Веб-сервис Python, подписанный на реактивный источник, вызывает странное поведение в объекте

Question

Я реализовал веб-сервис, используя Falcon. Эта служба хранит конечный автомат (pytransitions), который передается ресурсам службы в конструкторе. Служба работает с Gunicorn.

Веб-сервис запускает процесс при запуске с использованием RxPy. Событие вернулось в on_next(event) используется для запуска перехода в конечный автомат.

БАГ

Я ожидаю, что конечный автомат имеет согласованное состояние как в службе, так и в ресурсах, но кажется, что в ресурсах состояние никогда не изменяется.

У нас есть тест, который пытается воспроизвести это поведение, но на удивление тест работает

class TochoLevel(object):

    def __init__(self, tochine):
        self.tochine = tochine

    def on_get(self, req, res):
        res.status = falcon.HTTP_200
        res.body = self.tochine.state


def get_machine():
    states = ["low", "medium", "high"]

    transitions = [
        {'trigger': 'to_medium', 'source': ['low', 'medium', 'high'], 'dest': 'medium'},
        {'trigger': 'to_high', 'source': ['low', 'medium', 'high'], 'dest': 'high'},
        {'trigger': 'to_low', 'source': ['low', 'medium', 'high'], 'dest': 'low'}
    ]

    locked_factory = MachineFactory.get_predefined(locked=True)

    return locked_factory(
        states=states,
        transitions=transitions,
        initial='low',
        auto_transitions=False,
        queued=False
    )

def _level_observable(observer):
    for i in range(1, 21):
        sleep(0.1)
        next_val = 'to_low'

        if 8 <= i <= 15:
            next_val = 'to_medium'
        elif i > 15:
            next_val = 'to_high'
        observer.on_next(next_val)

    observer.on_completed()

def get_level_observable():
    return Observable.create(_level_observable)

class NotBlockingService(falcon.API):
    def __init__(self):
        super(NotBlockingService, self).__init__()

        self.tochine = get_machine()
        self.add_route('/tochez', TochoLevel(self.tochine))

    def _run_machine(self, val):
        self.tochine.trigger(val)
        print('machine exec: {}, state: {}'.format(val, self.tochine.state))
        return self.tochine.state

    def start(self):
        source = get_level_observable()
        (source.subscribe_on(ThreadPoolScheduler(2))
            .subscribe(self._run_machine))


def test_can_query_falcon_service_while_being_susbcribed_as_observer():

    svc = NotBlockingService()
    client = testing.TestClient(svc)

    assert client.simulate_get('/tochez').text == 'low'

    start = time()
    svc.start()
    sleep(1.2)

    assert client.simulate_get('/tochez').text == 'medium'
    end = time()

    sleep(1.2)

    assert client.simulate_get('/tochez').text == 'high'
    assert (end - start) < 2

ВОПРОС

Почему конечный автомат не меняет состояние в ресурсе TochoLevel когда я запускаю службу с Gunicorn и размножать государства в on_next метод RXPY?

Answer 1

Конечно, когда вы выполняете свой сервис в режиме разработки, вы используете только один форк (один процесс выполнения). Когда вы используете программное обеспечение, такое как Gunicorn, вы используете стратегию предварительной обработки для надежного обслуживания в производственной среде.

Стратегия предварительной обработки генерирует множество подпроцессов для разрешения запроса, и логика является независимой, работая каждый разветвление в автономном режиме между различными запросами.

Gunicorn, благодаря стандартизированной схеме приложения для WSGI в Python ( Python2_PEP-333 & Python3_PEP-3333), получает объект APP. Gunicorn запускает столько экземпляров (префорков), сколько указано в его конфигурации. Gunicorn называет таких работников вилками и по умолчанию использует 1 работника. Каждый работник будет работать со своим статусом, и, возможно, Gunicorn также создает новый экземпляр объекта App для каждого запроса...

Это причина вашего состояния машины без настойчивости.

Совет: попробуйте сначала запустить Gunicorn с 1 рабочим и проверьте постоянство состояния конечного автомата. Если вы достигнете устойчивости конечного автомата, то второй проблемой, которую необходимо решить, будет синхронизация конечного автомата по всем рабочим.