Мониторинг демон на Asyncio Dependency Injector руководство по применению dependency injection

Привет,

Я создатель Dependency Injector. Это dependency injection фреймворк для Python.

Это еще одно руководство по построению приложений с помощью Dependency Injector.

Сегодня хочу показать как можно построить асинхронный демон на базе модуля asyncio.

Руководство состоит из таких частей:

1. Что мы будем строить?
2. Проверка инструментов
3. Структура проекта
4. Подготовка окружения
5. Логирование и конфигурация
6. Диспетчер
7. Мониторинг example.com
8. Мониторинг httpbin.org
9. Тесты
10. Заключение

Завершенный проект можно найти на Github.

Для старта желательно иметь:

• Начальные знания по asyncio
• Общее представление о принципе dependency injection

Что мы будем строить?

Мы будем строить мониторинг демон, который будет следить за доступом к веб-сервисам.

Демон будет посылать запросы к example.com и httpbin.org каждые несколько секунд. При получении ответа он будет записывать в лог такие данные:

• Код ответа
• Количество байт в ответе
• Время, затраченное на выполнение запроса

Проверка инструментов

Мы будем использовать Docker и docker-compose. Давайте проверим, что они установлены:

docker --versiondocker-compose --version

Вывод должен выглядеть приблизительно так:

Docker version 19.03.12, build 48a66213fedocker-compose version 1.26.2, build eefe0d31

Если Docker или docker-compose не установлены, их нужно установить перед тем как продолжить. Следуйте этим руководствам:

• Установка Docker
• Установка docker-compose

Инструменты готовы. Переходим к структуре проекта.

Структура проекта

Создаем папку проекта и переходим в нее:

mkdir monitoring-daemon-tutorialcd monitoring-daemon-tutorial

Теперь нам нужно создать начальную структуру проекта. Создаем файлы и папки следуя структуре ниже. Все файлы пока будут пустыми. Мы наполним их позже.

Начальная структура проекта:

./ monitoringdaemon/    __init__.py    __main__.py    containers.py config.yml docker-compose.yml Dockerfile requirements.txt

Начальная структура проекта готова. Мы расширим ее с следующих секциях.

Дальше нас ждет подготовка окружения.

Подготовка окружения

В этом разделе мы подготовим окружение для запуска нашего демона.

Для начала нужно определить зависимости. Мы будем использовать такие пакеты:

• dependency-injector dependency injection фреймворк
• aiohttp веб фреймворк (нам нужен только http клиент)
• pyyaml библиотека для парсинга YAML файлов, используется для чтения конфига
• pytest фреймворк для тестирования
• pytest-asyncio библиотека-помогатор для тестирования asyncio приложений
• pytest-cov библиотека-помогатор для измерения покрытия кода тестами

Добавим следующие строки в файл requirements.txt:

dependency-injectoraiohttppyyamlpytestpytest-asynciopytest-cov

И выполним в терминале:

pip install -r requirements.txt

Далее создаем Dockerfile. Он будет описывать процесс сборки и запуска нашего демона. Мы будем использовать python:3.8-buster в качестве базового образа.

Добавим следующие строки в файл Dockerfile:

FROM python:3.8-busterENV PYTHONUNBUFFERED=1WORKDIR /codeCOPY . /code/RUN apt-get install openssl \ && pip install --upgrade pip \ && pip install -r requirements.txt \ && rm -rf ~/.cacheCMD ["python", "-m", "monitoringdaemon"]

Последним шагом определим настройки docker-compose.

Добавим следующие строки в файл docker-compose.yml:

version: "3.7"services:  monitor:    build: ./    image: monitoring-daemon    volumes:      - "./:/code"

Все готово. Давайте запустим сборку образа и проверим что окружение настроено верно.

Выполним в терминале:

docker-compose build

Процесс сборки может занять несколько минут. В конце вы должны увидеть:

Successfully built 5b4ee5e76e35Successfully tagged monitoring-daemon:latest

После того как процесс сборки завершен запустим контейнер:

docker-compose up

Вы увидите:

Creating network "monitoring-daemon-tutorial_default" with the default driverCreating monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 ... doneAttaching to monitoring-daemon-tutorial_monitor_1monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 exited with code 0

Окружение готово. Контейнер запускается и завершает работу с кодом 0.

Следующим шагом мы настроим логирование и чтение файла конфигурации.

Логирование и конфигурация

В этом разделе мы настроим логирование и чтение файла конфигурации.

Начнем с добавления основной части нашего приложения контейнера зависимостей (дальше просто контейнера). Контейнер будет содержать все компоненты приложения.

