1. 使用Cup快速构建Python Service
在这篇文章里, 你能学习到:
- 如何利用CUP快速构建一个Python Serivce
- CUP在构建单机Service方面能提供哪些优质feature
- CUP在构建单机Service基础上, 再构建分布式Service能提供哪些优质feature
在使用 CUP 构建 Service 前, 请先花点时间浏览当前 CUP 可以为你提供哪些基础的 baseService 服务.
1.1 快速了解
在CUP现有文档中推荐你先快速浏览如下内容, 心中有个大概印象:
- 当前常用的util类场景
- 当前常用的baseService
1.2 快速构建命令执行器示例
如果我们把单机命令执行器简化为一个三层结构的逻辑处理程序:
- View层处理展现及任务接收
- Control逻辑控制层负责任务模型拆解、调度、信息存储等逻辑处理
- CommonLib最底层负责最终的任务执行、日志记录、监控和反馈
相应在每一层中cup可以支持的Features如图所示.
1.3 快速构建分布式化命令执行器
进阶版, 如果你想将单机的一个命令执行器引擎分布式化, 进而实现一个:
- 接受跨机执行任务
- 支持分布式并行调度
- 支持任务监控及过程管理
- 支持任务报警&监控
可以在CUP的帮助下, 完成一个分布式命令执行器服务:
- Master为管理Distributed Slave的中心控制节点
- Slave为每台机器上启动的处理单元, 可以看做一个
1.2中提及的单机版执行器 - 通过网络通信 & 分布式化处理, 进而达到接受单机/多机/并行等任务的分布式命令执行器
中心化的Master可以管理整个Slave集群:
1.4 网络通信
如果你对上文中 cup.net.async 是如何支持网络通信&内部通信逻辑感兴趣, 欢迎移步:
异步网络通信协议