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a publish&subscrib toolkit

Project description

关于Pubsub

  • pubsub的最初目的是通过redis服务转发单目摄像头数据,供深度学习ROS两方同时订阅
  • 实际使用过程中增加了转发FairMOT识别结果的用途,同时pubsub在主-从两台机器上进行部署
  • 在0.1.4版本中,增加了对主-从多话题的支持,修改了配置文件的配置方式
  • 在0.1.5版本中,完善了setup.py,并发布到pypi
  • 在0.1.6版本中,增加了configs模块,可通过此模块直接获得配置信息
  • 在0.1.7版本中,修复了全局变量和单例引入的订阅”串台”问题

1. 问题

1.1. redis.exceptions.ConnectionError: Connection closed by server.

https://github.com/andymccurdy/redis-py/issues/1140

使用try... except redis.exceptions.ConnectionError:的方法规避了此问题

FYI
- 在本项目下,使用`py37`没有出现此问题
- 在本项目下,使用`python`没有出现此问题
- 在`FairMOT`下出现此问题,初步怀疑是`timeout`问题

该问题通过安装hiredis的方式进行了修复,修复版本0.1.5,暂未出现此问题

1.1.1 原因2 scheduled to be closed ASAP for overcoming of output buffer limits

查看/var/log/redis/redis-server.log,可以发现

3105:M 23 Nov 18:06:12.428 # Client id=105 addr=<sub-ip>:33750 fd=7 name= age=2 idle=0 flags=N db=3 sub=1 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=38 omem=35102272 events=rw cmd=subscribe scheduled to be closed ASAP for overcoming of output buffer limits.

所有的client请求redis数据的时候,redis要返回给client的数据都会先被存储在output-buffer中,等所有信息都被传送完毕之后,再清除output-buffer中的数据。为了防止output-buffer过大,redis进行了限制。

在配置文件/etc/redis/redis.conf中进行修改

client-output-buffer-limit normal 0 0 0
client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60
client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60
  • 客户端种类,包括Normal,Slaves和Pub/Sub
  • Normal: 普通的客户端。默认limit 是0,也就是不限制
  • Pub/Sub: 发布与订阅的客户端的。默认hard limit 32M,soft limit 8M/60s
  • Slaves: 从库的复制客户端。默认hard limit 256M,soft limit 64M/60s
  • hard limit: 缓冲区大小的硬性限制
  • soft limit: 缓冲去大小的软性限制
  • soft seconds: 缓冲区大小达到了(超过)soft limit值的持续时间
  • client buffer的大小达到了soft limit并持续了soft seconds时间,将立即断开和客户端的连接
  • client buffer的大小达到了hard limit,server也会立即断开和客户端的连接

如果难以准确估计缓冲区需要的大小和持续时间,可以直接设为0,如下

client-output-buffer-limit pubsub 0 0 0

修改后重启redis服务。

1.2. 同一程序中有多个生产者/发送端发送多个topic,消费者/订阅端会“串台“

原因分析

  • Subscriber中错误地将消息数据设置为全局变量
  • 单例模式未能区分不同单例的name

状态:已修复,不影响调用方式

修复版本: 0.1.7

2. 依赖

本工具依赖redis服务请先安装redis-server

apt install redis-server

为Python安装依赖

pip3.7 install opencv-python numpy pyyaml hiredis redis
pip2.7 install opencv-python numpy pyyaml hiredis redis
  • 补充说明

setup.py 文件本身指明了相关依赖,但是由于公司网络原因,可能会出现无法正常下载安装的情况,建议在安装之前手动完成依赖包的安装。

3. 作为程序部署

step1. 在~路径下新建路径robot\configs,注意:请勿使用其他路径

step2. 将项目目录下的配置文件config\pubsub.yaml拷贝到~\robot\configs路径下,注意:请勿修改文件名称

step3. 按实际情况修改~\robot\configs\pubsub.yaml文件

# camera data pub & sub config
mono:
  type: "pub"
  source: "0"
  host: "172.172.0.10"
  port: "6379"
  db: 3
  name: "robot_mono"
  topic: "robot_mono"

# bbox from FairMOT pub & sub config
track:
  type: "pub"
  source: "0"
  host: "172.172.0.11"
  port: "6379"
  db: 3
  name: "robot_track"
  topic: "robot_track"

参数说明:

mono: 指定为单目相机,该名称请勿修改
  type: 发布消息,请勿修改
  source: camera device id, 通过 ls /dev/video* 配合 v4l2-ctl -d  /dev/video0 --all查看
  host: 消息发布ip,对应部署了pubsub程序的服务器的IP地址
  port: 消息发布端口,对应部署了pubsub程序的服务器的Redis服务的端口
  db: 不需改动
  name: 消息发布服务的名称
  topic: 消息发布话题的名称

track: 指定为跟踪算法,该名称请勿修改
  type: 发布消息,请勿修改
  source: 请勿修改
  host: 消息发布ip,对应部署了tracking算法的服务器的IP地址
  port: 消息发布端口,对应部署了tracking算法的服务器的Redis服务的端口
  db: 不需改动
  name: 消息发布服务的名称
  topic: 消息发布话题的名称

step5. 在~/.bashrc中声明configs地址

  • 执行下面的命令,将configs的路径加入到系统环境
echo export ROBOT_CONFIGS=$(dirname ~/.)'/robot/configs' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
  • 请务必注意将配置文件放在上述指定文件夹下

setp6. 如果存在主-从部署,请在从机上重复上述过程

请注意:

  • 模块和程序使用同样的配置文件!!!

