深入讀了讀python的官方文檔，發覺Python自帶的multiprocessing模塊有很多預制的接口可以方便的實現多個主機之間的通訊，進而實現典型的生產者-消費者模式的分布式任務架構。

之前，為了在Python中實現生產者-消費者模式，往往就會選擇一個額外的隊列系統，比如rabbitMQ之類。此外，你有可能還要設計一套任務對象的序列化方式以便塞入隊列。如果沒有隊列的支持，那不排除有些同學不得不從socket服務器做起，直接跟TCP/IP打起交道來。

其實multiprocessing.managers中有個BaseManager就為開發者提供了這樣一個快速接口。

我們假定的場景是1個生產者（producer.py）+8個消費者(worker.py)的系統，還有一個中央節點負責協調（server.py）實現如下：

server.py

from multiprocessing.managers import BaseManagerimport Queuequeue = Queue.Queue() #初始化一個Q，用于消息傳遞class QueueManager(BaseManager):  passQueueManager.register('get_queue', callable=lambda:queue) # 在系統中發布get_queue這個業務if __name__ == '__main__':  m = QueueManager(address=('10.239.85.193', 50000),authkey='abr' ) # 監聽所有10.239.85.193的50000口  s = m.get_server()  s.serve_forever()

worker.py

from multiprocessing.managers import BaseManagerfrom multiprocessing import Poolclass QueueManager(BaseManager): passQueueManager.register('get_queue') def feb(i): #經典的'山羊增殖'  if i < 2: return 1  if i < 5 : return feb(i-1) + feb(i-2)  return feb(i-1) + feb(i-2) - feb(i-5)def worker(i):   m = QueueManager(address=('10.239.85.193', 50000), authkey='abr')#連接server  m.connect()  while True:    queue = m.get_queue()# 獲取Q   c = queue.get() print feb(c)if __name__ == '__main__':  p = Pool(8) # 分進程啟動8個worker  p.map(worker, range(8))producer.pyfrom multiprocessing.managers import BaseManagerclass QueueManager(BaseManager):  passQueueManager.register('get_queue')if __name__ == '__main__': m = QueueManager(address=('10.239.85.193', 50000), authkey='abr') m.connect() i = 0 while True:   queue = m.get_queue()   queue.put(48)   i+=1

系統會直接將Queue() 對象中的數據直接封裝后通過TCP 50000端口在主機之間傳遞。不過需要注意的是，由于authkey的緣故，各個節點要求python的版本一致。

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