各位观众，各位朋友，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊PHP里Swoole的进程池和消息队列，看看怎么用它们来玩转并发任务。准备好了吗？咱们这就开始！
开场白：谁还没个并发的梦呢？
话说，作为一个PHP程序员，谁还没个并发的梦呢？单线程跑得慢，CPU看着空着，总觉得有点暴殄天物。但是PHP本身对多线程的支持又不太友好，怎么办呢？别慌，Swoole来救场了！
Swoole这个东西，简直就是PHP的瑞士军刀，提供了很多强大的功能，其中进程池和消息队列就是我们今天的主角。它们就像一对好基友，一个负责创建和管理进程，一个负责传递任务，配合起来，就能让PHP也能轻松实现并发任务。
第一幕：进程池，进程界的“包工头”
首先，咱们来认识一下进程池。你可以把进程池想象成一个“包工头”，它负责管理一群进程，当有任务来的时候，就分配给空闲的进程去执行。执行完任务后，进程不会立即退出，而是回到进程池等待下一个任务。
这样做的好处是，避免了频繁创建和销毁进程的开销，提高了程序的性能。
<?php
use SwooleProcessPool;
$workerNum = 4; // 进程数量
$taskList = [
'task1' => '任务一的内容',
'task2' => '任务二的内容',
'task3' => '任务三的内容',
'task4' => '任务四的内容',
'task5' => '任务五的内容',
'task6' => '任务六的内容',
];
$pool = new Pool($workerNum);
$pool->on("workerStart", function ($pool, $workerId) use ($taskList) {
echo "Worker#{$workerId} is startedn";
// 假设这里是连接数据库或者其他初始化操作
// 每个进程都应该有自己的连接，避免共享资源导致的问题
// $db = new PDO(...);
// define('DB', $db); // 这样定义全局常量是不推荐的，尽量通过上下文传递
});
$pool->on("workerStop", function ($pool, $workerId) {
echo "Worker#{$workerId} is stoppedn";
});
// 提交任务
foreach ($taskList as $taskName => $taskContent) {
$pool->submit(function ($pool, $taskId) use ($taskName, $taskContent) {
// 这里是具体的任务逻辑
echo "Worker#{$pool->workerId} is processing task: {$taskName}n";
sleep(rand(1, 3)); // 模拟耗时操作
echo "Worker#{$pool->workerId} finished task: {$taskName}n";
// 假设这里是数据库操作
// $db = DB; // 从全局常量获取数据库连接是不推荐的，尽量通过上下文传递
// $db->query(...);
return "Task {$taskName} result: Done!"; // 返回结果，但是需要配合进程间通信才能获取
}, $taskName); // $taskId 可以是任意类型的数据，这里我们传递任务名称
}
$pool->start();
?>这段代码创建了一个包含4个进程的进程池。workerStart事件会在每个进程启动时触发，你可以在这里进行一些初始化操作，比如连接数据库。submit方法用于提交任务给进程池，进程池会自动将任务分配给空闲的进程执行。
注意：
- 进程隔离： 每个进程都是独立的，它们拥有自己的内存空间，这意味着你不能直接在进程之间共享变量。如果你需要共享数据，可以使用Swoole提供的共享内存、Redis、或者消息队列等机制。
- 资源竞争： 多个进程可能会同时访问同一个资源，比如数据库连接，这可能会导致资源竞争。你需要采取一些措施来避免这种情况，比如使用连接池、或者在进程之间进行协调。
- 信号处理： 进程可能会收到各种信号，比如
SIGTERM（终止信号）。你需要编写代码来处理这些信号，确保进程能够正常退出。
第二幕：消息队列，任务的“搬运工”
光有进程池还不够，我们还需要一个东西来传递任务，这就是消息队列。你可以把消息队列想象成一个“搬运工”，它负责把任务从生产者（提交任务的进程）搬运到消费者（执行任务的进程）。
Swoole提供了多种消息队列的实现，比如SwooleCoroutineChannel和SwooleProcessPool的ipcQueue等。
下面我们使用SwooleCoroutineChannel来实现一个简单的消息队列：
<?php
use SwooleCoroutineChannel;
use SwooleCoroutine;
$workerNum = 4; // 进程数量
$taskCount = 6; // 任务总数
$channel = new Channel($taskCount); // 创建一个容量为$taskCount的通道
// 生产者：往通道里投递任务
Coroutine::create(function () use ($channel, $taskCount) {
for ($i = 1; $i <= $taskCount; $i++) {
$task = ['id' => $i, 'data' => "Task data {$i}"];
$channel->push($task);
echo "Producer push task: {$i}n";
Coroutine::sleep(0.1); // 模拟生产速度
}
echo "Producer finished pushing tasksn";
});
// 消费者：从通道里取出任务并执行
for ($i = 0; $i < $workerNum; $i++) {
Coroutine::create(function () use ($channel, $i) {
echo "Worker#{$i} startedn";
while (true) {
$task = $channel->pop();
if ($task === false) {
echo "Worker#{$i} finished processing tasksn";
break; // 没有任务了，退出循环
}
$taskId = $task['id'];
$taskData = $task['data'];
echo "Worker#{$i} is processing task: {$taskId}n";
Coroutine::sleep(rand(1, 3) / 10); // 模拟耗时操作
echo "Worker#{$i} finished task: {$taskId}n";
}
});
}
