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这是一个创建于 3899 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
一个http请求队列。写个daemon。 一个http rest的api调用。
push一个url进去。 push-> url,callbackurl,post|get,postdata(optional),timeout(optional)
然后执行完毕后回调callbackurl（一般是在同一台服务器或内网服务器）
然后队列数量可能会有点大。N台服务器跑这个脚本。服务端随机把队列请求push到这些服务器上。
或者把队列内容push到redis里。N台服务器上的脚本不停的拿redis（用redis做m/s好做容灾）
python干这个能扛得住咩？
---
或者现在有木有类似的已经成型的产品能用的@.@
push一个url进去。 push-> url,callbackurl,post|get,postdata(optional),timeout(optional)
然后执行完毕后回调callbackurl（一般是在同一台服务器或内网服务器）
然后队列数量可能会有点大。N台服务器跑这个脚本。服务端随机把队列请求push到这些服务器上。
或者把队列内容push到redis里。N台服务器上的脚本不停的拿redis（用redis做m/s好做容灾）
python干这个能扛得住咩？
---
或者现在有木有类似的已经成型的产品能用的@.@
第 1 条附言 · 2014-03-25 15:45:22 +08:00
补充一下，是这样的。
比如：
post http://127.0.0.1:py_port/create
url=http(s)://www.domain.com
method=post
timeout=30s
postdata=xxxxx
callbackurl=http://127.0.0.1:internal_system_port/some_id
python收到，入队列，python请求上面传递的url，根据method选择get还是post请求。然后把该服务器的输出post到callbackurl。
或者
redis.add:
{url:http, method:post, timeout:30, postdata:[], callbackurl=http }
python去读redis。
比如：
post http://127.0.0.1:py_port/create
url=http(s)://www.domain.com
method=post
timeout=30s
postdata=xxxxx
callbackurl=http://127.0.0.1:internal_system_port/some_id
python收到，入队列，python请求上面传递的url，根据method选择get还是post请求。然后把该服务器的输出post到callbackurl。
或者
redis.add:
{url:http, method:post, timeout:30, postdata:[], callbackurl=http }
python去读redis。
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1
towser 2014-03-25 14:54:33 +08:00
有点像消息队列异步调用
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2
lch21 2014-03-25 15:01:14 +08:00
httpsqs 似乎能干这个
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3
lch21 2014-03-25 15:01:47 +08:00
httpsqs 有各种语言的客户端
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4
xiaozi 2014-03-25 15:10:28 +08:00
beanstalkd
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5
gotounix 2014-03-25 15:11:55 +08:00
celery?
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7
cevincheung OP @lch21 要的是一个队列+执行器（暂时这么叫他吧）。sqs只是一个队列存储，并没有“执行者”
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8
cevincheung OP |
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9
gotounix 2014-03-25 15:56:47 +08:00
@cevincheung celery+redis
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10
cevincheung OP @gotounix 就是说python是ok的，能扛得住？
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gotounix 2014-03-25 16:32:57 +08:00
@cevincheung 能不能扛住，不知道！但是，提供了可以实现你需求的方法，你可以自己尝试、测试。除了你自己，没有人能帮你测试，大家的业务需求都不一样，应用环境也不一样，不能一概而论，下结论。
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mantianyu 2014-03-25 16:47:53 +08:00
这种功能大部分语言都能实现啊
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jyz19880823 2014-03-25 16:56:53 +08:00
功能不难啊,不过要是数据量大的话,还是用静态语言吧,试试go
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lch21 2014-03-25 17:22:44 +08:00
python 的优势在于编程效率高
至于能不能扛得住，就要根据软硬件环境测试了 我个人感觉没什么问题 可以先做个模型测试，实在不行再改静态语言 |
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16
NCE 2014-03-25 17:59:29 +08:00
这和python有关系么？用php也可以。
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NCE 2014-03-25 18:00:09 +08:00
谈性能之前，先给个范围，N多服务器，请求数量有点大，先量化一下，同时请求数，再说吞吐量。
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cevincheung OP  1
@NCE 不需要多高的性能。只要能保证daemon不死就行- -#
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NCE 2014-03-25 19:49:46 +08:00
没问题的，这才到哪啊
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lookhi 2014-03-25 20:01:36 +08:00 via Android
可以 我们队列就是py做的
里面有大约1000多万的任务在 普通请求也没问题。 |
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21
janxin 2014-03-25 21:13:00 +08:00 via iPad
celery
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22
janxin 2014-03-25 21:13:43 +08:00 via iPad
+supervisor
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23
cevincheung OP @lookhi 你们怎么做的
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24
lookhi 2014-03-25 21:55:13 +08:00
@cevincheung 基于tornado的 tornado做一个Server很方便的.
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25
guotie 2014-03-26 10:33:57 +08:00
nsq
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