扩展python龙卷风应用程序的正确方法答案

【问题标题】：The proper way to scale python tornado application扩展python龙卷风应用程序的正确方法
【发布时间】：2012-01-28 01:42:54
【问题描述】：

我正在寻找某种方法将一个 tornado 应用程序实例扩展到多个实例。我有 5 台服务器，想在每 4 个应用程序实例上运行。我不知道如何解决的主要问题 - 是以正确的方式在实例之间进行通信。我看到了接下来的方法：

使用 memcached 共享数据。我认为这种方法不好，因为大量流量会通过 memcached 流向服务器。因此，将来可能会出现与交通相关的问题。
在每个实例之间打开套接字。对我来说，维持这样的沟通方式太难了。
使用ZeroMQ 之类的工具。我不熟悉这项技术。它可以成为在服务器之间扩展应用程序的方式吗？

【问题讨论】：

标签： python memcached scalability tornado zeromq

【解决方案1】：

我实际上正在寻找类似的东西，我想出的想法是这样的。使用 Python 多处理模块 (http://docs.python.org/library/multiprocessing.html) 以这种方式在各个服务器上将进程链接在一起。然后使用 memcached 服务器处理特定于会话的数据。（SessionID、IP 信息、用于将会话与特定用户以及他们正在使用的活动线程相关联的信息）其余的是从数据库实例驱动的数据。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以为每台服务器运行一个 memcached 实例和一个 tornado 实例。使用 repcached 使 memcached 实例彼此“主复制”，这样每个 tornado 实例都可以从其机器访问 memcached 数据。四个服务器用于 tornado 和 memcached 实例，第五个用于运行 haproxy 以平衡其他服务器。

www.haproxy.org/

repcached.lab.klab.org/

【讨论】：