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在Python中测试访问同一数据的竞争条件的方法,

来源:http://www.gd-chuangmei.com 作者:美高梅游戏网站 时间:2019-09-03 23:24

在Python中测试访问同一数据的竞争条件的方法,python竞争

当你有多个进程或线程访问相同的数据时,竞争条件是一个威胁。本文探讨了在发现竞争条件后如何测试它们。

Incrmnt

你在一个名为“Incrmnt”的火热新创公司工作,该公司只做一件事情,并且做得比较好。

你展示一个全局计数器和一个加号,用户可以点击加号,此时计数器加一。这太简单了,而且容易使人上瘾。毫无疑问这就是接下来的大事情。

投资者们争先恐后的进入了董事会,但你有一个大问题。

竞争条件

在你的内测中,Abraham和Belinda是如此的兴奋,以至于每个人都点了100次加号按钮。你的服务器日志显示了200次请求,但计数器却显示为173。很明显,有一些请求没有被加上。

先将“Incrmnt变成了一坨屎”的新闻抛到脑后,你检查下代码(本文用到的所有代码都能在Github上找到)。  

# incrmnt.py
import db

def increment():
  count = db.get_count()

  new_count = count + 1
  db.set_count(new_count)

  return new_count

你的Web服务器使用多进程处理流量请求,所以这个函数能在不同的线程中同时执行。如果你没掌握好时机,将会发生:  

# 线程1和线程2在不同的进程中同时执行
# 为了展示的目的,在这里并排放置
# 在垂直方向分开它们,以说明在每个时间点上执行什么代码
# Thread 1(线程1)         # Thread 2(线程2)
def increment():
                  def increment():
  # get_count returns 0
  count = db.get_count()
                    # get_count returns 0 again
                    count = db.get_count()
  new_count = count + 1
  # set_count called with 1
  db.set_count(new_count)
                    new_count = count + 1
                    # set_count called with 1 again
                    db.set_count(new_count)

所以尽管增加了两次计数,但最终只增加了1。

你知道你可以修改这个代码,变为线程安全的,但是在你那么做之前,你还想写一个测试证明竞争的存在。

重现竞争

在理想情况下,测试应该尽可能的重现上面的场景。竞争的关键因素是:

?两个 get_count 调用必须在两个 set_count 调用之前执行,从而使得两个线程中的计数具有相同的值。

set_count 调用,什么时候执行都没关系,只要它们都在 get_count 调用之后即可。

简单起见,我们试着重现这个嵌套的情形。这里整 个Thread 2 在 Thread 1 的首个 get_count 调用之后执行:

 

# Thread 1             # Thread 2
def increment():
  # get_count returns 0
  count = db.get_count()
                  def increment():
                    # get_count returns 0 again
                    count = db.get_count()

                    # set_count called with 1
                    new_count = count + 1
                    db.set_count(new_count)
  # set_count called with 1 again
  new_count = count + 1
  db.set_count(new_count)

before_after 是一个库,它提供了帮助重现这种情形的工具。它可以在一个函数之前或之后插入任意代码。

before_after 依赖于 mock 库,它用来补充一些功能。如果你不熟悉 mock,我建议阅读一些优秀的文档。文档中特别重要的部分是 Where To Patch。

我们希望,Thread 1 调用 get_count 后,执行全部的 Thread 2 ,之后恢复执行 Thread 1。

我们的测试代码如下:  

# test_incrmnt.py

import unittest

import before_after

import db
import incrmnt

class TestIncrmnt(unittest.TestCase):
  def setUp(self):
    db.reset_db()

  def test_increment_race(self):
    # after a call to get_count, call increment
    with before_after.after('incrmnt.db.get_count', incrmnt.increment):
      # start off the race with a call to increment
      incrmnt.increment()

    count = db.get_count()
    self.assertEqual(count, 2)

在首次 get_count 调用之后,我们使用 before_after 的上下文管理器 after 来插入另外一个 increment 的调用。

在默认情况下,before_after只调用一次 after 函数。在这个特殊的情况下这是很有用的,因为否则的话堆栈会溢出(increment调用get_count,get_coun t也调用 increment,increment 又调用get_count…)。

