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y_ayamori(purple)
+職業+
IT系エンジニア
+すまい+
さいたま
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多くのデータを分散処理したいことが多々あります。
並列化は一筋縄でいかないことはシステムを組んでみようと考えたことがある人なら難易度は低くないことは容易に想像がつくと思います。
特に処理をプロセス間で重複させないためのシリアライズは手を焼く仕組みの一つです。
この話をメンバに相談すると必ずキューイングがやり玉にあがるのです。
そうキューイング信者が社内にいるのです…
何かとキューキュー騒ぐので、何もたいそれたシステムを導入しなくても実現できるんじゃない?
と思いまして、調べたところ、DBで簡単に実現できそうでした♪
参考:
https://lightgauge.net/database/sqlserver/962/
まず、キューとなるテーブルを作成します。
次に、テスト用にキューを貯めていきましょう。
キューを払い出しつつ、キューを削除していきます。
ターミナルをいくつか立ち上げて、下記コマンドを投げまくってみます。
結果を確認します。
うまくシリアライズされていました。
行ロックを取得しない版も投げてみます。
処理がシリアライズできていないので二重処理してしまい、後から処理したものは削除ができず、0件になっています。
これでPythonのQueueクラスのようなキューイングシステムができました。
小~中規模程度にしか通用しなさそうですが、やれ、ミドルウェアが必要だの、
OSのバージョンアップが必要だの、大げさな話になるくらいならこれくらいライトに初めてもいいのではないでしょうか^^
並列化は一筋縄でいかないことはシステムを組んでみようと考えたことがある人なら難易度は低くないことは容易に想像がつくと思います。
特に処理をプロセス間で重複させないためのシリアライズは手を焼く仕組みの一つです。
この話をメンバに相談すると必ずキューイングがやり玉にあがるのです。
そうキューイング信者が社内にいるのです…
何かとキューキュー騒ぐので、何もたいそれたシステムを導入しなくても実現できるんじゃない?
と思いまして、調べたところ、DBで簡単に実現できそうでした♪
参考:
https://lightgauge.net/database/sqlserver/962/
まず、キューとなるテーブルを作成します。
psql DROP TABLE mq ; CREATE TABLE mq ( id serial, message text, primary key(id) ); \q
次に、テスト用にキューを貯めていきましょう。
for i in $(seq 1000) do value='' for i in $(seq 10) do value="$value ,('hoge')" done psql -c "INSERT INTO mq(message) VALUES('hoge') $value " done
キューを払い出しつつ、キューを削除していきます。
DELETE FROM mq WHERE id = (SELECT id FROM mq WHERE pg_try_advisory_lock(tableoid::int, id) LIMIT 1) returning *;
ターミナルをいくつか立ち上げて、下記コマンドを投げまくってみます。
\rm /tmp/hoge for i in $(seq 600) do psql -c"DELETE FROM mq WHERE id = (SELECT id FROM mq WHERE pg_try_advisory_lock(tableoid::int, id) LIMIT 1) returning 'hoge', *;" >> /tmp/hoge done
結果を確認します。
うまくシリアライズされていました。
grep DELETE hoge | sort | uniq -dc 1189 DELETE 1
行ロックを取得しない版も投げてみます。
\rm /tmp/hoge for i in $(seq 600) do psql -c"DELETE FROM mq WHERE id = (SELECT id FROM mq LIMIT 1) RETURNING 'hoge', *;" >> /tmp/hoge done
処理がシリアライズできていないので二重処理してしまい、後から処理したものは削除ができず、0件になっています。
grep DELETE hoge | sort | uniq -dc 37 DELETE 0 1138 DELETE 1
これでPythonのQueueクラスのようなキューイングシステムができました。
小~中規模程度にしか通用しなさそうですが、やれ、ミドルウェアが必要だの、
OSのバージョンアップが必要だの、大げさな話になるくらいならこれくらいライトに初めてもいいのではないでしょうか^^
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Python2でもおおよそ動くと思うけどね。
もう2018年だし、そろそろね?2系は卒業しましょう。
と、いうことで、loggingでーす。
すぐ忘れるのでMyめもです。
今までは雑にルートロガーを使うことが多かったですが、Windowsで作業していると出力がSJISになっちゃうので。。。
慣れる意味でもちゃんとLoggerを使いましょう、という教訓。