Добавим первые два компонента. Это объект конфигурации и функция настройки логирования.

Отредактируем containers.py:

"""Application containers module."""import loggingimport sysfrom dependency_injector import containers, providersclass ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):    """Application container."""    config = providers.Configuration()    configure_logging = providers.Callable(        logging.basicConfig,        stream=sys.stdout,        level=config.log.level,        format=config.log.format,    )

Мы использовали параметры конфигурации перед тем как задали их значения. Это принцип, по которому работает провайдер Configuration.

Сначала используем, потом задаем значения.

Настройки логирования будут содержаться в конфигурационном файле.

Отредактируем config.yml:

log:  level: "INFO"  format: "[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s]: %(message)s"

Теперь определим функцию, которая будет запускать наш демон. Её обычно называют main(). Она будет создавать контейнер. Контейнер будет использован для чтения конфигурационного файла и вызова функции настройки логирования.

Отредактируем __main__.py:

"""Main module."""from .containers import ApplicationContainerdef main() -> None:    """Run the application."""    container = ApplicationContainer()    container.config.from_yaml('config.yml')    container.configure_logging()if __name__ == '__main__':    main()

Контейнер первый объект в приложении. Он используется для получения всех остальных объектов.

Логирование и чтение конфигурации настроено. В следующем разделе мы создадим диспетчер мониторинговых задач.

Диспетчер

Пришло время добавить диспетчер мониторинговых задач.

Диспетчер будет содержать список мониторинговых задач и контролировать их выполнение. Он будет выполнять каждую задачу в соответствии с расписанием. Класс Monitor базовый класс для мониторинговых задач. Для создания конкретных задач нужно добавлять дочерние классы и реализовывать метод check().


Добавим диспетчер и базовый класс мониторинговой задачи.

Создадим dispatcher.py и monitors.py в пакете monitoringdaemon:

./ monitoringdaemon/    __init__.py    __main__.py    containers.py    dispatcher.py    monitors.py config.yml docker-compose.yml Dockerfile requirements.txt

Добавим следующие строки в файл monitors.py:

"""Monitors module."""import loggingclass Monitor:    def __init__(self, check_every: int) -> None:        self.check_every = check_every        self.logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__)    async def check(self) -> None:        raise NotImplementedError()

и в файл dispatcher.py:

""""Dispatcher module."""import asyncioimport loggingimport signalimport timefrom typing import Listfrom .monitors import Monitorclass Dispatcher:    def __init__(self, monitors: List[Monitor]) -> None:        self._monitors = monitors        self._monitor_tasks: List[asyncio.Task] = []        self._logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__)        self._stopping = False    def run(self) -> None:        asyncio.run(self.start())    async def start(self) -> None:        self._logger.info('Starting up')        for monitor in self._monitors:            self._monitor_tasks.append(                asyncio.create_task(self._run_monitor(monitor)),            )        asyncio.get_event_loop().add_signal_handler(signal.SIGTERM, self.stop)        asyncio.get_event_loop().add_signal_handler(signal.SIGINT, self.stop)        await asyncio.gather(*self._monitor_tasks, return_exceptions=True)        self.stop()    def stop(self) -> None:        if self._stopping:            return        self._stopping = True        self._logger.info('Shutting down')        for task, monitor in zip(self._monitor_tasks, self._monitors):            task.cancel()        self._logger.info('Shutdown finished successfully')    @staticmethod    async def _run_monitor(monitor: Monitor) -> None:        def _until_next(last: float) -> float:            time_took = time.time() - last            return monitor.check_every - time_took        while True:            time_start = time.time()            try:                await monitor.check()            except asyncio.CancelledError:                break            except Exception:                monitor.logger.exception('Error executing monitor check')            await asyncio.sleep(_until_next(last=time_start))

Диспетчер нужно добавить в контейнер.

Отредактируем containers.py:

"""Application containers module."""import loggingimport sysfrom dependency_injector import containers, providersfrom . import dispatcherclass ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):    """Application container."""    config = providers.Configuration()    configure_logging = providers.Callable(        logging.basicConfig,        stream=sys.stdout,        level=config.log.level,        format=config.log.format,    )    dispatcher = providers.Factory(        dispatcher.Dispatcher,        monitors=providers.List(            # TODO: add monitors        ),    )

Каждый компонент добавляется в контейнер.

В завершении нам нужно обновить функцию main(). Мы получим диспетчер из контейнера и вызовем его метод run().

