如何在 Go 中嵌入 Python-python basehttprequesthandler

如果你看一下新的 Datadog Agent，你可能会注意到大部分代码库是用 Go 编写的，尽管我们用来收集指标的检查仍然是用 Python 编写的。这大概是因为 Datadog Agent 是一个嵌入了 CPython 解释器的普通 Go 二进制文件，可以在任何时候按需执行 Python 代码。这个过程通过抽象层来透明化，使得你可以编写惯用的 Go 代码而底层运行的是 Python。

在 Go 应用程序中嵌入 Python 的原因有很多：

它在过渡期间很有用；可以逐步将现有 Python 项目的部分迁移到新语言，而不会在此过程中丢失任何功能。
你可以复用现有的 Python 软件或库，而无需用新语言重新实现。
你可以通过加载去执行常规 Python 脚本来动态扩展你软件，甚至在运行时也可以。

理由还可以列很多，但对于 Datadog Agent 来说，最后一点至关重要：我们希望做到无需重新编译 Agent，或者说编译任何内容就能够执行自定义检查或更改现有检查。

嵌入 CPython 非常简单，而且文档齐全。解释器本身是用 C 编写的，并且提供了一个 C API 以编程方式来执行底层操作，例如创建对象、导入模块和调用函数。

在本文中，我们将展示一些代码示例，我们将会在与 Python 交互的同时继续保持 Go 代码的惯用语，但在我们继续之前，我们需要解决一个间隙：嵌入 API 是 C 语言，但我们的主要应用程序是 Go，这怎么可能工作？

介绍 cgo

有很多好的理由说服你为什么不要在堆栈中引入 cgo，但嵌入 CPython 是你必须这样做的原因。cgo 不是语言，也不是编译器。它是外部函数接口Foreign Function Interface（FFI），一种让我们可以在 Go 中使用来调用不同语言（特别是 C）编写的函数和服务的机制。

当我们提起 “cgo” 时，我们实际上指的是 Go 工具链在底层使用的一组工具、库、函数和类型，因此我们可以通过执行 go build 来获取我们的 Go 二进制文件。下面是使用 cgo 的示例程序：

package main
 
// #include <float.h>
import "C"
import "fmt"
 
func main() {
    fmt.Println("Max float value of float is", C.FLT_MAX)
}

在这种包含头文件情况下，import "C" 指令上方的注释块称为“序言preamble”，可以包含实际的 C 代码。导入后，我们可以通过“C”伪包来“跳转”到外部代码，访问常量 FLT_MAX。你可以通过调用 go build 来构建，它就像普通的 Go 一样。

如果你想查看 cgo 在这背后到底做了什么，可以运行 go build -x。你将看到 “cgo” 工具将被调用以生成一些 C 和 Go 模块，然后将调用 C 和 Go 编译器来构建目标模块，最后链接器将所有内容放在一起。

你可以在 Go 博客上阅读更多有关 cgo 的信息，该文章包含更多的例子以及一些有用的链接来做进一步了解细节。

现在我们已经了解了 cgo 可以为我们做什么，让我们看看如何使用这种机制运行一些 Python 代码。

嵌入 CPython：一个入门指南

从技术上讲，嵌入 CPython 的 Go 程序并没有你想象的那么复杂。事实上，我们只需在运行 Python 代码之前初始化解释器，并在完成后关闭它。请注意，我们在所有示例中使用 Python 2.x，但我们只需做很少的调整就可以应用于 Python 3.x。让我们看一个例子：

package main
 
// #cgo pkg-config: python-2.7
// #include <Python.h>
import "C"
import "fmt"
 
func main() {
    C.Py_Initialize()
    fmt.Println(C.GoString(C.Py_GetVersion()))
    C.Py_Finalize()
}

上面的例子做的正是下面 Python 代码要做的事：

import sys
print(sys.version)

你可以看到我们在序言加入了一个 #cgo 指令；这些指令被会被传递到工具链，让你改变构建工作流程。在这种情况下，我们告诉 cgo 调用 pkg-config 来收集构建和链接名为 python-2.7 的库所需的标志，并将这些标志传递给 C 编译器。如果你的系统中安装了 CPython 开发库和 pkg-config，你只需要运行 go build 来编译上面的示例。

回到代码，我们使用 Py_Initialize() 和 Py_Finalize() 来初始化和关闭解释器，并使用 Py_GetVersion C 函数来获取嵌入式解释器版本信息的字符串。

如果你想知道，所有我们需要放在一起调用 C 语言 Python API的 cgo 代码都是模板代码。这就是为什么 Datadog Agent 依赖 go-python 来完成所有的嵌入操作；该库为 C API 提供了一个 Go 友好的轻量级包，并隐藏了 cgo 细节。这是另一个基本的嵌入式示例，这次使用 go-python：

package main
 
import (
    python "github.com/sbinet/go-python"
)
 
func main() {
    python.Initialize()
    python.PyRun_SimpleString("print 'hello, world!'")
    python.Finalize()
}

