Python分布式消息队列高并发处理与可靠性保障实战
引言
在工业互联网与车联网时代，单节点消息队列每秒处理10万+请求已成为基本要求。本文基于Python异步编程框架与分布式架构，深度解析某国家级智能制造平台消息系统的设计实现。该系统在华为云鲲鹏服务器集群实测中，成功支撑12.7万QPS的持续负载，消息丢失率低于0.0001%，端到端延迟稳定在18ms以内。
一、高并发架构设计
1.1 混合事件循环模型
采用CPU亲和性事件循环架构，实现网络IO与业务处理的物理隔离：
python
import asyncio |
|
import multiprocessing |
|
from asyncio import AbstractEventLoop |
|
class AffinityEventLoop: |
|
def __init__(self, core_id): |
|
self.loop = asyncio.new_event_loop() |
|
self.core_id = core_id |
|
self.process = multiprocessing.Process( |
|
target=self._run_loop, |
|
args=(core_id,) |
|
) |
|
def _run_loop(self, core_id): |
|
# 设置CPU亲和性 |
|
os.sched_setaffinity(0, [core_id]) |
|
asyncio.set_event_loop(self.loop) |
|
self.loop.run_forever() |
|
class HybridEventLoopManager: |
|
def __init__(self, io_cores=4, compute_cores=12): |
|
self.io_loops = [AffinityEventLoop(i) for i in range(io_cores)] |
|
self.compute_loops = [AffinityEventLoop(i+io_cores) for i in range(compute_cores)] |
|
async def start(self): |
|
for l |
转载自CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/Start_mswin/article/details/151120226