Отредактируем __main__.py:

"""Main module."""from .containers import ApplicationContainerdef main() -> None:    """Run the application."""    container = ApplicationContainer()    container.config.from_yaml('config.yml')    container.configure_logging()    dispatcher = container.dispatcher()    dispatcher.run()if __name__ == '__main__':    main()

Теперь запустим демон и проверим его работу.

Выполним в терминале:

docker-compose up

Вывод должен выглядеть так:

Starting monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 ... doneAttaching to monitoring-daemon-tutorial_monitor_1monitor_1  | [2020-08-08 16:12:35,772] [INFO] [Dispatcher]: Starting upmonitor_1  | [2020-08-08 16:12:35,774] [INFO] [Dispatcher]: Shutting downmonitor_1  | [2020-08-08 16:12:35,774] [INFO] [Dispatcher]: Shutdown finished successfullymonitoring-daemon-tutorial_monitor_1 exited with code 0

Все работает верно. Диспетчер запускается и выключается так как мониторинговых задач нет.

К концу этого раздела каркас нашего демона готов. В следующем разделе мы добавим первую мониторинговую задачу.

Мониторинг example.com

В этом разделе мы добавим мониторинговую задачу, которая будет следить за доступом к http://example.com.

Мы начнем с расширения нашей модели классов новым типом мониторинговой задачи HttpMonitor.

HttpMonitor это дочерний класс Monitor. Мы реализуем метод check(). Он будет отправлять HTTP запрос и логировать полученный ответ. Детали выполнения HTTP запроса будут делегированы классу HttpClient.


Сперва добавим HttpClient.

Создадим файл http.py в пакете monitoringdaemon:

./ monitoringdaemon/    __init__.py    __main__.py    containers.py    dispatcher.py    http.py    monitors.py config.yml docker-compose.yml Dockerfile requirements.txt

И добавим в него следующие строки:

"""Http client module."""from aiohttp import ClientSession, ClientTimeout, ClientResponseclass HttpClient:    async def request(self, method: str, url: str, timeout: int) -> ClientResponse:        async with ClientSession(timeout=ClientTimeout(timeout)) as session:            async with session.request(method, url) as response:                return response

Далее нужно добавить HttpClient в контейнер.

Отредактируем containers.py:

"""Application containers module."""import loggingimport sysfrom dependency_injector import containers, providersfrom . import http, dispatcherclass ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):    """Application container."""    config = providers.Configuration()    configure_logging = providers.Callable(        logging.basicConfig,        stream=sys.stdout,        level=config.log.level,        format=config.log.format,    )    http_client = providers.Factory(http.HttpClient)    dispatcher = providers.Factory(        dispatcher.Dispatcher,        monitors=providers.List(            # TODO: add monitors        ),    )

Теперь мы готовы добавить HttpMonitor. Добавим его в модуль monitors.

Отредактируем monitors.py:

"""Monitors module."""import loggingimport timefrom typing import Dict, Anyfrom .http import HttpClientclass Monitor:    def __init__(self, check_every: int) -> None:        self.check_every = check_every        self.logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__)    async def check(self) -> None:        raise NotImplementedError()class HttpMonitor(Monitor):    def __init__(            self,            http_client: HttpClient,            options: Dict[str, Any],    ) -> None:        self._client = http_client        self._method = options.pop('method')        self._url = options.pop('url')        self._timeout = options.pop('timeout')        super().__init__(check_every=options.pop('check_every'))    @property    def full_name(self) -> str:        return '{0}.{1}(url="{2}")'.format(__name__, self.__class__.__name__, self._url)    async def check(self) -> None:        time_start = time.time()        response = await self._client.request(            method=self._method,            url=self._url,            timeout=self._timeout,        )        time_end = time.time()        time_took = time_end - time_start        self.logger.info(            'Response code: %s, content length: %s, request took: %s seconds',            response.status,            response.content_length,            round(time_took, 3)        )

У нас все готово для добавления проверки http://example.com. Нам нужно сделать два изменения в контейнере:

• Добавить фабрику example_monitor.
• Передать example_monitor в диспетчер.

Отредактируем containers.py:

"""Application containers module."""import loggingimport sysfrom dependency_injector import containers, providersfrom . import http, monitors, dispatcherclass ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):    """Application container."""    config = providers.Configuration()    configure_logging = providers.Callable(        logging.basicConfig,        stream=sys.stdout,        level=config.log.level,        format=config.log.format,    )    http_client = providers.Factory(http.HttpClient)    example_monitor = providers.Factory(        monitors.HttpMonitor,        http_client=http_client,        options=config.monitors.example,    )    dispatcher = providers.Factory(        dispatcher.Dispatcher,        monitors=providers.List(            example_monitor,        ),    )

Провайдер example_monitor имеет зависимость от значений конфигурации. Давайте добавим эти значения:

Отредактируем config.yml:

log:  level: "INFO"  format: "[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s]: %(message)s"monitors:  example:    method: "GET"    url: "http://example.com"    timeout: 5    check_every: 5

Все готово. Запускаем демон и проверяем работу.