这段代码创建了一个容量为$taskCount的通道，然后启动了$workerNum个协程作为消费者，不断地从通道里取出任务并执行。同时，还有一个协程作为生产者，不断地往通道里投递任务。
注意：
- 通道容量： 通道的容量决定了它能存储多少个任务。如果生产者生产任务的速度比消费者消费任务的速度快，那么通道可能会被填满，生产者会被阻塞，直到消费者消费了一些任务释放空间。
- 生产者和消费者： 生产者和消费者可以是不同的进程，也可以是同一个进程的不同协程。
- 任务序列化： 消息队列中的任务需要进行序列化，才能在进程之间传递。PHP提供了
serialize和unserialize函数来进行序列化和反序列化。
第三幕：进程池 + 消息队列，并发的“黄金搭档”
现在，我们把进程池和消息队列结合起来，看看它们能擦出什么样的火花。
<?php
use SwooleProcessPool;
use SwooleProcess;
$workerNum = 4; // 进程数量
$taskCount = 6; // 任务总数
// 创建一个进程池
$pool = new Pool($workerNum, 0, false); // 第三个参数设置为 false, 关闭自动重启
$queueKey = ftok(__FILE__, 't');
$pool->on("workerStart", function ($pool, $workerId) use ($queueKey) {
echo "Worker#{$workerId} startedn";
// 消费者：从消息队列里取出任务并执行
while (true) {
$msg = $pool->pop();
if ($msg === false) {
echo "Worker#{$workerId} finished processing tasksn";
break; // 没有任务了，退出循环
}
$taskId = $msg['id'];
$taskData = $msg['data'];
echo "Worker#{$workerId} is processing task: {$taskId}n";
sleep(rand(1, 3)); // 模拟耗时操作
echo "Worker#{$workerId} finished task: {$taskId}n";
}
});
$pool->on("workerStop", function ($pool, $workerId) {
echo "Worker#{$workerId} stoppedn";
});
$pool->start();
// 主进程，生产者：往消息队列里投递任务
for ($i = 1; $i <= $taskCount; $i++) {
$task = ['id' => $i, 'data' => "Task data {$i}"];
$pool->push($task);
echo "Producer push task: {$i}n";
sleep(1); // 模拟生产速度
}
// 任务全部投递完毕，发送结束信号 (可选)
for ($i = 0; $i < $workerNum; $i++) {
$pool->push(false);
}
// 等待进程池结束 (可选)
$pool->shutdown();这段代码创建了一个进程池，每个进程都作为一个消费者，从消息队列里取出任务并执行。主进程作为生产者，往消息队列里投递任务。
注意：
- 进程间通信： SwooleProcessPool 默认使用 System V 消息队列来实现进程间通信。
ftok函数用于生成消息队列的key。 - 结束信号： 当所有任务都投递完毕后，我们需要发送一个结束信号给消费者，告诉它们没有任务了，可以退出循环。这里我们使用
false作为结束信号。 - 错误处理： 在实际应用中，我们需要对错误进行处理，比如当消息队列满了的时候，我们需要等待一段时间再重试。
第四幕：实战演练，让并发飞起来
光说不练假把式，咱们来做一个实际的例子：假设我们需要批量处理一批图片，对每张图片进行缩放、裁剪、加水印等操作。
<?php
use SwooleProcessPool;
$workerNum = 4; // 进程数量
$imagePaths = [
'image1.jpg',
'image2.jpg',
'image3.jpg',
'image4.jpg',
'image5.jpg',
'image6.jpg',
];
$pool = new Pool($workerNum);
$pool->on("workerStart", function ($pool, $workerId) {
echo "Worker#{$workerId} startedn";
});
$pool->on("workerStop", function ($pool, $workerId) {
echo "Worker#{$workerId} stoppedn";
});
foreach ($imagePaths as $imagePath) {
$pool->submit(function ($pool, $imagePath) {
echo "Worker#{$pool->workerId} is processing image: {$imagePath}n";
// 模拟图片处理操作
sleep(rand(1, 3));
// 实际的图片处理逻辑
// $image = imagecreatefromjpeg($imagePath);
// imagecopyresampled(...);
// imagejpeg(...);
echo "Worker#{$pool->workerId} finished processing image: {$imagePath}n";
return "Image {$imagePath} processed successfully!";
}, $imagePath);
}
$pool->start();
?>在这个例子中，我们创建了一个进程池，每个进程负责处理一张图片。submit方法会将图片路径作为任务提交给进程池，进程池会自动将任务分配给空闲的进程执行。
通过使用进程池，我们可以将图片处理任务并发地执行，大大提高了处理效率。
总结：并发，不再是难事
通过今天的讲解，相信大家对Swoole的进程池和消息队列有了更深入的了解。它们是PHP实现并发任务的利器，可以帮助你轻松地构建高性能的应用程序。
当然，并发编程是一个复杂的话题，需要考虑很多细节问题，比如资源竞争、死锁、等等。但是只要你掌握了基本原理，并不断地实践，相信你一定能够成为并发编程的高手。
彩蛋：一些小技巧
- 监控： 监控进程池的运行状态，比如进程数量、CPU占用率、内存占用率等，可以帮助你及时发现和解决问题。
- 日志： 记录每个进程的日志，可以帮助你排查错误。
- 优雅退出： 在程序退出时，要确保进程池能够优雅地退出，避免数据丢失。
- 协程： Swoole还支持协程，协程是一种比线程更轻量级的并发机制。你可以将进程池和协程结合起来使用，以获得更高的性能。
结束语：祝大家早日实现并发自由！
好了，今天的分享就到这里。希望大家能够有所收获，早日实现并发自由！感谢大家的观看，我们下期再见！