Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Führen Sie einen Hintergrund-Daemon-Prozess in der Warteschlangenumgebung aus
In vielen Anwendungsfällen beim Rendern kann das Laden der Anwendungs- und Szenendaten viel Zeit in Anspruch nehmen. Wenn ein Job sie für jeden Frame neu lädt, verbringt er die meiste Zeit mit Overhead. Es ist oft möglich, die Anwendung einmal als Hintergrund-Daemon-Prozess zu laden, sie die Szenendaten laden zu lassen und ihr dann Befehle über Interprozesskommunikation (IPC) zu senden, um die Renderings durchzuführen.
Viele der Open-Source-Integrationen von Deadline Cloud verwenden dieses Muster. Das Projekt Open Job Description stellt eine [Adapter-Laufzeitbibliothek](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-adaptor-runtime-for-python) mit robusten IPC-Mustern auf allen unterstützten Betriebssystemen bereit.
Um dieses Muster zu demonstrieren, gibt es ein [eigenständiges Beispiel-Job-Paket](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_daemon_process/template.yaml), das Python- und Bash-Code verwendet, um einen Hintergrund-Daemon und den IPC für Aufgaben zur Kommunikation mit ihm zu implementieren. Der Daemon ist in Python implementiert und wartet auf ein POSIX-SIGUSR1-Signal, das angibt, wann eine Aufgabe bearbeitet werden muss. Die Aufgabendetails werden in einer bestimmten JSON-Datei an den Daemon übergeben, und die Ergebnisse der Ausführung der Aufgabe werden als weitere JSON-Datei zurückgegeben.
## Voraussetzungen
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das [Beispiel-Auftragspaket mit einem Daemon-Prozess](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_daemon_process/template.yaml) aus dem Github-Repository für Beispiele von Deadline Cloud auszuführen.
1. Wenn Sie keine Deadline Cloud-Farm mit einer Warteschlange und der zugehörigen Linux-Flotte haben, folgen Sie der Anleitung zum Onboarding in der [Deadline Cloud-Konsole](https://console.aws.amazon.com/deadlinecloud/home), um eine Farm mit Standardeinstellungen zu erstellen.
1. Wenn Sie die Deadline Cloud-CLI und den Deadline Cloud-Monitor nicht auf Ihrer Workstation haben, folgen Sie den Schritten unter [Deadline Cloud-Einreicher einrichten](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/submitter.html) im Benutzerhandbuch.
1. Wird verwendet`git`, um das [Deadline GitHub Cloud-Beispiel-Repository](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples) zu klonen.
```
git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples.git
Cloning into 'deadline-cloud-samples'...
...
cd deadline-cloud-samples/job_bundles
```
## Führen Sie das Daemon-Beispiel aus
1. Verwenden Sie die Deadline Cloud-CLI, um das `job_env_daemon_process` Beispiel einzureichen.
```
git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples.git
Cloning into 'deadline-cloud-samples'...
...
cd deadline-cloud-samples/job_bundles
```
1. In der Deadline Cloud-Monitoranwendung sehen Sie den neuen Job und können seinen Fortschritt überwachen. Sobald für die Linux Flotte, die der Warteschlange zugeordnet ist, ein Mitarbeiter zur Verfügung steht, der die Aufgabe des Auftrags ausführt, ist der Job in etwa einer Minute abgeschlossen. Wenn Sie eine der Aufgaben ausgewählt haben, wählen Sie im Menü oben rechts im Aufgabenbereich die Option **Protokolle anzeigen**.
Auf der rechten Seite befinden sich zwei Sitzungsaktionen: **Starten DaemonProcess** und **Ausführen von Aufgaben**. Die Protokollanzeige in der Mitte des Fensters entspricht der ausgewählten Sitzungsaktion auf der rechten Seite.
Wählen Sie die Option **Protokolle für alle Aufgaben anzeigen**. In der Zeitleiste werden die restlichen Aufgaben angezeigt, die im Rahmen der Sitzung ausgeführt wurden, sowie die `Shut down DaemonProcess` Aktion, die die Umgebung verlassen hat.
## Sehen Sie sich die Daemon-Protokolle an
1. In diesem Abschnitt verwenden Sie den Deadline Cloud-Monitor, um die Sitzungsaktionen mit denen zu vergleichen, in denen sie in der Jobvorlage definiert sind. Es geht weiter mit dem vorherigen Abschnitt.
