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探究如何给Python程序做hotfix

使用Python来写服务器端程序，很大的一个优势就是可以进行热更新，即在不停机的情况下，使改动后的程序生效。在开发阶段，这个功能可以大大提高开发效率（写代码–启动服务器–看效果–改代码–hotfix–看效果–提交~）；而在生产环境中，可以以最小的代价（不停机）修复线上的bug。

我在项目中使用hotfix功能很长世间了，大概了解它是利用了Python的import/reload功能，但是并没有去自己研究过。最近看了云风大大写的一篇文章：如何让 lua 做尽量正确的热更新，收获很多。也觉得应该研究一下Python的hotfix机制，毕竟是跟了自己这么久的小伙伴嘛。

import

说到hotfix就要从import语句说起。

首先建立这样一个简单的文件用作测试。

test_refresh.py

from __future__ import print_function

class RefreshClass(object):
    def __init__(self):
        self.value = 1

    def print_info(self):
        print('RefreshClass value: {} ver1.0'.format(self.value))

version = 1.0
  
print(version)

下面启动一个python解释器。

>>> import test_refresh as tr
1.0
>>> import test_refresh as tr
>>>> # edit  version=2.0
>>> import test_refresh as tr
>>> tr.version
1.0

重新import一个已经import过的模块，并不会重新执行文件（第二个import之后没有输出）。后面修改源文件并重新import后，对内存中tr.version的检查也验证了这一点。

为了能够重新加载修改后的源文件，我们需要明确的告诉Python解释器这一点。在Python中，sys.modules保存了已经加载过的模块。所以

>>> del sys.modules['test_refresh']
>>> import test_refresh as tr
2.0
>>> tr.version
2.0

在将test_refresh从sys.modules中删除之后再进行import操作，就会重新加载源文件了。

另外，如果我们只能拿到模块的字符串名字，可以使用__import__函数。

# edit version=3.0
>>> del sys.modules['test_refresh']
>>> tr = __import__('test_refresh')
3.0
>>> tr.version
3.0

reload

当我们面对的是一个之前已经import过的模块时，可以直接使用reload进行重新加载。

# edit version = 4.0
>>> reload(tr)          
4.0
<module 'test_refresh' from 'test_refresh.py'>
>>> tr.version
4.0

初步尝试hotfix

知道了模块重新加载的方法后，我们在Python的交互式命令行中，尝试动态改变一个类的行为逻辑。

test_refresh.py

from __future__ import print_function

class RefreshClass(object):
    def __init__(self):
        self.value = 1

    def print_info(self):
        print('RefreshClass value: {} ver1.0'.format(self.value))

这是测试类的当前状态。

我们创建一个该类的对象，验证下它的行为。

>>> a = tr.RefreshClass()
>>> a.value
1
>>> a.print_info()
RefreshClass value: 1 ver1.0

符合预期。

接下来，修改类的print_info函数为ver2.0，并reload模块。

# edit print_info ver2.0
>>> reload(tr)
4.0
<module 'test_refresh' from 'test_refresh.py'>
>>> a.value
1
>>> a.print_info()
RefreshClass value: 1 ver1.0

输出并没有如预期一样输出ver2.0……

那我们重新创建一个对象试试。

>>> b = tr.RefreshClass()
>>> b.value
2
>>> b.print_info()
RefreshClass value: 2 ver2.0

新对象b的行为是符合重新加载后的逻辑的。这说明，reload确实更新了RefreshClass类的行为，但是对于已经实例化的RefreshClass类的对象，却没有进行更新。对象a中的行为还是指向了旧的RefreshClass类。

在Python中，一切皆是对象。不仅实例a是对象，a的类RefreshClass也是对象。

这时，要修改a的行为，就需要用到a的__class__属性，来强制使a的类行为指向重新加载后的RefreshClass对象。

>>> a.__class__ = tr.RefreshClass
>>> a.value
1
>>> a.print_info()
RefreshClass value: 1 ver2.0

由于value是绑定在实例a上的，所以它的值并不会随RefreshClass的改变而改变。这也符合hotfix的预期逻辑：更新内存中实例的行为逻辑，但是不更新它们的数据。

