Ceci est un post invité de Foxmask posté sous licence creative common 3.0 unported.

Tout récemment j’ai voulu donner un coup de fouet à mon script de traitement de Trigger Happy (que je fais tourner sur ma “raspberry pi” parce que chuis un w4rl0rdZ:P) que j’estimais être trop long dans ses traitements de données.

Actuellement avec Trigger Happy, j’ai 30 sources de données (essentiellement des flux rss), que je parcours, et quand un nouvel item arrive, je l’envoi à pétaouchnock (Evernote ;) Le tout prend 7min, soit 14secondes par source. La loose totale.

Voici le corps du délit :

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import os
import datetime
import time

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "django_th.settings")
from django_th.services import default_provider
from django_th.models import TriggerService
from django.utils.log import getLogger

# create logger
logger = getLogger('django_th.trigger_happy')

def go():
    """
        run the main process
    """
    trigger = TriggerService.objects.filter(status=True)
    if trigger:
        for service in trigger:
[...]
    else:
        print "No trigger set by any user"


def main():
    default_provider.load_services()
    # let's go
    go()

if __name__ == "__main__":

    main()

Mais avant que je ne me penche sur le code du script pour l’améliorer, je me suis dit que plutôt que de chercher à corriger un problème, autant chercher la source de celui-ci d’abord (normal hein).

Un HTOP m’a révélé :

1. que le CPU était à 100% tout le temps, que le script tourne ou pas
2. quye la raison était double : rabittmq et celery…

Une fois shootés ces derniers, tout va pour le mieux :P
Je ne dis pas que ceux ci sont de la merde, mais que, pour mon cas, la crontab se suffit à elle-même.

Donc une fois désinstallés c’est 2 (sur)consommateurs de ressources, je relance le script pour tomber à un temps de traitement à 5mn

2014-02-02 14:40:51,693 INFO fire 5142 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News Sam et Max nothing new
2014-02-02 14:40:53,865 INFO fire 5142 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News de Numerama nothing new
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2014-02-02 14:44:08,010 INFO fire 5142 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News Frandroid = 1 new data
2014-02-02 14:44:17,624 INFO fire 5142 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de TechCrunch Mobile nothing new
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2014-02-02 14:44:31,299 INFO fire 5142 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - HumanCoders Python nothing new
2014-02-02 14:44:52,751 INFO fire 5142 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - HauteFeuille Lab (python) nothing new
2014-02-02 14:44:58,850 INFO fire 5142 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Python Plone Planet nothing new

Comme je suis un éternel insatisfait de bibi, j’ai cherché des moyens un peu partout, jusqu’à ce que Sam me souffle une suggestion ;)

A présent donc une version modifiée pour exploiter le multiprocessing est la suivante :

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import os
import datetime
import time
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "th.settings")

from django_th.services import default_provider
from django_th.models import TriggerService
from django.utils.log import getLogger

# create logger
logger = getLogger('django_th.trigger_happy')

def go(service):
    """
        run the main process
    """
    [...]


def main():
    default_provider.load_services()
    # let's go
    trigger = TriggerService.objects.filter(status=True)
    if trigger:
        from multiprocessing import Pool
        pool = Pool(processes=5)
        result = pool.map(go, trigger)
    else:
        print "No trigger set by any user"

if __name__ == "__main__":

    main()

fait tomber le temps de traitement à … 1min …:

$ date && ./fire.sh && date 
dimanche 2 février 2014, 14:58:38 (UTC+0100)
2014-02-02 14:58:48,221 INFO fire 5334 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de La Ferme du Web nothing new
2014-02-02 14:58:48,243 INFO fire 5336 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Humeurs Illustrées nothing new
2014-02-02 14:58:48,256 INFO fire 5337 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Kernel Panic nothing new
2014-02-02 14:58:48,283 INFO fire 5333 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News Sam et Max nothing new
2014-02-02 14:58:48,907 INFO fire 5335 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux d'un Odieux Connard nothing new
2014-02-02 14:58:49,267 INFO fire 5334 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - flux de Paulds nothing new
2014-02-02 14:58:49,446 INFO fire 5336 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux du Journalisme Total nothing new
2014-02-02 14:58:49,713 INFO fire 5333 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News de Numerama nothing new
2014-02-02 14:58:49,847 INFO fire 5335 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Strict minimum nothing new
2014-02-02 14:58:50,209 INFO fire 5334 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Odeon nothing new
2014-02-02 14:58:50,353 INFO fire 5337 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de AngularJS nothing new
2014-02-02 14:58:50,830 INFO fire 5333 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Un blog d'adminsys Libres nothing new
2014-02-02 14:58:51,338 INFO fire 5336 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de JEEK nothing new
2014-02-02 14:58:51,396 INFO fire 5334 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Nicolargo nothing new
2014-02-02 14:58:51,476 INFO fire 5337 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Yearofmoo Articles nothing new
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2014-02-02 14:58:52,640 INFO fire 5336 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Recher nothing new
2014-02-02 14:58:52,971 INFO fire 5335 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Alex Mac Caw nothing new
2014-02-02 14:58:53,416 INFO fire 5334 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News Les Numériques nothing new
2014-02-02 14:58:53,474 INFO fire 5333 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de TechCrunch Mobile nothing new
2014-02-02 14:58:53,870 INFO fire 5337 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News Novapost nothing new
2014-02-02 14:58:54,072 INFO fire 5335 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - PointGPhone nothing new
2014-02-02 14:58:54,316 INFO fire 5333 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux Django annonces nothing new
2014-02-02 14:58:54,853 INFO fire 5336 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - La Hyène - Python nothing new
2014-02-02 14:58:55,111 INFO fire 5335 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - HumanCoders Python nothing new
2014-02-02 14:58:55,222 INFO fire 5334 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News Frandroid nothing new
2014-02-02 14:58:55,380 INFO fire 5337 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - HauteFeuille Lab (python) nothing new
2014-02-02 14:58:55,696 INFO fire 5336 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - News de PCInpact nothing new
2014-02-02 14:59:02,214 INFO fire 5337 user: foxmask - provider: ServiceRss - consummer: ServiceEvernote - Flux de Python Plone Planet nothing new
dimanche 2 février 2014, 14:59:02 (UTC+0100)

Comme on l’aura remarqué la différence entre les 2 versions est l’appel fait à a fonction go

avant :

def main():
    default_provider.load_services()
    # let's go
    go()

après :

def main():
    default_provider.load_services()
    # let's go
    trigger = TriggerService.objects.filter(status=True)
    if trigger:
        from multiprocessing import Pool
        pool = Pool(processes=5)
        result = pool.map(go, trigger)
    else:
        print "No trigger set by any user"

du coup l’appel de la fonction “go” implique de changer sa signature en lui filant comme argument “trigger” (le QuerySet de l’appli Django)

A présent donc pool.map fait l’itération des données trouvées dans le modele TriggerService et exécute tout le tintouin. *<:o) ps : @Sam : chose promise chose dûe ;) edit: apres de moult nouveaux essais sur le sujet, seul SQLite supporte cette façon de faire. MySQL, PostgreSQL non. La faute au multiprocessing, qui m’a-t-on confirmé de ci de là ne convient pas du tout pour gérer des connexions aux bases.

Ok, donc tout ça, ça à l’air de faire la même chose, c’est à dire de faire plusieurs choses en même temps, sans bloquer.

Donc c’est pareil ?

Non. En fait c’est une question de point de vue : non bloquant dans quel contexte ?

Si c’est l’IO, c’est asynchrone

Pour rappel, l’IO (Input/Ouput), c’est toute activité qui implique que des données entrent et sortent de votre programme : saisie utilisateur, print sur un terminal, lecture sur une socket, écriture sur le disque, etc. Une opération I/O a plusieurs caractéristiques :

• Le temps que prend l’opération n’est pas dépendant du CPU : la vitesse du disque, la latence du réseau, le nombre d’heures de sommeil du sysadmin sont les facteurs qui vont déterminer quand l’opération va prendre fin.
• Le corollaire, c’est qu’on ne peut pas prédire quand l’opération va prendre fin depuis le programme.
• Sur les services avec beaucoup d’I/O (serveurs Web, bases de données, crawlers, scripts de déploiement, etc), c’est l’I/O qui généralement prend le plus de temps dans l’exécution du programme. L’optimisation de ces opérations va donc l’accélérer bien plus que de changer votre algo.