3.1. 开机自启动[未测试]

/etc/rc.local脚本中增加了开机自启动代码,代码如下

export PUBLISHERPATH=$(dirname ~/.)'/robot/pubsub'
source $(dirname $(which conda))/activate pubsub
cd $PUBLISHERPATH
python app.py

第一段申明了MONOPUB的路径

第二段进入到该路径

第三段在后台启动脚本publish.sh 并输出日志到pub.log

第三段回到home

可使用ps -ef | grep python查看

4. 作为模块使用

分别在python2.7和python3.7版本下进行测试。

4.1. 安装

pip install aa-pubsub

4.2. 配置

  • 如果主-从部署在同一IP下,可以不必另外配置
  • 如果主-从部署在不同IP下,从机需要依照主机的配置方法自行配置

请注意:

  • 模块和程序使用同样的配置文件!!!

5. 性能

5.1. 本地Docker间传输

目前Publisher端读取摄像头数据到Subscriber端得到数据拥有约100ms的延时,其中有20秒是docker造成的延时。

1 2

5.2. 同网段局域网间传输

目前Publisher端读取摄像头数据到Subscriber端得到数据拥有约100ms的延时,同网段指办公网段(10.1.x.x)

1 2 3

5.3. 不同网段局域网间传输

目前Publisher端读取摄像头数据到Subscriber端得到数据拥有约100ms-200ms的延时,不同网段指办公网段与GPU服务器(10.1.x.x与10.0.40.x)

3 4

6. 开发/贡献代码

6.1. 测试用例

测试用例的统一运行入口是test.py文件

python test.py
  • 各测试用例请统一在testcases路径下实现,以test_{name}.py的形式命名
  • py文件中,测试类以{name}Test的形式命名
  • 更多请参考unittest

6.2. 提交pip

  • 安装提交需要的工具
pip install twine
  • 更新version.py的版本号
  • 提交
python setup.py sdist
twine upload dist/*

7. 当前通过pubsub支持的消息

# 单目相机
mono:
    type: "pub"
    source: "0"
    host: "127.0.0.1"
    port: "6379"
    db: 3
    name: "robot_mono"
    topic: "robot_mono"

# FairMOT得到的bbox
track:
    type: "pub"
    source: "0"
    host: "127.0.0.1"
    port: "6379"
    db: 3
    name: "robot_track"
    topic: "robot_track"

# 跟随目标识别开/关量
switch_send:
    type: "pub"
    source: "0"
    host: "10.1.101.179"
    port: "6379"
    db: 3
    name: "robot_switch_send"
    topic: "robot_switch_send"

# 跟随目标识别开/关执行反馈量
switch_feedback:
    type: "pub"
    source: "0"
    host: "10.1.101.179"
    port: "6379"
    db: 3
    name: "robot_switch_feedback"
    topic: "robot_switch_feedback"

# 跟随目标切换信号量
control_singal_load_track_feature:
    type: "pub"
    source: "0"
    host: "10.1.101.179"
    port: "6379"
    db: 3
    name: "control_singal_load_track_feature"
    topic: "control_singal_load_track_feature"

# 匹配到的跟随目标的图片地址
target_matched:
  type: "pub"
  source: "0"
  host: "10.1.101.141"
  port: "6380"
  db: 3
  name: "target_matched"
  topic: "target_matched"

# 跌倒开关
fall_down_switch:
  type: "pub"
  source: "0"
  host: "10.1.157.165"
  port: "6379"
  db: 3
  name: "fall_down_switch"
  topic: "fall_down_switch"

# 跌倒开关的反馈
fall_down_switch_result:
  type: "sub"
  source: "0"
  host: "10.1.157.165"
  port: "6379"
  db: 3
  name: "fall_down_switch_result"
  topic: "fall_down_switch_result"

# 目标人员跌倒信息
target_status:
  type: "sub"
  source: "0"
  host: "10.1.157.165"
  port: "6379"
  db: 3
  name: "target_status"
  topic: "target_status"

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  • Uploaded via: twine/3.2.0 pkginfo/1.6.1 requests/2.24.0 setuptools/50.3.0.post20201006 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.51.0 CPython/3.7.9

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Algorithm Hash digest
SHA256 99ff858fb33f3bd9f9bd0f63e3e27e9307d48857aa0dfa47dd453ab3b1487c97
MD5 f8bfd29cb21423f635eb0433d4e651f4
BLAKE2b-256 8f61a8be6e59c0a3303e2f5131647f508762ab4df46d6651276deda195e18d06

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