import sys from logging import getLogger, FileHandler, Formatter, DEBUG APP_PATH = os.path.dirname(sys.argv[0]) TMP_PATH = os.path.join(APP_PATH, "tmp") LOG_FILE_PATH = os.path.join(TMP_PATH, "logs") LOG_FILE_NAME = "{}.log".format(datetime.datetime.today().strftime("%y%m%d%H%M%S")) LOG_FILE = os.path.join(LOG_FILE_PATH, LOG_FILE_NAME) LOG_FORMAT = ("\t".join(['"%(asctime)s"', '"%(levelname)s"', '"%(thread)d"', '"%(module)s"', '"%(funcName)s"', '"%(lineno)d"', '"%(message)s"', ])) logger = getLogger(__name__) handler = FileHandler(filename=LOG_FILE, encoding='utf-8') handler.setLevel(DEBUG) handler.setFormatter(Formatter(LOG_FORMAT)) logger.setLevel(DEBUG) logger.addHandler(handler)
firewalldに慣れないので、UFWをRedhat系で扱う場合。
2018/01/12 CentOS6用に作成
2023/11/27 AlmaLinux9用に更新
sudo yum -y update
sudo yum -y upgrade
sudo yum -y install vim wget make gcc-c++ perl
# https://launchpad.net/ufw/
ufw_ver=0.36
ufw_ms_ver=.2
ufw_url=https://launchpad.net/ufw/${ufw_ver}/${ufw_ver}${ufw_ms_ver}/+download/ufw-${ufw_ver}${ufw_ms_ver}.tar.gz
mkdir -p ${HOME}/src
cd ${HOME}/src
wget $ufw_url
tar xzf ufw-${ufw_ver}${ufw_ms_ver}.tar.gz
cd ufw-${ufw_ver}${ufw_ms_ver}
sudo python ./setup.py install
cd ../
rm -rf ufw-${ufw_ver}${ufw_ms_ver}
sudo chmod -R g-w /etc/ufw /lib/ufw /etc/default/ufw /usr/local/sbin/ufw
sudo systemctl stop firewalld
sudo systemctl disable firewalld
# ここからはrootユーザで
sudo su -
ufw disable
yes y | ufw reset
ufw default deny incoming
ufw default allow outgoing
ufw allow from 192.168.0.0/24 to any port 22
yes y | ufw enable
ufw status
# 検索タグ CentOS6 UFW iptables firewall AlmaLinux9
2018/01/12 CentOS6用に作成
2023/11/27 AlmaLinux9用に更新
sudo yum -y update
sudo yum -y upgrade
sudo yum -y install vim wget make gcc-c++ perl
# https://launchpad.net/ufw/
ufw_ver=0.36
ufw_ms_ver=.2
ufw_url=https://launchpad.net/ufw/${ufw_ver}/${ufw_ver}${ufw_ms_ver}/+download/ufw-${ufw_ver}${ufw_ms_ver}.tar.gz
mkdir -p ${HOME}/src
cd ${HOME}/src
wget $ufw_url
tar xzf ufw-${ufw_ver}${ufw_ms_ver}.tar.gz
cd ufw-${ufw_ver}${ufw_ms_ver}
sudo python ./setup.py install
cd ../
rm -rf ufw-${ufw_ver}${ufw_ms_ver}
sudo chmod -R g-w /etc/ufw /lib/ufw /etc/default/ufw /usr/local/sbin/ufw
sudo systemctl stop firewalld
sudo systemctl disable firewalld
# ここからはrootユーザで
sudo su -
ufw disable
yes y | ufw reset
ufw default deny incoming
ufw default allow outgoing
ufw allow from 192.168.0.0/24 to any port 22
yes y | ufw enable
ufw status
# 検索タグ CentOS6 UFW iptables firewall AlmaLinux9
Ubuntu 16.04 (14.04 からの do-release-upgrade)
ちまたで流行りつつあるヘッドレスブラウザの新星として最近注目を浴びているChromeを使ってみようと思いました。
参考: https://qiita.com/meguroman/items/41ca17e7dc66d6c88c07
いうがままにインストールしてみたけど・・・ライブラリが足りないようで叱られてしまいます。
もしかしたら16.04のネイティブ版だと問題ないのかもしれませんが、アップデートによりバージョンを上げているのが影響しているのかも?
Ubuntuはいろいろ丁寧に教えてくれるので、エラー画面を読み解き、必要とされているパッケージを入れてみました。
正しいと思うけど(笑)
書いてある通り --no-sandbox をつければできるみたい。
同じように躓いている方がいたらご参考にどうぞ。
ちまたで流行りつつあるヘッドレスブラウザの新星として最近注目を浴びているChromeを使ってみようと思いました。
参考: https://qiita.com/meguroman/items/41ca17e7dc66d6c88c07
いうがままにインストールしてみたけど・・・ライブラリが足りないようで叱られてしまいます。
もしかしたら16.04のネイティブ版だと問題ないのかもしれませんが、アップデートによりバージョンを上げているのが影響しているのかも?
