在Gunicorn工人之间共享锁

Question

是否有个好方法可以在Gunicorn工人之间共享多处理锁？我正在尝试用Flask写一个json
API。一些API调用将与管理正在运行的进程的python类交互（例如用于视频转换的ffmpeg）。当我将网络工作者的数量增加到超过1个时，如何确保只有1个工作者同时与班级互动？

我最初的想法是使用multiprocessing.Lock，以便start（）函数可以是原子的。我认为我没有找到合适的位置来创建一个Lock，以便在所有工作人员之间共享一个Lock：

# runserver.py
from flask import Flask
from werkzeug.contrib.fixers import ProxyFix
import dummy

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    dummy.start()
    return "ffmpeg started"

app.wsgi_app = ProxyFix(app.wsgi_app)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这是我的虚拟操作：

# dummy.py
from multiprocessing import Lock
import time

lock = Lock()

def start():
    lock.acquire()

    # TODO do work
    for i in range(0,10):
        print "did work %s" % i
        time.sleep(1)

    lock.release()

当我刷新页面几次时，我看到了编织在一起的每个调用的输出。

我在这里树错树了吗？有没有一种更简单的方法来确保仅同时运行处理类的副本（此处仅是伪start（）方法）？我想我可能需要像celery这样的东西来运行任务（并且只使用1个工人），但这似乎对我的小项目来说有点过头了。

Answer 1

按照彼得的回答，工人可以共享锁资源。

但是，最好使用try-finally块来确保锁定将始终被释放。

# dummy.py
from multiprocessing import Lock
import time

lock = Lock()

def start():
    lock.acquire()

    try:
        # TODO do work
        for i in range(0,10):
            print "did work %s" % i
            time.sleep(1)
    finally:
        lock.release()