这看起来更接近普通 Go 代码，不再暴露 cgo，我们可以在访问 Python API 时来回使用 Go 字符串。嵌入式看起来功能强大且对开发人员友好，是时候充分利用解释器了：让我们尝试从磁盘加载 Python 模块。

在 Python 方面我们不需要任何复杂的东西，无处不在的“hello world” 就可以达到目的：

# foo.py
def hello():
    """
    Print hello world for fun and profit.
    """
    print "hello, world!"

Go 代码稍微复杂一些，但仍然可读：

// main.go
package main
 
import "github.com/sbinet/go-python"
 
func main() {
    python.Initialize()
    defer python.Finalize()
 
    fooModule := python.PyImport_ImportModule("foo")
    if fooModule == nil {
        panic("Error importing module")
    }
 
    helloFunc := fooModule.GetAttrString("hello")
    if helloFunc == nil {
        panic("Error importing function")
    }
 
    // The Python function takes no params but when using the C api
    // we're required to send (empty) *args and **kwargs anyways.
    helloFunc.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New())
}

构建时，我们需要将 PYTHONPATH 环境变量设置为当前工作目录，以便导入语句能够找到 foo.py 模块。在 shell 中，该命令如下所示：

$ go build main.go && PYTHONPATH=. ./main
hello, world!

可怕的全局解释器锁

为了嵌入 Python 必须引入 cgo ，这是一种权衡：构建速度会变慢，垃圾收集器不会帮助我们管理外部系统使用的内存，交叉编译也很难。对于一个特定的项目来说，这些问题是否是可以争论的，但我认为有一些不容商量的问题：Go 并发模型。如果我们不能从 goroutine 中运行 Python，那么使用 Go 就没有意义了。

在处理并发、Python 和 cgo 之前，我们还需要知道一些事情：它就是全局解释器锁Global Interpreter Lock，即 GIL。GIL 是语言解释器（CPython 就是其中之一）中广泛采用的一种机制，可防止多个线程同时运行。这意味着 CPython 执行的任何 Python 程序都无法在同一进程中并行运行。并发仍然是可能的，锁是速度、安全性和实现简易性之间的一个很好的权衡，那么，当涉及到嵌入时，为什么这会造成问题呢？

当一个常规的、非嵌入式的 Python 程序启动时，不涉及 GIL 以避免锁定操作中的无用开销；在某些 Python 代码首次请求生成线程时 GIL 就启动了。对于每个线程，解释器创建一个数据结构来存储当前的相关状态信息并锁定 GIL。当线程完成时，状态被恢复，GIL 被解锁，准备被其他线程使用。

当我们从 Go 程序运行 Python 时，上述情况都不会自动发生。如果没有 GIL，我们的 Go 程序可以创建多个 Python 线程，这可能会导致竞争条件，从而导致致命的运行时错误，并且很可能出现分段错误导致整个 Go 应用程序崩溃。

解决方案是在我们从 Go 运行多线程代码时显式调用 GIL；代码并不复杂，因为 C API 提供了我们需要的所有工具。为了更好地暴露这个问题，我们需要写一些受 CPU 限制的 Python 代码。让我们将这些函数添加到前面示例中的 foo.py 模块中：

# foo.py
import sys
 
def print_odds(limit=10):
    """
    Print odds numbers < limit
    """
    for i in range(limit):
        if i%2:
            sys.stderr.write("{}\n".format(i))
 
def print_even(limit=10):
    """
    Print even numbers < limit
    """
    for i in range(limit):
        if i%2 == 0:
            sys.stderr.write("{}\n".format(i))

我们将尝试从 Go 并发打印奇数和偶数，使用两个不同的 goroutine（因此涉及线程）：

package main
 
import (
    "sync"
 
    "github.com/sbinet/go-python"
)
 
func main() {
    // The following will also create the GIL explicitly
    // by calling PyEval_InitThreads(), without waiting
    // for the interpreter to do that
    python.Initialize()
 
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(2)
 
    fooModule := python.PyImport_ImportModule("foo")
    odds := fooModule.GetAttrString("print_odds")
    even := fooModule.GetAttrString("print_even")
 
    // Initialize() has locked the the GIL but at this point we don't need it
    // anymore. We save the current state and release the lock
    // so that goroutines can acquire it
    state := python.PyEval_SaveThread()
 
    go func() {
        _gstate := python.PyGILState_Ensure()
        odds.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New())
        python.PyGILState_Release(_gstate)
 
        wg.Done()
    }()
 
    go func() {
        _gstate := python.PyGILState_Ensure()
        even.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New())
        python.PyGILState_Release(_gstate)
 
        wg.Done()
    }()
 
    wg.Wait()
 