La plupart des programmes bloquent quand ils effectuent une opération I/O. Par exemple, si vous faites ceci en Python :

import urllib2

# télécharge et affiche le contenu de la page d'acceuil de sam et max
print(urllib2.urlopen('http://sametmax.com').read())
print("Coucou")

La ligne print("Coucou") ne s’exécutera pas tant que la ligne précédente n’aura pas terminé de s’exécuter. Dans ce cas ce n’est pas très grâve, mais dans ce cas là :

import urllib2


mille_urls = obtenir_liste_de_mille_urls()
contenu = []

# télécharge et sauvegarde dans une liste
# le contenu de chacune des 1000 urls
for url in mille_urls:
    contenu.append(urllib2.urlopen(url).read())

Chaque url est téléchargée une par une, et comme Internet, c’est vachement lent (300 ms X 1000, ça fait 5 minutes, mine de rien), votre programme va prendre un temps fou. Et pour rien en plus, car votre programme va passer la majeure partie du temps à ne rien faire ! En effet, 99% du temps de votre programme est passé à attendre qu’Internet réponde, pendant que votre CPU se touche les noix.

La programmation asynchrone est une réponse à cela : au lieu d’attendre que se finissent les entrées et les sorties, le programme continue de fonctionner.

Une autre problématique se pose alors : comment obtenir le résultat de l’opération d’I/O, puisqu’on ne sait pas quand il va arriver et qu’on attend pas qu’il arrive ?

C’est là que les systèmes asynchrones font un peu de magie. En vérité, une partie du programme attend, mais discrètement, en arrière plan, au niveau de ce qu’on appelle une boucle d’événements (“events loop”), c’est à dire une boucle infinie qui check régulièrement si une opération I/O ne s’est pas terminée.

Cette boucle est invisible pour vous, votre programme continue de tourner. Mais si une opération I/O envoie des données, alors l’events loop va réagir.

Ca a l’air compliqué, mais en fait, c’est, la plupart du temps, juste une histoire de callback (si la notion vous échappe, je vous renvois à l’article dédié…). Par exemple en Javascript :

var mille_urls = obtenir_liste_de_mille_urls();
var contenu = [];

# notre callback qui va permettre d'ajouter 
# le contenu téléchargé à notre liste
var callback = function(data) { 
      contenu.push(data);
};

# Bon, j'utilise jquery pour simplifier le code...
# On boucle sur les milles URL
$.each(mille_urls, function(index, url) {
  # On télécharge le contenu, MAIS comme
  # $.get est naturellement non blocante,
  # elle ne va pas attendre qu'internet 
  # réponde pour continuer la boucle, et
  # donc on pourra attendre plusieurs réponses
  # en même temps. Pour avoir le résultat de 
  # chaque réponse, on passe un callback qui 
  # va être appelé quand la réponse arrive.
  $.get(url, callback);

});

Comprenez bien la subtilité : à tout moment, il n’y a qu’UN SEUL process javascript qui s’éxécute. Il n’y a pas deux traitements, pas de threads, pas de processus parallèles, rien de tout ça. Simplement, Javascript n’attend pas la réponse de sa requête pour faire la requête suivante, il continu sur sa lancée, et donc peut optimiser les temps d’attente en attendant plusieurs choses en même temps.

Javascript utilise massivement des API asynchrones, c’est au cœur du langage, il n’y a aucun effort à faire pour cela. A l’inverse, Python est synchrone par nature, et il faut vraiment se faire chier pour obtenir un algo asynchrone. Ceci changera avec Python 3.4 qui accueillera tulip dans la stdlib, afin de se moderniser sur ce point. En attendant, si vous voulez faire de l’asynchrone en Python, vous pouvez voir du côté de gevent, monocle ou Tornado. L’alternative est d’utiliser des threads ou des processus séparés, ce qui ne demande rien à installer, mais est un peu verbeux, et est moins performant.