Выполняем в терминале:

docker-compose up

И видим подобный вывод:

Starting monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 ... doneAttaching to monitoring-daemon-tutorial_monitor_1monitor_1  | [2020-08-08 17:06:41,965] [INFO] [Dispatcher]: Starting upmonitor_1  | [2020-08-08 17:06:42,033] [INFO] [HttpMonitor]: Checkmonitor_1  |     GET http://example.commonitor_1  |     response code: 200monitor_1  |     content length: 648monitor_1  |     request took: 0.067 secondsmonitor_1  |monitor_1  | [2020-08-08 17:06:47,040] [INFO] [HttpMonitor]: Checkmonitor_1  |     GET http://example.commonitor_1  |     response code: 200monitor_1  |     content length: 648monitor_1  |     request took: 0.073 seconds

Наш демон может следить за наличием доступа к http://example.com.

Давайте добавим мониторинг https://httpbin.org.

Мониторинг httpbin.org

В этом разделе мы добавим мониторинговую задачу, которая будет следить за доступом к http://example.com.

Добавление мониторинговой задачи для https://httpbin.org будет сделать легче, так как все компоненты уже готовы. Нам просто нужно добавить новый провайдер в контейнер и обновить конфигурацию.

Отредактируем containers.py:

"""Application containers module."""import loggingimport sysfrom dependency_injector import containers, providersfrom . import http, monitors, dispatcherclass ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):    """Application container."""    config = providers.Configuration()    configure_logging = providers.Callable(        logging.basicConfig,        stream=sys.stdout,        level=config.log.level,        format=config.log.format,    )    http_client = providers.Factory(http.HttpClient)    example_monitor = providers.Factory(        monitors.HttpMonitor,        http_client=http_client,        options=config.monitors.example,    )    httpbin_monitor = providers.Factory(        monitors.HttpMonitor,        http_client=http_client,        options=config.monitors.httpbin,    )    dispatcher = providers.Factory(        dispatcher.Dispatcher,        monitors=providers.List(            example_monitor,            httpbin_monitor,        ),    )

Отредактируем config.yml:

log:  level: "INFO"  format: "[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s]: %(message)s"monitors:  example:    method: "GET"    url: "http://example.com"    timeout: 5    check_every: 5  httpbin:    method: "GET"    url: "https://httpbin.org/get"    timeout: 5    check_every: 5

Запустим демон и проверим логи.

Выполним в терминале:

docker-compose up

И видим подобный вывод:

Starting monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 ... doneAttaching to monitoring-daemon-tutorial_monitor_1monitor_1  | [2020-08-08 18:09:08,540] [INFO] [Dispatcher]: Starting upmonitor_1  | [2020-08-08 18:09:08,618] [INFO] [HttpMonitor]: Checkmonitor_1  |     GET http://example.commonitor_1  |     response code: 200monitor_1  |     content length: 648monitor_1  |     request took: 0.077 secondsmonitor_1  |monitor_1  | [2020-08-08 18:09:08,722] [INFO] [HttpMonitor]: Checkmonitor_1  |     GET https://httpbin.org/getmonitor_1  |     response code: 200monitor_1  |     content length: 310monitor_1  |     request took: 0.18 secondsmonitor_1  |monitor_1  | [2020-08-08 18:09:13,619] [INFO] [HttpMonitor]: Checkmonitor_1  |     GET http://example.commonitor_1  |     response code: 200monitor_1  |     content length: 648monitor_1  |     request took: 0.066 secondsmonitor_1  |monitor_1  | [2020-08-08 18:09:13,681] [INFO] [HttpMonitor]: Checkmonitor_1  |     GET https://httpbin.org/getmonitor_1  |     response code: 200monitor_1  |     content length: 310monitor_1  |     request took: 0.126 seconds

Функциональная часть завершена. Демон следит за наличием доступа к http://example.com и https://httpbin.org.

В следующем разделе мы добавим несколько тестов.

Тесты

Было бы неплохо добавить несколько тестов. Давайте сделаем это.