Ubuntuはいろいろ丁寧に教えてくれるので、エラー画面を読み解き、必要とされているパッケージを入れてみました。
# 2017/12/27時点 apt install gconf-service gconf-service-backend libgconf-2-4 gconf2-common libnspr4 libnss3 xdg-utils libnss3-nssdb libasound2 libasound2-data # 2018/06/28最新 sudo apt install -y gconf-service gconf-service-backend libgconf-2-4 gconf2-common libnspr4 libnss3 xdg-utils libnss3-nssdb libasound2 libasound2-data unzip fonts-liberation libappindicator3-1 libxss1 libindicator3-7 indicator-application # ヘッドレスChromeのインストール curl -O https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb再度実行してみます。
# google-chrome-stable --headless --dump-dom http://blog.mor-maid.info > test.thml [1227/100537.751273:ERROR:zygote_host_impl_linux.cc(88)] Running as root without --no-sandbox is not supported. See https://crbug.com/638180.なんかrootユーザだとご都合悪いみたいね。
正しいと思うけど(笑)
書いてある通り --no-sandbox をつければできるみたい。
同じように躓いている方がいたらご参考にどうぞ。
Linuxサーバのiptablesがきちんと設定できているか不安だったので、外部からポートチェックをしようと思いました。
そんなサービスいまどき溢れているかと思いきや、セキュリティの観点からか、あまりないんですね。
もちろん1ポートあたりのチェックはいっぱいあるのですが、65536ポート全部舐めるようなサービスはおいそれと見つかりませんでした。
ならば、自前で作成してしまえ、というわけです。
もちろん外部サーバがあればね(笑)
そんなサービスいまどき溢れているかと思いきや、セキュリティの観点からか、あまりないんですね。
もちろん1ポートあたりのチェックはいっぱいあるのですが、65536ポート全部舐めるようなサービスはおいそれと見つかりませんでした。
ならば、自前で作成してしまえ、というわけです。
もちろん外部サーバがあればね(笑)
python import csv import traceback from telnetlib import Telnet host = 'check.your.host' with open("result.tsv", "w") as f: w = csv.writer(f, delimiter="\t") for port in range(1, 65535): res = "" try: Telnet(host, port, timeout=2) except Exception as e: res = str(e) w.writerow([port, res]) print(port, res)
Python3.5 * Django1.9 with Postgresql9.5 構成のバッチプログラムが見たこともないエラーを出力しました。
何だろう・・・これ?
ググってもなかなか答えが出てこない…
このバッチ自体は2か月以上運用実績があるのに…
近そうだったのが、これ。
https://www.postgresql.org/message-id/2164.1435070683%40sss.pgh.pa.us
どうも、OOM(Out of memory)のようです。
PostgresqlはキャッシュデータをOSと共有するので、Shared Memory(shared_buffur)は少ない方がよい。
というのを見て、initdbのまま(128MB)で運用していたのが原因みたい。
SELECTの対象となったデータは数十MB程度だったのだけど、並列処理していたので、合計でこの値を上回ってしまったみたい。
ではなぜ、運用開始直後から出なかったかというと、じつは直近でDBサーバをSSDに変えたのがありました。
浅はかな知識で理解する限りPostgresqlはクラスタから引き出したデータは一度共有メモリに展開します。
その後クライアントに送られます。
クラスタから引き出されたデータは順次クライアントに送られます。
ですが、データが大きく引き出す速度が転送速度を極度に上回った場合、共有メモリを圧迫します。
その結果OOMが発生し、lost synchronizationが発生したと思われます。
シンクロナイゼーション、すなわち、共有バッファとクライアントの同期が失われた。
共有バッファ上のデータがクライアントに到達する前にロストしたってことみたい。
うーん、DBチューニングは奥が深いわねぇ…
検索タグ
Postgresql9.5.3
Python3.5.0
Django1.9
psycopg2.DatabaseError: lost synchronization with server: got message type ",", length 539107884
何だろう・・・これ?