这个测试失败了,因为计数等于1,而不是2。现在我们有一个重现了竞争条件的失败测试,一起来修复。

防止竞争

我们将要使用一个简单的锁机制来减缓竞争。这显然不是理想的解决方案,更好的解决方法是使用原子更新进行数据存储——但这种方法能更好地示范 before_after 在测试多线程应用程序上的作用。

在 incrmnt.py 中添加一个新函数:

# incrmnt.py

def locking_increment():
  with db.get_lock():
    return increment()

它保证在同一时间只有一个线程对计数进行读写操作。如果一个线程试图获取锁,而锁被另外一个线程保持,将会引发 CouldNotLock 异常。

现在我们增加这样一个测试:  

# test_incrmnt.py

def test_locking_increment_race(self):
  def erroring_locking_increment():
    # Trying to get a lock when the other thread has it will cause a
    # CouldNotLock exception - catch it here or the test will fail
    with self.assertRaises(db.CouldNotLock):
      incrmnt.locking_increment()

  with before_after.after('incrmnt.db.get_count', erroring_locking_increment):
    incrmnt.locking_increment()

  count = db.get_count()
  self.assertEqual(count, 1)

现在在同一时间,就只有一个线程能够增加计数了。

减缓竞争

我们这里还有一个问题,通过上边这种方式,如果两个请求冲突,一个不会被登记。为了缓解这个问题,我们可以让 increment 重新链接服务器(有一个简洁的方式,就是用类似 funcy retry 的东西):  

# incrmnt.py

def retrying_locking_increment():
  @retry(tries=5, errors=db.CouldNotLock)
  def _increment():
    return locking_increment()

  return _increment()

当我们需要比这种方法提供的更大规模的操作时,可以将 increment 作为一个原子更新或事务转移到我们的数据库中,让其在远离我们的应用程序的地方承担责任。

总结

Incrmnt 现在不存在竞争了,人们可以愉快地点击一整天,而不用担心自己不被计算在内。

这是一个简单的例子,但是 before_after 可以用于更复杂的竞争条件,以确保你的函数能正确地处理所有情形。能够在单线程环境中测试和重现竞争条件是一个关键,它能让你更确定你正在正确地处理竞争条件。

当你有多个进程或线程访问相同的数据时,竞争条件是一个威胁。本文探讨了在发...

Python中设置变量访问权限的方法,python变量访问权限

在Class内部,可以有属性和方法,而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据,这样,就隐藏了内部的复杂逻辑。

但是,从前面Student类的定义来看,外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性:

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.score
98
>>> bart.score = 59
>>> bart.score
59

如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__,在Python中,实例的变量名如果以__开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:

class Student(object):

 def __init__(self, name, score):
  self.__name = name
  self.__score = score

 def print_score(self):
  print '%s: %s' % (self.__name, self.__score)

改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了:

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'

这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。

但是如果外部代码要获取name和score怎么办?可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法:

class Student(object):
 ...

 def get_name(self):
  return self.__name

 def get_score(self):
  return self.__score

如果又要允许外部代码修改score怎么办?可以给Student类增加set_score方法:

class Student(object):
 ...

 def set_score(self, score):
  self.__score = score

你也许会问,原先那种直接通过bart.score = 59也可以修改啊,为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:

class Student(object):
 ...

 def set_score(self, score):
  if 0 <= score <= 100:
   self.__score = score
  else:
   raise ValueError('bad score')

需要注意的是,在Python中,变量名类似__xxx__的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,不能用__name__、__score__这样的变量名。

有些时候,你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name,这样的实例变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。

双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢?其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name,所以,仍然可以通过_Student__name来访问__name变量:

>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'

但是强烈建议你不要这么干,因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。

总的来说就是,Python本身没有任何机制阻止你干坏事,一切全靠自觉。

在Class内部,可以有属性和方法,而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作...

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