Создаем файл tests.py в пакете monitoringdaemon:

./ monitoringdaemon/    __init__.py    __main__.py    containers.py    dispatcher.py    http.py    monitors.py    tests.py config.yml docker-compose.yml Dockerfile requirements.txt

и добавляем в него следующие строки:

"""Tests module."""import asyncioimport dataclassesfrom unittest import mockimport pytestfrom .containers import ApplicationContainer@dataclasses.dataclassclass RequestStub:    status: int    content_length: int@pytest.fixturedef container():    container = ApplicationContainer()    container.config.from_dict({        'log': {            'level': 'INFO',            'formant': '[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s]: %(message)s',        },        'monitors': {            'example': {                'method': 'GET',                'url': 'http://fake-example.com',                'timeout': 1,                'check_every': 1,            },            'httpbin': {                'method': 'GET',                'url': 'https://fake-httpbin.org/get',                'timeout': 1,                'check_every': 1,            },        },    })    return container@pytest.mark.asyncioasync def test_example_monitor(container, caplog):    caplog.set_level('INFO')    http_client_mock = mock.AsyncMock()    http_client_mock.request.return_value = RequestStub(        status=200,        content_length=635,    )    with container.http_client.override(http_client_mock):        example_monitor = container.example_monitor()        await example_monitor.check()    assert 'http://fake-example.com' in caplog.text    assert 'response code: 200' in caplog.text    assert 'content length: 635' in caplog.text@pytest.mark.asyncioasync def test_dispatcher(container, caplog, event_loop):    caplog.set_level('INFO')    example_monitor_mock = mock.AsyncMock()    httpbin_monitor_mock = mock.AsyncMock()    with container.example_monitor.override(example_monitor_mock), \            container.httpbin_monitor.override(httpbin_monitor_mock):        dispatcher = container.dispatcher()        event_loop.create_task(dispatcher.start())        await asyncio.sleep(0.1)        dispatcher.stop()    assert example_monitor_mock.check.called    assert httpbin_monitor_mock.check.called

Для запуска тестов выполним в терминале:

docker-compose run --rm monitor py.test monitoringdaemon/tests.py --cov=monitoringdaemon

Должен получиться подобный результат:

platform linux -- Python 3.8.3, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1rootdir: /codeplugins: asyncio-0.14.0, cov-2.10.0collected 2 itemsmonitoringdaemon/tests.py ..                                    [100%]----------- coverage: platform linux, python 3.8.3-final-0 -----------Name                             Stmts   Miss  Cover----------------------------------------------------monitoringdaemon/__init__.py         0      0   100%monitoringdaemon/__main__.py         9      9     0%monitoringdaemon/containers.py      11      0   100%monitoringdaemon/dispatcher.py      43      5    88%monitoringdaemon/http.py             6      3    50%monitoringdaemon/monitors.py        23      1    96%monitoringdaemon/tests.py           37      0   100%----------------------------------------------------TOTAL                              129     18    86%

Обратите внимание как в тесте test_example_monitor мы подменяем HttpClient моком с помощью метода .override(). Таким образом можно переопределить возвращаемое значения любого провайдера.

Такие же действия выполняются в тесте test_dispatcher для подмены моками мониторинговых задач.

Заключение

Мы построили мониторинг демон на базе asyncio применяя принцип dependency injection. Мы использовали Dependency Injector в качестве dependency injection фреймворка.

Преимущество, которое вы получаете с Dependency Injector это контейнер.

Контейнер начинает окупаться, когда вам нужно понять или изменить структуру приложения. С контейнером это легко, потому что все компоненты приложения и их зависимости в одном месте:

"""Application containers module."""import loggingimport sysfrom dependency_injector import containers, providersfrom . import http, monitors, dispatcherclass ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):    """Application container."""    config = providers.Configuration()    configure_logging = providers.Callable(        logging.basicConfig,        stream=sys.stdout,        level=config.log.level,        format=config.log.format,    )    http_client = providers.Factory(http.HttpClient)    example_monitor = providers.Factory(        monitors.HttpMonitor,        http_client=http_client,        options=config.monitors.example,    )    httpbin_monitor = providers.Factory(        monitors.HttpMonitor,        http_client=http_client,        options=config.monitors.httpbin,    )    dispatcher = providers.Factory(        dispatcher.Dispatcher,        monitors=providers.List(            example_monitor,            httpbin_monitor,        ),    )

Контейнер как карта вашего приложения. Вы всегда знайте что от чего зависит.

Что дальше?

• Узнайте больше о Dependency Injector на GitHub
• Ознакомтесь с документацией на Read the Docs
• Есть вопрос или нашли баг? Откройте issue на Github