基于python yield機制的異步操作同步化編程模型
本文總結(jié)下如何在編寫python代碼時對異步操作進行同步化模擬，從而提高代碼的可讀性和可擴展性。
游戲引擎一般都采用分布式框架，通過一定的策略來均衡服務(wù)器集群的資源負載，從而保證服務(wù)器運算的高并發(fā)性和CPU高利用率，最終提高游戲的性能和負載。由于引擎的邏輯層調(diào)用是非搶占式的，服務(wù)器之間都是通過異步調(diào)用來進行通訊，導致游戲邏輯無法同步執(zhí)行，所以在代碼層不得不人為地添加很多回調(diào)函數(shù)，使一個原本完整的功能碎片化地分布在各個回調(diào)函數(shù)中。
異步邏輯
以游戲中的副本評分邏輯為例，在副本結(jié)束時副本管理進程需要收集副本中每個玩家的戰(zhàn)斗信息，再結(jié)合管理進程內(nèi)部的統(tǒng)計信息最終給出一個副本評分，發(fā)放相應(yīng)獎勵。因為每個玩家實體都隨機分布在不同進程中，所以管理進程需要通過異步調(diào)用來獲取玩家身上的戰(zhàn)斗信息。
實現(xiàn)代碼如下所示：
# -*- coding: gbk -*-
import random
# 玩家實體類
class Player(object):
def __init__(self, entityId):
super(Player, self).__init__()
# 玩家標識
self.entityId = entityId
def onFubenEnd(self, mailBox):
score = random.randint(1, 10)
print "onFubenEnd player %d score %d"%(self.entityId, score)
# 向副本管理進程發(fā)送自己的id和戰(zhàn)斗信息
mailBox.onEvalFubenScore(self.entityId, score)
# 副本管理類
class FubenStub(object):
def __init__(self, players):
super(FubenStub, self).__init__()
self.players = players
def evalFubenScore(self):
self.playerRelayCnt = 0
self.totalScore = 0
# 通知每個注冊的玩家，副本已經(jīng)結(jié)束，索取戰(zhàn)斗信息
for player in self.players:
player.onFubenEnd(self)
def onEvalFubenScore(self, entityId, score):
# 收到其中一個玩家的戰(zhàn)斗信息
print "onEvalFubenScore player %d score %d"%(entityId, score)
self.playerRelayCnt += 1
self.totalScore += score
# 當收集完所有玩家的信息后，打印評分
if len(self.players) == self.playerRelayCnt:
print 'The fuben totalScore is %d'%self.totalScore
if __name__ == '__main__':
# 模擬創(chuàng)建玩家實體
players = [Player(i) for i in xrange(3)]
# 副本開始時，每個玩家將自己的MailBox注冊到副本管理進程
fs = FubenStub(players)
# 副本進行中
# ....
# 副本結(jié)束，開始評分
fs.evalFubenScore()
代碼簡化了副本評分邏輯的實現(xiàn)，其中Player類表示游戲的玩家實體，在游戲運行時無縫地在不同服務(wù)器中切換，F(xiàn)ubenStub表示副本的管理進程，在副本剛開始的時候該副本內(nèi)所有玩家會將自己的MailBox注冊到管理進程中，其中MailBox表示各個實體的遠程調(diào)用句柄。在副本結(jié)束時，F(xiàn)ubenStub首先向各個玩家發(fā)送副本結(jié)束消息，同時請求玩家的戰(zhàn)斗信息，玩家在得到消息后，將自己的戰(zhàn)斗信息發(fā)送給FubenStub；然后當FubenStub收集完所有玩家的信息后，最終打印副本評分。
同步邏輯
如果Player和FubenStub在同一進程中的話，那所有的操作都可以同步完成，在FubenStub向玩家發(fā)送副本結(jié)束消息的同時可以馬上得到該玩家的戰(zhàn)斗信息，實現(xiàn)代碼如下所示：
# -*- coding: gbk -*-
import random
class Player(object):
def __init__(self, entityId):
super(Player, self).__init__()
self.entityId = entityId
def onFubenEnd(self, mailBox):
score = random.randint(1, 10)
print "onFubenEnd player %d score %d"%(self.entityId, score)
return self.entityId, score
class FubenStub(object):
def __init__(self, players):
super(FubenStub, self).__init__()
self.players = players
def evalFubenScore(self):
totalScore = 0
for player in self.players:
entityId, score = player.onFubenEnd(self)
print "onEvalFubenScore player %d score %d"%(entityId, score)
totalScore += score
print 'The fuben totalScore is %d'%totalScore
if __name__ == '__main__':
players = [Player(i) for i in xrange(3)]
fs = FubenStub(players)
fs.evalFubenScore()
從以上兩份代碼可以看到由于異步操作，F(xiàn)ubenStub中的評分邏輯人為地分成兩個功能點：1）向玩家發(fā)送副本結(jié)束消息；2）接受玩家的戰(zhàn)斗信息；并且兩個功能點分布在兩個不同的函數(shù)中。如果游戲邏輯一旦復雜，勢必會造成功能點分散，出現(xiàn)過多onXXX異步回調(diào)函數(shù)，最終導致代碼的開發(fā)成本和維護成本提高，可讀性和可擴展性下降。
如果有一種方法，可以讓函數(shù)在異步調(diào)用時暫時掛起，并且在回調(diào)函數(shù)得到返回值后恢復執(zhí)行，那么就可以用同步化的編程模式開發(fā)異步邏輯。
yield 關(guān)鍵字
yield 是 Python中的一個關(guān)鍵字,凡是函數(shù)體中出現(xiàn)了 yield 關(guān)鍵字, Python將改變整個函數(shù)的上下文，調(diào)用該函數(shù)不再返回值, 而是一個生成器對象。只有調(diào)用這個生成器的迭代函數(shù)next才能開始執(zhí)行生成器對象，當生成器對象執(zhí)行到包含 yield 表達式時, 函數(shù)將暫時掛起，等待下一次next調(diào)用來恢復執(zhí)行，具體機制如下：
1）調(diào)用生成器對象的next方法，啟動函數(shù)執(zhí)行；
2）當生成器對象執(zhí)行到包含 yield 表達式時, 函數(shù)掛起；
3）下一次 next 函數(shù)調(diào)用又會驅(qū)動該生成器對象繼續(xù)執(zhí)行此后的語句, 直到遇見下一個 yield 再次掛起；
