在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

举个例子：如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？

原有的Queue可以继续使用，但是，通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了。

我们先看服务进程，服务进程负责启动Queue，把Queue注册到网络上，然后往Queue里面写入任务：

# taskmanager.pyimport random, time, Queuefrom multiprocessing.managers import BaseManager# 发送任务的队列:task_queue = Queue.Queue()# 接收结果的队列:result_queue = Queue.Queue()# 从BaseManager继承的QueueManager:class QueueManager(BaseManager): pass# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)# 绑定端口5000, 设置验证码'abc':manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey='abc')# 启动Queue:manager.start()# 获得通过网络访问的Queue对象:task = manager.get_task_queue()result = manager.get_result_queue()# 放几个任务进去:for i in range(10): n = random.randint(0, 10000) print('Put task %d...' % n) task.put(n)# 从result队列读取结果:print('Try get results...')for i in range(10): r = result.get(timeout=10) print('Result: %s' % r)# 关闭:manager.shutdown()

请注意，当我们在一台机器上写多进程程序时，创建的Queue可以直接拿来用，但是，在分布式多进程环境下，添加任务到Queue不可以直接对原始的task_queue进行操作，那样就绕过了QueueManager的封装，必须通过manager.get_task_queue()获得的Queue接口添加。

然后，在另一台机器上启动任务进程（本机上启动也可以）：

# taskworker.pyimport time, sys, Queuefrom multiprocessing.managers import BaseManager# 创建类似的QueueManager:class QueueManager(BaseManager): pass# 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue，所以注册时只提供名字:QueueManager.register('get_task_queue')QueueManager.register('get_result_queue')# 连接到服务器，也就是运行taskmanager.py的机器:server_addr = '127.0.0.1'print('Connect to server %s...' % server_addr)# 端口和验证码注意保持与taskmanager.py设置的完全一致:m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey='abc')# 从网络连接:m.connect()# 获取Queue的对象:task = m.get_task_queue()result = m.get_result_queue()# 从task队列取任务,并把结果写入result队列:for i in range(10): try: n = task.get(timeout=1) print('run task %d * %d...' % (n, n)) r = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n) time.sleep(1) result.put(r) except Queue.Empty: print('task queue is empty.')# 处理结束:print('worker exit.')

任务进程要通过网络连接到服务进程，所以要指定服务进程的IP。

现在，可以试试分布式进程的工作效果了。先启动taskmanager.py服务进程：

$ python taskmanager.py Put task 3411...Put task 1605...Put task 1398...Put task 4729...Put task 5300...Put task 7471...Put task 68...Put task 4219...Put task 339...Put task 7866...Try get results...

taskmanager进程发送完任务后，开始等待result队列的结果。现在启动taskworker.py进程：

$ python taskworker.py 127.0.0.1Connect to server 127.0.0.1...run task 3411 * 3411...run task 1605 * 1605...run task 1398 * 1398...run task 4729 * 4729...run task 5300 * 5300...run task 7471 * 7471...run task 68 * 68...run task 4219 * 4219...run task 339 * 339...run task 7866 * 7866...worker exit.

taskworker进程结束，在taskmanager进程中会继续打印出结果：

Result: 3411 * 3411 = 11634921Result: 1605 * 1605 = 2576025Result: 1398 * 1398 = 1954404Result: 4729 * 4729 = 22363441Result: 5300 * 5300 = 28090000Result: 7471 * 7471 = 55815841Result: 68 * 68 = 4624Result: 4219 * 4219 = 17799961Result: 339 * 339 = 114921Result: 7866 * 7866 = 61873956

这个简单的Manager/Worker模型有什么用？其实这就是一个简单但真正的分布式计算，把代码稍加改造，启动多个worker，就可以把任务分布到几台甚至几十台机器上，比如把计算n*n的代码换成发送邮件，就实现了邮件队列的异步发送。

Queue对象存储在哪？注意到taskworker.py中根本没有创建Queue的代码，所以，Queue对象存储在taskmanager.py进程中：

而Queue之所以能通过网络访问，就是通过QueueManager实现的。由于QueueManager管理的不止一个Queue，所以，要给每个Queue的网络调用接口起个名字，比如get_task_queue。

authkey有什么用？这是为了保证两台机器正常通信，不被其他机器恶意干扰。如果taskworker.py的authkey和taskmanager.py的authkey不一致，肯定连接不上。
小结

Python的分布式进程接口简单，封装良好，适合需要把繁重任务分布到多台机器的环境下。

注意Queue的作用是用来传递任务和接收结果，每个任务的描述数据量要尽量小。比如发送一个处理日志文件的任务，就不要发送几百兆的日志文件本身，而是发送日志文件存放的完整路径，由Worker进程再去共享的磁盘上读取文件。