【发布时间】：2016-06-14 14:17:11
【问题描述】：
我有一个 Flask 应用程序，它应该在指定路线上向用户显示长时间运行的函数的结果。结果每隔一小时左右就会改变一次。为了避免用户不得不等待结果，我想让它缓存在应用程序的某个地方，并在后台以特定的时间间隔（例如每小时）重新计算它，这样用户就不必等待长时间运行的计算函数。
我想出的解决这个问题的想法如下，但是，我不完全确定在具有多线程甚至多处理网络服务器（例如@）的生产环境中这样做是否真的“安全” 987654323@、eventlet、gunicorn 或其他。
为了在后台重新计算结果，我使用来自APScheduler library 的BackgroundScheduler。
然后将结果附加在collections.deque 对象中，该对象注册为模块范围的变量（因为据我所知，没有更好的可能性在 Flask 应用程序中保存应用程序范围的全局变量？！）。由于双端队列的最大大小设置为 2，所以旧的结果会随着新的进来而出现在双端队列的右侧。
Flask 视图现在将deque[0] 返回给请求者，它应该始终是最新的结果。我决定使用deque 而不是Queue，因为后者没有内置的可能性来读取第一项而不删除它。
因此，可以保证没有用户需要等待结果，因为旧的只有在新的进入的那一刻才会从“缓存”中消失。
请参阅下面的一个最小示例。运行脚本并点击http://localhost:5000 时，可以看到缓存在起作用——“作业完成时间”不应晚于 10 秒，再加上在“当前时间”之后重新计算它的非常短的时间，仍然不应该必须从作业函数等待time.sleep(5) 秒，直到请求返回。
对于给定的需求，这是一个有效的实现，也可以在生产就绪的 WSGI 服务器设置中工作，还是应该以不同的方式完成？
from flask import Flask
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time
import datetime
from collections import deque
# a global deque that is filled by APScheduler and read by a Flask view
deque = deque(maxlen=2)
# a function filling the deque that is executed in regular intervals by APScheduler
def some_long_running_job():
print('complicated long running job started...')
time.sleep(5)
job_finished_at = datetime.datetime.now()
deque.appendleft(job_finished_at)
# a function setting up the scheduler
def start_scheduler():
scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_job(some_long_running_job,
trigger='interval',
seconds=10,
next_run_time=datetime.datetime.utcnow(),
id='1',
name='Some Job name'
)
scheduler.start()
# a flask application
app = Flask(__name__)
# a flask route returning an item from the global deque
@app.route('/')
def display_job_result():
current_time = datetime.datetime.now()
job_finished_at = deque[0]
return '''
Current time is: {0} <br>
Job finished at: {1}
'''.format(current_time, job_finished_at)
# start the scheduler and flask server
if __name__ == '__main__':
start_scheduler()
app.run()
【问题讨论】：
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不，它不是线程/进程安全的。使用 redis 或类似的东西。
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可以用app.run(thread=True)运行开发服务器看看。
标签： python flask thread-safety deque apscheduler