Question

我有一个针对websocket的Tornado服务器。我在那里定义了一个用于存储连接用户的全局字典。

...
# Global dictionary
client_dict = {}

class MessagesHandler(tornado.websocket.WebSocketHandler):
    ...
    def open(self, v):
        ...
        # Put {user_id: self} that it will able to send message somebody  
        # And make sure that there are no copy of self 
        if self.user_id in client_dict:
            is_self_not_there = True
            for i in client_dict[self.user_id].values():
                if i is self:
                    is_self_not_there = False
            if is_self_not_there:
                client_dict[self.user_id].update({max(client_dict[self.user_id], key=int)+1:self})
        else:
            client_dict.update({self.user_id : {0:self}})

    @tornado.gen.coroutine
    def on_message(self, mess):
        ...
        # send mesage to certain user
        for k, recipient_wsconnection in client_dict[recipient_id].items():
            recipient_wsconnection.write_message('Ko ko ko')
    ...
...

当我只启动一个过程时，它工作正常。

但我想在生产中使用supervisord，在不同的端口上启动多个实例。并通过nginx将这些实例代理到Internet。我决定这样做只是为了实现负载平衡。

如您所见，有几个实例，每个实例都有一个自己的独立字典（client_dict）。

我有一个想法（通过pickle）序列化每个用户（MessagesHandler的一个实例）并将其存储在Redis中。但是当我反序列化它时，它就变成了现有对象的副本。

有没有办法共享内存并在那里存储全局字典？

或许我的Tornado服务器还有另一种负载均衡方式吗？

也许Consistent hashing可以帮助我，但我不太明白如何实现它......

在Tornado进程之间切碎内存

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