python实现rpc的几种方式（SimpleXMLRPCServer 自带的、第三方ZeroRPC）、连接linux远程开发分布式锁、分布式id

# 远程过程调用
	-1 借助于rabbitmq,可以跨语言
  -2 SimpleXMLRPCServer 自带的
  -3 ZeroRPC
  -4 GRPC：跨语言的  https://zhuanlan.zhihu.com/p/425725192

1.1 SimpleXMLRPCServer 自带的

### 服务端
from xmlrpc.server import SimpleXMLRPCServer

# 通信使用xml格式
class RPCServer(object):
    def add(self,a,b):


        return a+b

# SimpleXMLRPCServer
server = SimpleXMLRPCServer(('localhost', 4242), allow_none=True)
server.register_introspection_functions()
server.register_instance(RPCServer())
server.serve_forever()


#### 客户端
import time
from xmlrpc.client import ServerProxy


# rpc 调用和http什么关系
'''
1 rpc 不是一种协议，它是一个概念：远程过程调用的概念，中间通过网络，底层可以基于tcp，也可以基于http，基于tcp自定制协议
2 有的rpc框架用了http协议
2 有的rpc框架直接使用tcp

'''
# SimpleXMLRPCServer  底层使用了http协议，速度稍微慢一些
def xmlrpc_client():
    print('xmlrpc client')
    c = ServerProxy('http://localhost:4242')
    res=c.add(3,4)
    print('通过rpc执行结果是：',res)

if __name__ == '__main__':
    xmlrpc_client()
    

 # 速度慢： 1 基于http  2 交互使用的xml格式

1.2 第三方ZeroRPC


### 服务端
import zerorpc

class RPCServer(object):
    def add(self,a,b):
        print('a+b',a+b)
        return a+b
# zerorpc
s = zerorpc.Server(RPCServer())
s.bind('tcp://0.0.0.0:4243')
s.run()



#### 客户端
import zerorpc
import time


# zerorpc
def zerorpc_client():
    print('zerorpc client')
    c = zerorpc.Client()
    c.connect('tcp://127.0.0.1:4243')

    print(c.add(88, 77))


if __name__ == '__main__':
    zerorpc_client()

在这里插入图片描述

2 连接 linux 远程 开发

# 咱么开发的环境
	-1 win 开发，linux上线
  -2 linux开发，Linux上线
  	-乌班图-》台式机--》装乌班图--》乌班图开发
  -3 mac系统，linux上线
  	-mac环境跟linxu很像
 

# 只有win机器，没有linux，项目要在linux下开发---》远程连接到linux中开发---》解释器用了远程linux的



# 使用pycharm远程连接linxu开发
	-本地代码传到linux
  -使用linux的解释器运行代码---》配置远端解释器
  -以后 在本地右键运行，实际上等同于，连到linux机器，执行


  
# win---》远端docker容器中开发

在这里插入图片描述

3 分布式锁

# 分布式系统中加锁---》悲观锁
	-mysql  行锁   性能不高
  -性能更高的分布式锁
  
# python 线程锁


# 分布式锁具备条件
1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行；
2、高可用的获取锁与释放锁；
3、高性能的获取锁与释放锁；
4、具备可重入特性；
5、具备锁失效机制，防止死锁；
6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败
	
  
# 三种方式实现
基于数据库实现分布式锁---》行锁
基于缓存（Redis等）实现分布式锁；----redis官方提供
基于Zookeeper实现分布式锁：分布式协调服务


# pip3 install redlock-py
from redlock import Redlock
import time
dlm = Redlock([{"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0}, ])

# 获得锁
my_lock = dlm.lock("my_resource_name",1000)

# 业务逻辑代码
print('sdfasdf')
time.sleep(20)

# 释放锁
dlm.unlock(my_lock)


# 这个代码可以放在任意的节点上，使用的是分布式锁，某个节点获取到锁后，别的节点获取不到，操作数据，释放锁后，别的节点的线程才能操作数据

3.1 自己基于redis 实现分布式锁

#  redis 分布式锁底层如何实现的
	SETNX：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做
  expire：超过这个时间锁会自动释放，避免死锁
  delete：Redis实现分布式锁的时候删除锁
  
  
  import redis
import uuid
import time

from threading import Thread,get_ident

# 连接redis
redis_client = redis.Redis(host="localhost",
                           port=6379,
                           # password=password,
                           db=10)


# 获取一个锁
# lock_name：锁定名称
# acquire_time: 客户端等待获取锁的时间
# time_out: 锁的超时时间
def acquire_lock(lock_name, acquire_time=10, time_out=10):
    """获取一个分布式锁"""
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + acquire_time
    lock = "string:lock:" + lock_name
    while time.time() < end:
        if redis_client.setnx(lock, identifier):
            # 给锁设置超时时间, 防止进程崩溃导致其他进程无法获取锁
            redis_client.expire(lock, time_out)
            return identifier
        elif not redis_client.ttl(lock):
            redis_client.expire(lock, time_out)
        time.sleep(0.001)
    return False


# 释放一个锁
def release_lock(lock_name, identifier):
    """通用的锁释放函数"""
    lock = "string:lock:" + lock_name
    pip = redis_client.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pip.watch(lock)
            lock_value = redis_client.get(lock)
            if not lock_value:
                return True

            if lock_value.decode() == identifier:
                pip.multi()
                pip.delete(lock)
                pip.execute()
                return True
            pip.unwatch()
            break
        except redis.excetions.WacthcError:
            pass
    return False




def seckill():
    identifier = acquire_lock('resource')
    print(get_ident(), "获得了锁")
    release_lock('resource', identifier)


if __name__ == '__main__':
    for i in range(50):
        t = Thread(target=seckill)
        t.start()

4 分布式id

# 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识

# 分布式id特点
  全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。  # uuid 
  趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。
  单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。
  信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。
  
  
# 生成分布式锁方案
-uuid ：
	import time
	import uuid
	res=uuid.uuid1(2,int(time.time())) # b5503ec0-42ff-11ee-adb4-000000000002
	print(res)

-数据自增：性能第

-Redis生成ID
	时间戳+incr
 
-snowflake（雪花算法）方案：pysnowflake
	雪花算法的使用场景就很明确了，用于确保全局唯一的id。
	还有一个从名字无法看出的特点就是，还能保证id的自增属性。

Snowflake 以 64 bit 来存储组成 ID 的4 个部分：
1、最高位占1 bit，值固定为 0，以保证生成的 ID 为正数；
2、中位占 41 bit，值为毫秒级时间戳；
3、中下位占 10 bit，值为工作机器的 ID，值的上限为 1024；
4、末位占 12 bit，值为当前毫秒内生成的不同 ID，值的上限为 4096；

-美团leaf算法