这是一个创建于 620 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
公司有个项目，主要需求就是 能够执行用户上传的插件(就是 pyton2 代码)，并且按照一定的流程执行，然后要支持集群模式。
先说问题：
- 写插件的人调试困难，基本上属于黑盒了
- 改插件代码之后再重新执行，特别的麻烦
- 我还需要写检查代码语法的函数(虽然利用 ast 模块已经实现了)，比如：必须定义 main 函数，并且仅有一个入参。但是使用中还是有其他的一些问题，比如一些我没考虑到的情况出现。就会导致后面执行的时候报错或者根本无法载入进去。
- 插件可能会出现内存泄露的情况，导致服务区器存吃满。别人每次都会直接找我们，虽然是因为插件导致的。可能需要能自定监测插件是否出现内存泄露的办法。
具体是：
有个 web 界面上传插件，然后在界面上面配置几个插件执行。这个任务会按照设置好的周期执行。
插件的流程是具体的 为：查询数据--处理数据--发送数据
查询到的数据每次大概有 1000 条，占用 10 兆左右的内存，每天大概有 7000 万条数据
现在我的做法：
- 用户上传插件之后，各个机器收到 kafka 消息，然后用
importlib将插件动态导入进内存中 以便后面调用 - 单独有个进程去执行查询数据的脚本
- 将查询到的数据通过 kafka 发送至处理数据的进程
处理数据的进程收到 kafka 消息 根据消息内要执行的处理数据插件、发送数据插件来分别按照流程调用插件- 最后需要将最后一步的数据写进 ES ，并且通过 kafka 进行通知回调
上面为什么要用 importlib 载入到内存中，是因为一开始尝试用命令行直接 python xxx.py 执行插件。但是这个调用行为属于高频操作，每天大概要调用几百万次。每次重新开启 python 虚拟机，速度根本就跟不上。所以后来改成直接载入到内存，通过函数调用。
求助大佬们，有没有开源的框架能够胜任这种情况的？已经尽可能精简了，希望大佬们留下一点点意见。
 | 1 musi 2024-03-27 10:12:17 +08:00 打开一下思路 引入 faas ，想稳定就云厂商，想自建就找开源的 然后就变成了两个服务之间的交互 rpc/http 看喜好 |
 | 3 Dongxiaohao 2024-03-27 11:33:27 +08:00 没写过你这种流程引擎，但是有类似的户上传 Python 算法，给服务端去执行； Python 那边起了一个 Flask 的 webserver ，提供 deploy 和 uninstall 和调用算法 predict 方法的接口。 大致流程就是 web 服务器部署算法之后，Java 把算法文件传给 Flask ，Flask 动态加载这个 Python 算法，存在内存中。 然后等待 Java 调用 predict 的请求就行了。 要和算法编写人员约定好算法文件的部分格式，比如主类名称，和方法名，不能乱写。 |
 | 4 foolishcrab 2024-03-27 12:09:38 +08:00 via iPhone 你看一下 perfect hq |
 | 5 SmiteChow 2024-03-27 12:31:14 +08:00 核心问题：动态代码应该动态编译执行，而不是存为文件。以下是实战中的代码片段，供参考 ``` code = compile(python_code, run_file_path, 'exec') space = globals() space['__builtins__'].update({ 'asql_runtime': self.runtime, 'asql_types': data_types, 'asql_stdlib': stdlib, }) func = FunctionType(code.co_consts[0], space) ``` 其他的问题： 1. 调试，可以提供命令行 sdk 2. 动态编译执行已解决 3. 具体问题具体分析，语法检查目前实现方式没问题 4. 单独开进程去跑才能控制开销，一下是实战中的代码片段，供参考 ``` recv_end, send_end = multiprocessing.Pipe(False) process = multiprocessing.Process(target=self.execute_python_method, args=(send_end, func_name, *args)) process.start() bag = {'process': process, 'timeout': False} timer = threading.Timer(self.configure.hook_method_max_execute_time, self.terminate_python_method, args=(bag,)) timer.start() process.join() # 超时结束 if bag['timeout']: raise HookMethodExecuteTimeOut(func_name) # 在规定时间内结束 timer.cancel() result, ok = recv_end.recv() ``` |
 | 7 BeUself OP @foolishcrab 好的，我去看看 |
| 8 BeUself OP @Dongxiaohao 估计和我这个差不多的实现方式 |
 | 9 imaple 2024-03-27 15:00:05 +08:00 听着好像 xxljob 就能解决, 定时调度自定义 python 代码 |
 | 11 ryulxy 2024-03-27 20:21:59 +08:00 我做过的事情和这个有点像，是 C++开发的引擎里嵌入 Python 虚拟机载入用户编写的 Python 脚本执行，可以动态载入 Python 脚本，脚本修改后可以热重载不用重启，然后捕获 Python 脚本编译阶段的报错不运行，和游戏引擎脚本差不多 |
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