基于多进程中APScheduler重复运行的解决方法
问题
在一个pythonweb应用中需要定时执行一些任务，所以用了APScheduler这个库。又因为是用flask这个web框架，所以用了flask-apscheduler这个插件（本质上与直接用APScheduler一样，这里不作区分）。
在开发中直接测试运行是没有问题的，但是用gunicorn部署以后发生了重复运行的问题：
每个任务在时间到的时刻会同时执行好几遍。
注意了一下重复的数量，恰恰是gunicorn里配置的worker进程数量，显然是每个worker进程都启动了一份scheduler造成。
解决
可以想到的方案有几个：
用--preload启动gunicorn，确保scheduler只在loader的时候创建一次
另外创建一个单独的定时任务项目，单独以一个进程运行
用全局锁确保scheduler只运行一次
经过实践，只有第三个方案比较好。
preload的问题：
虽然这样可以使用scheduler创建代码只执行一次，但是问题也在于它只执行一次，重新部署以后如果用kill-HUP重启gunicorn，它并不会重启，甚至整个项目都不会更新。这是preload的副作用，除非重写部署脚本，完全重启应用。
单独进程的问题：
也是因为部署麻烦，需要多一套部署方案，虽然用Docker会比较方便，但仍然不喜欢，而且同时维护两个项目也多出很多不必要的事情。
全局锁是一个较好的方案，但问题在于找一个合适的锁。
python自带的多进程多线程锁方案都需要一个共享变量来维护，但是因为worker进程是被gunicorn的主进程启动的，并不方便自己维护，所以需要一个系统级的锁。
在Stackoverflow上看到有人是用了一个socket端口来做锁实现这个方案，但是我也不喜欢这样浪费一个宝贵的端口资源。不过这倒给了我一个启发：
可以用文件锁！
于是有了这个解决方案：
importatexit
importfcntl
fromflask_apschedulerimportAPScheduler
definit(app):
f=open("scheduler.lock","wb")
try:
fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_EX|fcntl.LOCK_NB)
scheduler=APScheduler()
scheduler.init_app(app)
scheduler.start()
except:
pass
defunlock():
fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_UN)
f.close()
atexit.register(unlock)
原理
init函数为flask项目初始化所调用，这里为scheduler模块的初始化部分。
首先打开（或创建）一个scheduler.lock文件，并加上非阻塞互斥锁。成功后创建scheduler并启动。
如果加文件锁失败，说明scheduler已经创建，就略过创建scheduler的部分。
最后注册一个退出事件，如果这个flask项目退出，则解锁并关闭scheduler.lock文件的锁。
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