Souvenez-vous que l’I/O, c’est toute entrée et sortie du programme. Un clic sur un bouton, c’est une entrée, mettre à jour un élément du DOM dans le navigateur, c’est une sortie. La programmation asynchrone est donc importante pour la réactivité des programmes.

Si un algorithme peut répartir son travail en plusieurs bouts, c’est parallèle

Par exemple, vous avez 1000 images en haute définition à traiter : il faut les redimensionner, les mettre en noir et blanc et ajouter une ombre sur les bords. Là, la partie de votre programme qui prend le plus de temps, c’est le traitement des images, pas l’I/O, et donc c’est le CPU. Par exemple, en Python :

for image in obtenir_liste_images():
    # I/O
    data = lire_image(image) 

    # gros du travail
    redimensioner(data)
    mettre_en_noir_et_blanc(data)
    ajouter_ombre(data)

    # I/O
    ecrire_image(data, image)

Si vous avez plusieurs ordinateurs, une manière de paralléliser le travail est de mettre 500 images sur l’un, et 500 images sur l’autre, et de lancer le script sur chaque ordi.

Si vous avez plusieurs processeurs dans votre ordi (ce qui est le cas de tous les ordis modernes, et plus seulement les super-calculateurs comme il y a 10 ans), vous pouvez aussi paralléliser le travail sur une seule machine : chaque processeur va s’occuper d’une partie du taf.

Bien entendu, vous pouvez lancer le script 2 fois, mais cela ne marche que sur des travaux simples comme celui là. Et ça suppose que vous connaissez le nombre de CPU que vous voulez faire travailler à l’avance.

Une manière de faire plus propre est d’utiliser des threads ou des processus séparés. En Python, le thread ne servirait à rien, car on se heurterait au GIL, le fameux global interpréteur lock, qui fait qu’une VM n’utilise qu’un processeur, quoi qu’il arrive. Les threads ne sont donc utiles (en Python), que pour l’I/O. Par contre on peut utiliser plusieurs processus :

from multiprocessing import Process

def traiter_les_images(debut, fin):

 for image in obtenir_liste_images()[debut, fin]:
    # I/O
    data = lire_image(image) 

    # gros du travail
    redimensioner(data)
    mettre_en_noir_et_blanc(data)
    ajouter_ombre(data)

    # I/O
    ecrire_image(data, image)

# On crée deux processus, un pour traiter les 500 premières images,
# un pour traiter les images de 500 à 1000
p1 = Process(target=traiter_les_images, args=(0, 500))
p2 = Process(target=traiter_les_images, args=(500, 1000))
# On les démarre, ils se séparent alors du programme pour
# devenir indépendant
p1.start()
p2.start()
# on dit au programme d'attendre la fin des deux processus
# CE programme bloque ici, mais les deux processus, eux,
# ne bloquent pas.
p1.join()
p2.join()

Dans cet exemple, il y a TROIS processus : votre programme Python, et les deux processus qui vont traiter les photos, qui consistent ni plus ni moins en la fonction traiter_les_images() qui a maintenant un process pour elle toute seule.

La plupart des langages ont ce genre de mécanisme pour faire du travail en parallèle. Java utilise les threads par exemple. Javascript utilise les Web Workers.

Nous traitons des données de plus en plus massives (jeux vidéos, encoding divx, retouche d’images, montage de sons…), et maîtriser la parallélisation permet donc d’optimiser les ressources de nos machines modernes afin d’être toujours plus efficace.

Si il y a plusieurs entités indépendantes, c’est concurrent

Si vous avez un serveur et un client, c’est de la programmation concurrente. Si vous avez un module qui s’occupe des I/O utilisateurs, un qui s’occupe de la base de données et un qui surveille le comportement de l’OS, dans des processus séparés, et qui communiquent entre eux, c’est de la programmation concurrente.

La programmation concurrente suppose que chaque acteur de votre système est indépendant et possède son propre état. Idéalement, les acteurs sont capables de communiquer entre eux. Généralement, ils partagent une ressource à laquelle ils doivent accéder, par exemple un fichier de log. Et c’est là qu’il faut faire attention : certaines ressources ne sont pas faites pour êtres utilisées en même temps par plusieurs process. C’est pour ça qu’on parle d’accès concurrent comme d’un gros problème en informatique.