接下来，我们还可以通过print_info函数的im func属性，验证在更改了/ _class__属性后，函数确实更新成了新版本。

# edit print_info ver3.0
>>> reload(tr)
4.0
<module 'test_refresh' from 'test_refresh.py'>
>>> a.print_info.im_func
<function print_info at 0x7f50beeb2c08>
>>> c = tr.RefreshClass()
>>> c.print_info()
RefreshClass value: 3 ver3.0
>>> c.print_info.im_func
<function print_info at 0x7f50beeb2cf8>
>>> a.__class__ = tr.RefreshClass
>>> a.print_info.im_func
<function print_info at 0x7f50beeb2cf8>
>>> a.print_info()
RefreshClass value: 1 ver3.0

触发hotfix

上面的操作都是在Python的交互式解释器中运行的。下面我们将尝试使一个运行中的Python程序进行热更新。

这里遇到一个问题：作为Python程序入口的那个文件，不是以module的形式存在的，因此不能用上面的方式进行hotfix。所以我们需要保持入口文件的尽量简洁，而将绝大多数的逻辑功能交给其他的模块执行。

要触发一个正在运行中的Python程序进行热更新，我们需要有一种方式和Python程序通信。直接使用OS的标识文件是一个简单易行的方法。

test_refresh.py

from __future__ import print_function

import os
import time
import refresh_class


rc = refresh_class.RefreshClass()
while True:
    if os.path.exists('refresh.signal'):
        reload(refresh_class)
        rc.__class__ = refresh_class.RefreshClass
    time.sleep(5)
    rc.print_info()

refresh_class.py

class RefreshClass(object):
    def __init__(self):
        self.value = 1

    def print_info(self):
        print('RefreshClass value: {} ver1.0'.format(self.value))

每次我们修改完refresh_class.py文件，就创建一个refresh.signal文件。当refresh执行完毕，删除此文件即可。

这种做法一般来讲，会导致多次重新加载（因为一般不能及时的删除refresh.signal文件）。

所以，我们考虑使用Linux下的信号量，来同Python程序通信。

test_refresh.py

from __future__ import print_function

import time
import signal

import refresh_class

rc = refresh_class.RefreshClass()


def handl_refresh(signum, frame):
    reload(refresh_class)
    rc.__class__ = refresh_class.RefreshClass


signal.signal(signal.SIGUSR1, handl_refresh)
while True:
    time.sleep(5)
    rc.print_info()

我们在Python中注册了信号量SIGUSR1的handler，在其中热更新RefreshClass。

那么只需在另一个terminal中，输入：

kill -SIGUSR1 pid

即可向pid进程发送信号量SIGUSR1。

当然，还有其他方法可以触发hotfix，比如使用PIPE，或者直接开一个socket监听，自己设计消息格式来触发hotfix。

总结

以上进行Python热更新的方式，原理简单明了，就是利用了Python提供的import/reload机制。但是这种方式，需要去替换每一个类的实例的__class__成员。这就往往需要在某处保存目前内存中存在的所有对象（或者能够索引到所有活动对象的根对象），并且在类的设计上，需要所有类的基类提供一个通用的refresh方法，在其中进行__class__的替换工作。对于复杂的类组合方式，这种方法比较容易在热更新的时候漏掉某些实例。

其实还有一种途径可以代替__class__的替换工作。我们知道，如果不替换__class__的话，即使我们重新加载进来了新的module，但是所有的__class__还将指向旧的module的class。那么，我们不妨将新的module的内容插入到旧的module中。这样我们就可以不用费劲去更新每一个__class__了。一般的，我们会利用import hook(sys.meta_path,详见 PEP302 )来实现这个替换。当然，这种方法的实现细节较多（因为module中可能存在module，class，function等互相嵌套的情况），不过只要实现完整后，就是一劳永逸的事情了。

相关代码可以在GitHub上找到 py-refresh 。

转载请注明出处： http://blog.guoyb.com/2016/12/13/py-hotfix/ 。

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