的应用程序中,每个周期大约对客户端的iFid.write()进行10次调用。
  6. 这是在Linux系统上完成的。

这是服务器端:

public class FastIPC{
    public PrintWriter out;
    BufferedReader in;
    Socket socket = null;
    ServerSocket serverSocket = null;


    public FastIPC(int port) throws Exception{
        serverSocket = new ServerSocket(port);
        socket = serverSocket.accept();
        out = new PrintWriter(new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(socket.getOutputStream())), true);
        in = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
    }

    public void send(String msg){
        out.println(msg); // send price update to socket
    }

    public void flush(){
        out.flush();
    }

    public String recv() throws Exception{
        return in.readLine();
    }

    public static void main(String[] args){
        int port = 32000;
        try{
            FastIPC fip = new FastIPC(port);
            long start = new Date().getTime();
            System.out.println("Connected.");
            for (int i=0; i<50; i++){
                for(int j=0; j<100; j++)
                    fip.send("+");
                fip.send(".");
                fip.flush();
                String msg = fip.recv();
            }
            long stop = new Date().getTime();
            System.out.println((double)(stop - start)/1000.);
        }catch(Exception e){
            System.exit(1);
        }
    }
}

客户端是:

import sys
import socket

class IPC(object):
    def __init__(self):
        self.s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        self.s.connect(("localhost", 32000))
        self.fid = self.s.makefile() # file wrapper to read lines
        self.listenLoop() # wait listening for updates from server

    def listenLoop(self):
        fid = self.fid
        print "connected"
        while True:
            while True:
                line = fid.readline()
                if line[0]=='.':
                    break
            fid.write('.\n')
            fid.flush()

if __name__ == '__main__':
    st = IPC()

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2020-12-03

共1个答案

小编典典

您有很多选择。由于您使用的是Linux,因此可以使用UNIX域套接字。或者,您可以将数据序列化为ASCII或JSon或其他某种格式,然后通过管道,SHM(共享内存段),消息队列,DBUS或类似内容将其送入。值得考虑一下您拥有哪种数据,因为这些IPC机制具有不同的性能特征。USENIX草稿草案对各种折衷进行了很好的分析,值得一读。

由于您说(在此答案的注释中)说您更喜欢使用SHM,因此这里有一些代码示例可以帮助您入门。使用Python
posix_ipc库:

import posix_ipc # POSIX-specific IPC
import mmap      # From Python stdlib

class SharedMemory(object):
    """Python interface to shared memory. 
    The create argument tells the object to create a new SHM object,
    rather than attaching to an existing one.
    """

    def __init__(self, name, size=posix_ipc.PAGE_SIZE, create=True):
        self.name = name
        self.size = size
        if create:
            memory = posix_ipc.SharedMemory(self.name, posix_ipc.O_CREX,
                                            size=self.size)
        else:
            memory = posix_ipc.SharedMemory(self.name)
        self.mapfile = mmap.mmap(memory.fd, memory.size)
        os.close(memory.fd)
        return

    def put(self, item):
        """Put item in shared memory.
        """
        # TODO: Deal with the case where len(item) > size(self.mapfile)
        # TODO: Guard this method with a named semaphore
        self.mapfile.seek(0)
        pickle.dump(item, self.mapfile, protocol=2)
        return

    def get(self):
        """Get a Python object from shared memory.
        """
        # TODO: Deal with the case where len(item) > size(self.mapfile)
        # TODO: Guard this method with a named semaphore
        self.mapfile.seek(0)
        return pickle.load(self.mapfile)

    def __del__(self):
        try:
            self.mapfile.close()
            memory = posix_ipc.SharedMemory(self.name)
            memory.unlink()
        except:
            pass
        return

对于Java端,您想创建相同的类,尽管我在评论中说过,JTux似乎提供了等效的功能,并且您需要的API在UPosixIPC类中。

下面的代码概述了您需要实现的东西。但是,缺少一些东西-
异常处理是显而易见的东西,还有一些标志(在UConstant中找到它们),并且您需要添加一个信号量来保护put/
get方法。但是,这应该可以使您走上正确的道路。请记住,一个mmap或内存映射文件是一段RAM的类似文件的接口。因此,您可以像使用fd普通文件一样使用其文件描述符。

import jtux.*;

class SHM {

    private String name;
    private int size;
    private long semaphore;
    private long mapfile; // File descriptor for mmap file

    /* Lookup flags and perms in your system docs */
    public SHM(String name, int size, boolean create, int flags, int perms) {
        this.name = name;
        this.size = size;
        int shm;
        if (create) {
            flags = flags | UConstant.O_CREAT;
            shm = UPosixIPC.shm_open(name, flags, UConstant.O_RDWR);
        } else {
            shm = UPosixIPC.shm_open(name, flags, UConstant.O_RDWR);
        }
        this.mapfile = UPosixIPC.mmap(..., this.size, ..., flags, shm, 0);
        return;
    }


    public void put(String item) {
        UFile.lseek(this.mapfile(this.mapfile, 0, 0));
        UFile.write(item.getBytes(), this.mapfile);
        return;
    }


    public String get() {    
        UFile.lseek(this.mapfile(this.mapfile, 0, 0));
        byte[] buffer = new byte[this.size];
        UFile.read(this.mapfile, buffer, buffer.length);
        return new String(buffer);
    }


    public void finalize() {
        UPosix.shm_unlink(this.name);
        UPosix.munmap(this.mapfile, this.size);
    }

}
2020-12-03