[python] 파이썬(PyMongo)을 사용한 MongoDB 분산큐 구축
목차
소개
본 블로그는 파이썬(PyMongo)과 MongoDB를 사용하여 분산큐를 구축하는 방법을 알려드립니다. MongoDB는 다중 머신과 여러 대의 서버에 데이터를 저장하고 처리하는 데에 유용한 분산 데이터베이스입니다. 분산큐는 다양한 작업을 큐에 넣고 클라이언트들이 이를 처리하는 구조로 사용됩니다.
MongoDB 설정
- MongoDB를 설치합니다. 해당 사이트(https://www.mongodb.com/try/download/community)에서 MongoDB Community Edition을 다운로드하여 설치합니다.
- MongoDB를 실행합니다.
분산큐 모델링
- 큐(Collection): 작업들이 저장될 컬렉션으로, 작업을 넣고 빼기 위해 사용됩니다.
- 필드
data: 작업에 대한 데이터를 저장하는 필드입니다.status: 작업의 상태를 나타내는 필드입니다.
- 필드
- 작업(Job): 실제 작업을 표현하는 객체로, 큐에 들어갈 데이터입니다.
- 필드
data: 작업에 대한 실제 데이터를 저장하는 필드입니다.status: 작업의 상태를 나타내는 필드입니다.
- 필드
서버 코드 작성
import random
import time
from pymongo import MongoClient
def process_job(job):
# 작업 처리를 수행하는 함수
time.sleep(random.randint(1, 5))
job['status'] = 'completed'
def get_pending_job():
# 처리되지 않은 작업을 가져오는 함수
query = {'status': 'pending'}
return queue.find_one(query)
def main():
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['distributed_queue']
queue = db['queue']
while True:
job = get_pending_job()
if job:
process_job(job)
queue.save(job)
else:
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
main()
클라이언트 코드 작성
from pymongo import MongoClient
def add_job(data):
# 작업을 큐에 추가하는 함수
job = {'data': data, 'status': 'pending'}
queue.insert_one(job)
def main():
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['distributed_queue']
queue = db['queue']
data = input("작업 데이터를 입력하세요: ")
add_job(data)
if __name__ == '__main__':
main()
결론
파이썬(PyMongo)과 MongoDB를 사용하여 분산큐를 구축하는 방법을 알아보았습니다. 분산큐는 다양한 작업들을 효율적으로 처리할 수 있는 구조를 제공합니다. MongoDB의 강력한 분산 기능을 활용하여 작업 처리의 확장성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.