ググってもなかなか答えが出てこない…
このバッチ自体は2か月以上運用実績があるのに…
近そうだったのが、これ。
https://www.postgresql.org/message-id/2164.1435070683%40sss.pgh.pa.us
どうも、OOM(Out of memory)のようです。
PostgresqlはキャッシュデータをOSと共有するので、Shared Memory(shared_buffur)は少ない方がよい。
というのを見て、initdbのまま(128MB)で運用していたのが原因みたい。
SELECTの対象となったデータは数十MB程度だったのだけど、並列処理していたので、合計でこの値を上回ってしまったみたい。
ではなぜ、運用開始直後から出なかったかというと、じつは直近でDBサーバをSSDに変えたのがありました。
浅はかな知識で理解する限りPostgresqlはクラスタから引き出したデータは一度共有メモリに展開します。
その後クライアントに送られます。
クラスタから引き出されたデータは順次クライアントに送られます。
ですが、データが大きく引き出す速度が転送速度を極度に上回った場合、共有メモリを圧迫します。
その結果OOMが発生し、lost synchronizationが発生したと思われます。
シンクロナイゼーション、すなわち、共有バッファとクライアントの同期が失われた。
共有バッファ上のデータがクライアントに到達する前にロストしたってことみたい。
うーん、DBチューニングは奥が深いわねぇ…
検索タグ
Postgresql9.5.3
Python3.5.0
Django1.9
たまにやらかすのが、実行時間が長いバッチをバックグランドで実行しようとして、普通に起動しちゃうこと。
Ctrl+Cでやり直せるなら早いけど、強制的に止めると不都合のあることはよくあります。。。
何とか対処ができないかなーと思ったらやっぱりありました。
# 想定 ./long_time_running.sh & # 実際にやりがち ./long_time_running.sh
Ctrl+Cでやり直せるなら早いけど、強制的に止めると不都合のあることはよくあります。。。
何とか対処ができないかなーと思ったらやっぱりありました。
# 間違えて起動 $ ./long_time_running.sh # Ctrl+Zで停止 ^Z [2]+ 停止 ./long_time_running.sh # jobsコマンドで状況を確認、停止中になっている $ jobs [1]+ 停止 ./long_time_running.sh # job番号をしてしてバックグランドで実行させる $ bg 1 [1]+ ./long_time_running.sh & # もう一度job一覧を確認、実行できてる $ jobs [1]+ 実行中 ./long_time_running.sh & # 念のため&を付けたときの挙動 $ ./long_time_running.sh & [1] 22062 # jobの確認、同じね $ jobs [1]+ 実行中 ./long_time_running.sh &
144万行あるCSVの中から4列目と7列目のデータを抽出したい。
ごくごく簡単なお仕事ね。
そう思っていつものようにさくっとコーディング。
するとどうでしょう?
なぜか結果には41,128行しかデータがない。。
なぜ?と多少不安になりながらもデバッグしてみると、本当にループが41,128回で止まっているみたい。
あれこれ試行錯誤するものの解決できず…
かくなる上はPython3.4に書き下ろす…
するとどうでしょう?
問題なく動くじゃない><M
2系のバグでしょうか?
うーん、3系デフォルトで使おうかなー
なんて思った出来事でした。
検索タグ
Python2.7
Python3.4
ごくごく簡単なお仕事ね。
そう思っていつものようにさくっとコーディング。
t = r"C:\Temp\all.txt" import csv results = [] c = {} with open(t) as f: reader = csv.reader(f, delimiter="\t") for i, row in enumerate(reader): if not row[6]: continue res = [row[3], row[6]] results.append(res) with open(r"E:\output.csv", "wb") as f: writer = csv.writer(f, delimiter="\t") writer.writerows(results)
するとどうでしょう?
なぜか結果には41,128行しかデータがない。。
なぜ?と多少不安になりながらもデバッグしてみると、本当にループが41,128回で止まっているみたい。
あれこれ試行錯誤するものの解決できず…
かくなる上はPython3.4に書き下ろす…
t = r"C:\Temp\all.txt" import csv results = [] c = {} with open(t, encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f, delimiter="\t") for i, row in enumerate(reader): if not row[6]: continue res = [row[3], row[6]] results.append(res) with open(r"E:\output.csv", "w", encoding='cp932') as f: writer = csv.writer(f, delimiter="\t") writer.writerows(results)
するとどうでしょう?
問題なく動くじゃない><M
2系のバグでしょうか?
うーん、3系デフォルトで使おうかなー
なんて思った出来事でした。
検索タグ
Python2.7
Python3.4
久しぶりにPHPでバッチを書かなければならない要件ができましたー。
でもURLを連結する(カレントURLとhrefを使って遷移先URLを作成する)のって、PHPだとすごくめんどうなの・・・;;
私が知る限りそのような関数はPHPにはありません。
※ PECLにはあるかもしれないけどねーu
するとどうでしょう?
こんな結果になったのです。
「search」が・・・ない・・・ガクゼン
なぜ?
物は試しに3.4の環境で試すと、想定通りの結果が返ってきました。
2系のバグ?
