python – rpyc.Service需要10秒才能收到150kB对象(在localhost上,没有局域网问题)

内容导读

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内容图文

我正在构建一个大的(150kB时腌制)虚拟字典,并在其上运行一个快速平稳运行的虚拟函数.

当通过rpyc.Service公开相同的功能时,即使我的客户端和服务器站在同一主机上,所用的时间也会变为10秒(而不是0.0009秒)(这里没有LAN延迟问题).

知道为什么我的150kB对象需要这么长时间才能从客户端传送到同一主机上的服务器吗？

为什么函数dummy.dummy()被调用,即使输入对象尚未“可用”(如果是,那么在函数中花费的时间在两个测试用例中是相同的)？

以下是我的python(3.2)代码.我测量了在dummy.dummy(d)中花费的时间.

>案例1：客户调用dummy.dummy;执行时间= 0.0009
>案例2：dummy.dummy被称为rpyc服务;执行时间= 10秒

mini_service.py

import rpyc
from rpyc.utils.server import ThreadedServer
import dummy

class miniService(rpyc.Service):
    def exposed_myfunc(self,d):
        #Test case 2: call dummy.dummy from the service
        dummy.dummy(d)

if __name__=='__main__':
    t = ThreadedServer(miniService,protocol_config = {"allow_public_attrs" : True}, port = 19865)
    t.start()

mini_client.py

import rpyc
import sys
import pickle
import dummy

def makedict(n):
    d={x:x for x in range(n)}
    return d

if __name__ == "__main__":
    d=makedict(20000)
    print(sys.getsizeof(d))             #result = 393356

#   output = open("C:\\rd\\non_mc_test_files\\mini.pkl",'wb') #117kB object for n=20k
#   pickle.dump(d,output)
#   output.close()

#RUN1 : dummy.dummy(d) out of rpyc takes 0.00099 seconds
#   dummy.dummy(d)

#RUN2 : dummy.dummy(d) via RPYC on localhost takes 9.346 seconds
    conn=rpyc.connect('localhost',19865,config={"allow_pickle":True})
    conn.root.myfunc(d)

    print('Done.')  

dummy.py

import time

def dummy(d):
    start_ = time.time()
    for key in d:
        d[key]=0
    print('Time spent in dummy in seconds: ' + str(time.time()-start_)) 

解决方法:

看起来性能损失来自rpyc为保持客户端和服务器之间的对象(通过引用传递)保持同步而完成的工作.

我现在在我的应用程序中做的是创建输入对象的深层副本,然后处理副本,从而模拟传递值机制.

注意：深度复制需要在协议配置参数中设置allow_picke = True.

内容总结

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