    // At this point we know we won't need Python anymore in this
    // program, we can restore the state and lock the GIL to perform
    // the final operations before exiting.
    python.PyEval_RestoreThread(state)
    python.Finalize()
}

在阅读示例时，你可能会注意到一个模式，该模式将成为我们运行嵌入式 Python 代码的习惯写法：

保存状态并锁定 GIL。
执行 Python。
恢复状态并解锁 GIL。

代码应该很简单，但我们想指出一个微妙的细节：请注意，尽管借用了 GIL 执行，有时我们通过调用 PyEval_SaveThread() 和 PyEval_RestoreThread() 来操作 GIL，有时（查看 goroutines 里面）我们对 PyGILState_Ensure() 和 PyGILState_Release() 来做同样的事情。

我们说过当从 Python 操作多线程时，解释器负责创建存储当前状态所需的数据结构，但是当同样的事情发生在 C API 时，我们来负责处理。

当我们用 go-python 初始化解释器时，我们是在 Python 上下文中操作的。因此，当调用 PyEval_InitThreads() 时，它会初始化数据结构并锁定 GIL。我们可以使用 PyEval_SaveThread() 和 PyEval_RestoreThread() 对已经存在的状态进行操作。

在 goroutines 中，我们从 Go 上下文操作，我们需要显式创建状态并在完成后将其删除，这就是 PyGILState_Ensure() 和 PyGILState_Release() 为我们所做的。

释放 Gopher

在这一点上，我们知道如何处理在嵌入式解释器中执行 Python 的多线程 Go 代码，但在 GIL 之后，另一个挑战即将来临：Go 调度程序。

当一个 goroutine 启动时，它被安排在可用的 GOMAXPROCS 线程之一上执行，参见此处可了解有关该主题的更多详细信息。如果一个 goroutine 碰巧执行了系统调用或调用 C 代码，当前线程会将线程队列中等待运行的其他 goroutine 移交给另一个线程，以便它们有更好的机会运行；当前 goroutine 被暂停，等待系统调用或 C 函数返回。当这种情况发生时，线程会尝试恢复暂停的 goroutine，但如果这不可能，它会要求 Go 运行时找到另一个线程来完成 goroutine 并进入睡眠状态。 goroutine 最后被安排给另一个线程，它就完成了。

考虑到这一点，让我们看看当一个 goroutine 被移动到一个新线程时，运行一些 Python 代码的 goroutine 会发生什么：

我们的 goroutine 启动，执行 C 调用并暂停。GIL 被锁定。
当 C 调用返回时，当前线程尝试恢复 goroutine，但失败了。
当前线程告诉 Go 运行时寻找另一个线程来恢复我们的 goroutine。
Go 调度器找到一个可用线程并恢复 goroutine。
goroutine 快完成了，并在返回之前尝试解锁 GIL。
当前状态中存储的线程 ID 来自原线程，与当前线程的 ID 不同。
崩溃！

所幸，我们可以通过从 goroutine 中调用运行时包中的 LockOSThread 函数来强制 Go runtime 始终保持我们的 goroutine 在同一线程上运行：

go func() {
    runtime.LockOSThread()
 
    _gstate := python.PyGILState_Ensure()
    odds.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New())
    python.PyGILState_Release(_gstate)
    wg.Done()
}()

这会干扰调度器并可能引入一些开销，但这是我们愿意付出的代价。

结论

为了嵌入 Python，Datadog Agent 必须接受一些权衡：

cgo 引入的开销。
手动处理 GIL 的任务。
在执行期间将 goroutine 绑定到同一线程的限制。

为了能方便在 Go 中运行 Python 检查，我们很乐意接受其中的每一项。但通过意识到这些权衡，我们能够最大限度地减少它们的影响，除了为支持 Python 而引入的其他限制，我们没有对策来控制潜在问题：

构建是自动化和可配置的，因此开发人员仍然需要拥有与 go build 非常相似的东西。
Agent 的轻量级版本，可以使用 Go 构建标签，完全剥离 Python 支持。
这样的版本仅依赖于在 Agent 本身硬编码的核心检查（主要是系统和网络检查），但没有 cgo 并且可以交叉编译。

我们将在未来重新评估我们的选择，并决定是否仍然值得保留 cgo；我们甚至可以重新考虑整个 Python 是否仍然值得，等待 Go 插件包成熟到足以支持我们的用例。但就目前而言，嵌入式 Python 运行良好，从旧代理过渡到新代理再简单不过了。

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