使用Python的SyncManager()实现进程间任务的分布式处理与同步

Python的multiprocessing模块提供了一个SyncManager类，可以用于在多个进程之间共享对象和数据。SyncManager类通过创建一个服务器进程来实现对象的分发和同步，其他进程可以通过代理对象来访问和操作共享的对象。

下面是一个使用SyncManager的简单例子：

from multiprocessing import Process, Lock
from multiprocessing.managers import SyncManager

# 定义共享数据类
class SharedData:
    def __init__(self):
        self.counter = 0
        self.lock = Lock()

# 定义管理器类
class MyManager(SyncManager):
    pass

# 注册共享数据类
MyManager.register('SharedData', SharedData)

# 启动服务器进程
def start_server():
    manager = MyManager()
    manager.start()
    print('Server started.')

    # 获取共享数据对象
    shared_data = manager.SharedData()

    # 在服务器进程中修改共享数据
    for _ in range(100000):
        with shared_data.lock:
            shared_data.counter += 1

    # 关闭服务器进程
    manager.shutdown()
    print('Server stopped.')

# 定义客户端进程
def client_process():
    # 连接服务器进程
    manager = MyManager()
    manager.connect()
    print('Connected to server.')

    # 获取共享数据对象
    shared_data = manager.SharedData()

    # 在客户端进程中读取共享数据
    print(f'Counter: {shared_data.counter}')

# 启动服务器进程
server_process = Process(target=start_server)
server_process.start()

# 启动客户端进程
client_process = Process(target=client_process)
client_process.start()

# 等待进程结束
server_process.join()
client_process.join()

上述例子中，我们首先定义了共享数据类SharedData，其中包含一个计数器counter和一个锁lock。然后，我们继承SyncManager类，定义了一个MyManager类，用来注册和管理共享数据类。接下来，我们启动了一个服务器进程start_server，其中创建并启动了一个SyncManager实例manager，并获取了共享数据对象shared_data。在服务器进程中，我们使用锁保证了counter的原子性，通过for循环增加counter的值。最后，我们关闭了服务器进程。然后，我们定义了一个客户端进程client_process，在其中连接到服务器进程，获取共享数据对象shared_data，并读取counter的值。

通过这个例子，我们演示了如何使用SyncManager在多个进程之间共享和同步数据。在实际应用中，也可以使用SyncManager来实现复杂的分布式任务处理和同步。