4）如果某次 next 調(diào)用驅(qū)動了生成器繼續(xù)執(zhí)行, 而此后函數(shù)正常結(jié)束,生成器會拋出 StopIteration 異常；
如下代碼所示:
def f(): print "Before first yield" yield 1 print "Before second yield" yield 2 print "After second yield" g = f() print "Before first next" g.next() print "Before second next" g.next() print "Before third yield" g.next()
執(zhí)行結(jié)果為：
Before first next
Before first yield
Before second next
Before second yield
Before third yield
After second yield
StopIteration
哈，有了讓函數(shù)暫時掛起的機制，最后就剩下如何傳遞異步調(diào)用的返回值問題了。其實生成器的next函數(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了將參數(shù)從生成器對象內(nèi)部向外傳遞的機制，并且python還提供了一個send函數(shù)將參數(shù)從外向生成器對象內(nèi)部傳遞的機制，具體機制如下：
1） 調(diào)用next 函數(shù)驅(qū)動生成器時, next會同時等待生成器中下一個 yield 掛起，并將該yield后面的參數(shù)返回給next；
2）往生成器中傳遞參數(shù)，需要將next函數(shù)替換成send，此時send的功能與next相同（驅(qū)動生成器執(zhí)行，等待返回值），同時send將后面的參數(shù)傳遞給生成器內(nèi)部之前掛起的yield；
如下代碼所示：
def f():
msg = yield 'first yield msg'
print "generator inner receive:", msg
msg = yield 'second yield msg'
print "generator inner receive:", msg
g = f()
msg = g.next()
print "generator outer receive:", msg
msg = g.send('first send msg')
print "generator outer receive:", msg
g.send('second send msg')
執(zhí)行結(jié)果為：
generator outer receive: first yield msg
generator inner receive: first send msg
generator outer receive: second yield msg
generator inner receive: second send msg
StopIteration
同步化實現(xiàn)
好了，萬事俱備只欠東風，下面就是簡單對yield機制進行工程上封裝以方便之后開發(fā)。下面的代碼提供了一個叫IFakeSyncCall的interface，所有包含異步操作的邏輯類都可以繼承這個接口：
class IFakeSyncCall(object):
def __init__(self):
super(IFakeSyncCall, self).__init__()
self.generators = {}
@staticmethod
def FAKE_SYNCALL():
def fwrap(method):
def fakeSyncCall(instance, *args, **kwargs):
instance.generators[method.__name__] = method(instance, *args, **kwargs)
func, args = instance.generators[method.__name__].next()
func(*args)
return fakeSyncCall
return fwrap
def onFakeSyncCall(self, identify, result):
try:
func, args = self.generators[identify].send(result)
func(*args)
except StopIteration:
self.generators.pop(identify)
其中interface中屬性generators用來保存類中已經(jīng)開始執(zhí)行的生成器對象；函數(shù)FAKE_SYNCALL是一個decorator，裝飾類中包含有yield的函數(shù)，改變函數(shù)的調(diào)用上下文，在fakeSyncCall內(nèi)部封裝了對生成器對象的next調(diào)用；函數(shù)onFakeSyncCall封裝了所有onXXX函數(shù)的邏輯，其他實體通過調(diào)用這個函數(shù)傳遞異步回調(diào)的返回值。
下面就是經(jīng)過同步化改進后的異步副本評分邏輯代碼：
# -*- coding: gbk -*-
import random
class Player(object):
def __init__(self, entityId):
super(Player, self).__init__()
self.entityId = entityId
def onFubenEnd(self, mailBox):
score = random.randint(1, 10)
print "onFubenEnd player %d score %d"%(self.entityId, score)
mailBox.onFakeSyncCall('evalFubenScore', (self.entityId, score))
class FubenStub(IFakeSyncCall):
def __init__(self, players):
super(FubenStub, self).__init__()
self.players = players
@IFakeSyncCall.FAKE_SYNCALL()
def evalFubenScore(self):
totalScore = 0
for player in self.players:
entityId, score = yield (player.onFubenEnd, (self,))
print "onEvalFubenScore player %d score %d"%(entityId, score)
totalScore += score
print 'the totalScore is %d'%totalScore
if __name__ == '__main__':
players = [Player(i) for i in xrange(3)]
fs = FubenStub(players)
fs.evalFubenScore()
比較evalFubenScore函數(shù)，基本已經(jīng)和原本的同步邏輯代碼相差無幾。
利用yield機制實現(xiàn)同步化編程模型的另外一個優(yōu)點是可以保證所有異步調(diào)用的邏輯串行化，從而保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性，特別是在各種異步初始化流程中可以摒棄傳統(tǒng)的timer sleep機制，從源頭上扼殺一些隱藏很深的由于數(shù)據(jù)不一致性所導致的bug。
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