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分析典型案例：

1. Celery 分布式異步任務框架
2. Gunicorn Web容器

之所以挑這兩個，不僅僅是應用廣泛，而且兩個的進程模型比較類似，都是Master、Worker的形式，在熱重啟上思路和做法又基本不同，比較有參考意義

知識點：

• atexit
• os.execv
• 模塊共享變量
• 信號處理
• sleep原理:select
• 文件描述符共享

這幾個知識點不難，區別只在于Celery和Gunicorn的應用方式。如果腦海中有這樣的知識點，這篇文章也就是開闊下視野而已。。。

Celery和Gunicorn都會在接收到HUP信號時，進行熱重啟操作

Celery的重啟：關舊Worker，然后execv重新啟動整個進程

Gunicorn的重啟：建立新Worker，再關舊Worker，Master不動

下面具體的看下它們的操作和核心代碼。

對于Celery：

def _reload_current_worker(): 
    platforms.close_open_fds([ 
        sys.__stdin__, sys.__stdout__, sys.__stderr__, 
    ]) 
    os.execv(sys.executable, [sys.executable] + sys.argv) 
  
  
   
def install_worker_restart_handler(worker, sig='SIGHUP'): 
    def restart_worker_sig_handler(*args): 
        """Signal handler restarting the current python program.""" 
        import atexit 
        atexit.register(_reload_current_worker) 
        from celery.worker import state 
        state.should_stop = EX_OK 
    platforms.signals[sig] = restart_worker_sig_handler 

HUP上掛的restart_worker_sig_handler 就做了兩件事：

1. 注冊atexit函數
2. 設置全局變量

考慮到這個執行順序，應該就能明白Celery 是Master和Worker都退出了，嶄新呈現。。

看過APUE的小伙伴，應該比較熟悉 atexit 了，這里也不多說。os.execv還挺有意思，根據Python文檔，這個函數會執行一個新的函數用于替換掉 當前進程 ，在Unix里，新的進程直接把可執行程序讀進進程，保留同樣的PID。

在Python os標準庫中，這是一整套基本一毛一樣的函數，也許應該叫做函數族了：

• os. execl ( path , arg0 , arg1 , … )
• os. execle ( path , arg0 , arg1 , … , env )
• os. execlp ( file , arg0 , arg1 , … )
• os. execlpe ( file , arg0 , arg1 , … , env )
• os. execv ( path , args )
• os. execve ( path , args , env )
• os. execvp ( file , args )
• os. execvpe ( file , args , env )

以exec開頭，后綴中的l和v兩種，代表命令行參數是否是變長的(前者不可變),p代表是否使用PATH定位程序文件，e自然就是在新進程中是否使用ENV環境變量了

然后給worker的state.should_stop變量設置成False。。。 模塊共享變量 這個是 Python FAQ里提到的一種方便的跨模塊消息傳遞的方式，運用了Python module的單例。我們都知道Python只有一個進程，所以單例的變量到處共享

而should_stop這個變量也是簡單粗暴，worker在執行任務的循環中判斷這個變量，即執行異步任務->查看變量->獲得異步任務->繼續執行 的循環中，如果True就拋出一個【應該關閉】異常，worker由此退出。

這里面有一個不大不小的坑是：信號的發送對于外部的工具，例如kill，是非阻塞的，所以當HUP信號被發出后，worker可能并沒有完成重啟(等待正在執行的舊任務完成 才退出和新建)，因此如果整個系統中只使用HUP信號挨個灰度各個機器，那么很有可能出現全部worker離線的情況

接下來我們看看Gunicorn的重啟機制：

信號實質上掛在在Arbiter上，Arbiter相當于master，守護和管理worker的，管理各種信號，事實上它init的時候就給自己起好Master的名字了，打印的時候會打出來：

class Arbiter(object): 
    def __init__(self, app): 
        #一部分略 
        self.master_name = "Master"    
    def handle_hup(self): 
        """\ 
        HUP handling. 
        - Reload configuration 
        - Start the new worker processes with a new configuration 
        - Gracefully shutdown the old worker processes 
        """ 
        self.log.info("Hang up: %s", self.master_name) 
        self.reload() 

這里的函數文檔里寫了處理HUP信號的過程了，簡單的三行：

1. 讀取配置
2. 開啟新worker
3. 優雅關閉舊Worker

reload函數的實現本身沒什么復雜的，因為Gunicorn 是個Web容器，所以master里面是沒有業務邏輯的，worker都是master fork出來的，fork是可以帶著文件描述符(自然也包括socket)過去的。這也是Gunicorn可以隨意增減worker的根源

master只負責兩件事情：

1. 拿著被Fork的worker的PID，以供關閉和處理
2. 1秒醒來一次，看看有沒有worker超時了需要被干掉

while True: 
    sig = self.SIG_QUEUE.pop(0) if len(self.SIG_QUEUE) else None 
    if sig is None: 
        self.sleep() 
        self.murder_workers() 
        self.manage_workers() 
        continue 
    else: 
        #處理信號 

在sleep函數中，使用了select.select+timeout實現，和time.sleep的原理是一樣的，但不同之處在于select監聽了自己創建的一個PIPE，以供wakeup立即喚醒

總結

以上就介紹了Celery和Gunicorn的重啟機制差異。

從這兩者的設計來看，可以理解他們這樣實現的差異。

Celery是個分布式、異步的任務隊列，任務信息以及排隊信息實質上是持久化在外部的MQ中的，例如RabbitMQ和redis，其中的持久化方式，這應該另外寫一篇《高級消息隊列協議AMQP介紹》，就不在這里說了，對于Celery的Master和Worker來說，可以說是完全沒有狀態的。由Celery的部署方式也可以知道，近似于一個服務發現的框架，下線的Worker不會對整個分布式系統帶來任何影響。唯一的例外可能是Beat組件，作為Celery定時任務的節拍器，要做少許改造以適配分布式的架構，并且實現Send Once功能。

Gunicorn作為Python的Web容器之一，會接收用戶的請求，雖然我們通常都會使用nginx放在Gunicorn前方做反向代理，通常也可以使用nginx來做upstream offline、online的熱重啟，但那就不是一個層次的事情了

這里回頭來再吐槽Golang

項目中使用到了Golang的一個Web框架，Golang在1.8中也已經支持Http.Server的熱關閉了，但是一是因為剛出不就(竟然現在才出)，二是因為Golang的進程模型和Python大相近庭，go協程嘛，目前還沒有看到那個Web框架中真正實現Gunicorn類似的熱重啟。

Golang 在fcgi的操作應該就類似Python之于wsgi了。。我感覺我是選擇錯了一個web框架

也沒看見有人用syscall.Exec來用一下execve系統調用，Golang也沒看見有人用socket REUSE。。作為一個懶惰的人感覺很蛋疼。。。

先讓nginx大法做這件事情好了。