Un exemple de programmation concurrente en Python serait d’avoir un process qui regarde régulièrement si il y a des mails, et les sauvegarde. Si il reçoit un message suspect, il envoie le message à un autre process, un anti-virus, qui en plus de surveiller l’ordi, peut désinfecter le mail. Exemple :

from multiprocessing import Process, Queue

entree_traiteur_de_mail = Queue()
entree_anti_virus = Queue()

def traiter_les_mails():

    # Les processus qui tournent continuellement
    # en arrière plan sont juste boucle infinie
    while True:
        mail = obtenir_mail()
        # Si un mail est suspect, on l'envoie
        # au processus de l'anti-virus, 
        # et on attend qu'il nous le renvoie
        # tout propres.
        # Les deux processus sont indépendant,
        # ils fonctionnent l'un sans l'autre et
        # ne sont pas dans la même VM.
        if mail_est_suspect(mail):
            entree_anti_virus.put(mail)
            mail = entree_traiteur_de_mail.get()
        sauvegarder_mail(mail)


def anti_virus():

    while True:
        # L'anti-virus vérifie périodiquement 
        # s'il n'a pas un mail à nettoyer,
        # mais n'attend que 0.01 seconde, et si
        # rien ne se présente, continue son 
        # travail.
        try:
            # Si il y a un mail à désinfecter,
            # il le nettoie, et le renvoie
            # au processus de traitement de mails.
            mail = entree_anti_virus.get(0.01)
            desinfecter_mail(mail)
            entree_traiteur_de_mail.put(mail)
        except TimeoutError:
            pass
        # L'anti-virus ne fait pas que desinfecter 
        # les mails, il a d'autres tâches à lui
        verifier_virus_sur_system()


# On lance les process. La plupart du temps, il n'y a 
# pas de mail suspect, et donc les deux processus
# n'en bloquent pas. En cas de mail suspect ils bloquent
# le temps d'échanger le mail entre eux.
process_traitement_mail = Process(target=traiter_les_mails)
process_anti_virus = Process(target=anti_virus)
process_anti_virus.start()
process_traitement_mail.start()
process_anti_virus.join()
process_traitement_mail.join()

La programmation concurrente est donc une question d’architecture : vous êtes en concurrence ou non si vous décidez de répartir votre code entre plusieurs acteurs indépendant ou non. Les acteurs peuvent avoir des tâches distinctes, et ne pas se bloquer, mais communiquer sur les tâches communes. L’avantage de la programmation concurrente, c’est sa robustesse : si un process plante, le reste de votre programme continue de fonctionner. C’est pour cette raison qu’Erlang, un langage connu pour créer des systèmes increvables, base toute sa philosophie là dessus : un programme Erlang est composé de milliers d’acteurs communiquant entre eux par messages.

Hey, mais, attends là !

Ton exemple de programmation parallèle, c’est aussi une exécution concurrente. Et puis si on fait pleins de processus, pour faire la même tâche d’I/O, ils ne se bloquent pas entre eux, donc c’est non bloquant sur l’I/O, c’est asynchrone !

Allez-vous me dire, fort intelligement. Car nous avons des lecteurs intelligents.

Hé oui, effectivement, ce sont des notions qui se chevauchent. Comme je vous l’ai dit, c’est une question de point de vue. Si on se place du point de vue de l’algo, on peut paralléliser le traitement, ou non. Et il y a plusieurs manières de paralléliser. Si on se place du point de vue de l’I/O, on peut bloquer ou non, et alors on est dans de l’asynchrone. Si on se place du point de vue des acteurs, on peut en avoir plusieurs indépendants ou non, alors on est en concurrence.

En fait, même plusieurs acteurs qui communiquent entre eux sont considérés comme étant chacun en train de faire de l’I/O, avec les autres…

Bref, ces 3 termes, c’est de la sémantiques. Au final, ce qui importe, c’est que vous compreniez les enjeux qu’il y a derrière pour écrire un programme qui fasse son boulot comme il faut, et finisse en temps et en heure.