課と思ったのですが、どうも2.7では出ない模様・・・
実行したサーバのPythonのバージョンをみてみたら、2.4でした。
えー?っと思って念のため確認・・・
古い…
あーうーとか音を上げつつ、「parse_url()」で頑張ることにしたのでした…
みなさん気をつけてくださいね^^
---- 検索タグ ----
PHP < 5.4
Python3.4
Python2.7
Python2.4
でもURLを連結する(カレントURLとhrefを使って遷移先URLを作成する)のって、PHPだとすごくめんどうなの・・・;;
私が知る限りそのような関数はPHPにはありません。
※ PECLにはあるかもしれないけどねーu
いいやー、もうPythonにやらしちゃおう!
そうしよう!!!
ということで下記のようなコーディングをしました♪
$current_url = "https://www.ec_site.jp/shop/search"; $href = "?page=2"; $cmd_base = <<<___ python2 -c "import urlparse; print urlparse.urljoin('%s', '%s')" ___; $cmd = sprintf(trim($cmd_base), $current_url, $href); var_dump($cmd);
するとどうでしょう?
こんな結果になったのです。
https://www.ec_site.jp/shop/?page=2
「search」が・・・ない・・・ガクゼン
なぜ?
物は試しに3.4の環境で試すと、想定通りの結果が返ってきました。
2系のバグ?
課と思ったのですが、どうも2.7では出ない模様・・・
実行したサーバのPythonのバージョンをみてみたら、2.4でした。
えー?っと思って念のため確認・・・
$ cat /etc/redhat-release CentOS release 5.10 (Final)
古い…
あーうーとか音を上げつつ、「parse_url()」で頑張ることにしたのでした…
みなさん気をつけてくださいね^^
---- 検索タグ ----
PHP < 5.4
Python3.4
Python2.7
Python2.4
過去にもちょこちょこっとお世話になったことがあるsqlite3さん。
でも本格的にプログラムで使用したことがないから、一時的にちょこっと使用したときとかに便利。
というより、その程度しか使用したことがないのよねー。
な・の・で・・・すぐに忘れてしまう鳥頭のためのいつもの落書きです^^;
でも本格的にプログラムで使用したことがないから、一時的にちょこっと使用したときとかに便利。
というより、その程度しか使用したことがないのよねー。
な・の・で・・・すぐに忘れてしまう鳥頭のためのいつもの落書きです^^;
# sqlite3 の入手 https://www.sqlite.org/download.html # 実行 # sqlite3.exe をダブルクリックで起動 -- データベースの作成 -- 作成しなかった場合はin-memoryで作成されている -- (つまり必要がない) .open dbname.sqlite3 -- テーブルの作成、普通にIF EXISTS も使える -- 型は以下の通り -- http://www.sqlite.org/datatype3.html -- TEXT -- NUMERIC -- INTEGER -- REAL -- BLOB CREATE TABLE IF NOT EXISTS tbl_test(t text, n numeric, i integer, r real ,b blob); INSERT INTO tbl_test VALUES('hoge"ho''ge', 1234.567890, 1234.567890, 1234.567890, 'blob'); -- いまひとつ数字系とtext, blobの違いが判りません・・・ SELECT * FROM tbl_test; -- INDEXも作れます! CREATE INDEX tbl_test_i ON tbl_test(i); CREATE UNIQUE INDEX tbl_test_t ON tbl_test(t); -- 日付系 SELECT date('now'); SELECT datetime('now'); -- テーブルダンプ(標準出力) .dump -- 出力先きりかえ、そしてダンプ(バックアップ) .output ./db_test.dmp .dump -- 標準出力へ戻す .output -- テーブル破棄 -- これもEXISTS使えました^^ DROP TABLE IF EXISTS tbl_test; -- リストア .read ./db_test.dmp -- メタコマンド一覧 .help -- データベースの一覧 .databases -- テーブルの一覧 .tables -- INDEXの一覧 .indexes -- VACUUM VACUUM; -- SELECTの表示を少しでも見やすく .mode column SELECT * FROM tbl_test; -- CSV形式 .mode csv SELECT * FROM tbl_test; -- ファイル出力 .output tbl.test.csv SELECT * FROM tbl_test; .output -- TSV形式 .mode tabs SELECT * FROM tbl_test; -- ファイル出力 .output tbl.test.tsv SELECT * FROM tbl_test; .output -- INSERT形式 -- 主に別システム移行用ではないかと .mode insert SELECT * FROM tbl_test; -- ファイル出力 .output tbl.test.sql SELECT * FROM tbl_test; .output