Öffnen Sie die Datei [job\_env\_daemon\_process/template.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_daemon_process/template.yaml) in einem Texteditor. Vergleichen Sie die Sitzungsaktionen mit den Aktionen, in denen sie in der Jobvorlage definiert sind.
1. Wählen Sie die `Launch DaemonProcess` Sitzungsaktion im Deadline Cloud-Monitor aus. Sie werden die Protokollausgabe wie folgt sehen.
```
2024/07/17 16:27:20-07:00
2024/07/17 16:27:20-07:00 ==============================================
2024/07/17 16:27:20-07:00 --------- Entering Environment: DaemonProcess
2024/07/17 16:27:20-07:00 ==============================================
2024/07/17 16:27:20-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:20-07:00 Phase: Setup
2024/07/17 16:27:20-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:20-07:00 Writing embedded files for Environment to disk.
2024/07/17 16:27:20-07:00 Mapping: Env.File.Enter -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/enter-daemon-process-env.sh
2024/07/17 16:27:20-07:00 Mapping: Env.File.Exit -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/exit-daemon-process-env.sh
2024/07/17 16:27:20-07:00 Mapping: Env.File.DaemonScript -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-script.py
2024/07/17 16:27:20-07:00 Mapping: Env.File.DaemonHelperFunctions -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-helper-functions.sh
2024/07/17 16:27:20-07:00 Wrote: Enter -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/enter-daemon-process-env.sh
2024/07/17 16:27:20-07:00 Wrote: Exit -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/exit-daemon-process-env.sh
2024/07/17 16:27:20-07:00 Wrote: DaemonScript -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-script.py
2024/07/17 16:27:20-07:00 Wrote: DaemonHelperFunctions -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-helper-functions.sh
2024/07/17 16:27:20-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:20-07:00 Phase: Running action
2024/07/17 16:27:20-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:20-07:00 Running command sudo -u job-user -i setsid -w /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/tmp_u8slys3.sh
2024/07/17 16:27:20-07:00 Command started as pid: 2187
2024/07/17 16:27:20-07:00 Output:
2024/07/17 16:27:21-07:00 openjd_env: DAEMON_LOG=/sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/daemon.log
2024/07/17 16:27:21-07:00 openjd_env: DAEMON_PID=2223
2024/07/17 16:27:21-07:00 openjd_env: DAEMON_BASH_HELPER_SCRIPT=/sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/daemon-helper-functions.sh
```
In den folgenden Zeilen aus der Jobvorlage wurde diese Aktion angegeben.
```
stepEnvironments:
- name: DaemonProcess
description: Runs a daemon process for the step's tasks to share.
script:
actions:
onEnter:
command: bash
args:
- "{{Env.File.Enter}}"
onExit:
command: bash
args:
- "{{Env.File.Exit}}"
embeddedFiles:
- name: Enter
filename: enter-daemon-process-env.sh
type: TEXT
data: |
#!/bin/env bash
set -euo pipefail
DAEMON_LOG='{{Session.WorkingDirectory}}/daemon.log'
echo "openjd_env: DAEMON_LOG=$DAEMON_LOG"
nohup python {{Env.File.DaemonScript}} > $DAEMON_LOG 2>&1 &
echo "openjd_env: DAEMON_PID=$!"
echo "openjd_env: DAEMON_BASH_HELPER_SCRIPT={{Env.File.DaemonHelperFunctions}}"
echo 0 > 'daemon_log_cursor.txt'
...
```
1. Wählen Sie im Deadline Cloud-Monitor eine der Aktionen Task run: N session aus. Sie werden die Protokollausgabe wie folgt sehen.
```
2024/07/17 16:27:22-07:00
2024/07/17 16:27:22-07:00 ==============================================
2024/07/17 16:27:22-07:00 --------- Running Task
2024/07/17 16:27:22-07:00 ==============================================
2024/07/17 16:27:22-07:00 Parameter values:
2024/07/17 16:27:22-07:00 Frame(INT) = 2
2024/07/17 16:27:22-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:22-07:00 Phase: Setup
2024/07/17 16:27:22-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:22-07:00 Writing embedded files for Task to disk.
2024/07/17 16:27:22-07:00 Mapping: Task.File.Run -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/run-task.sh
2024/07/17 16:27:22-07:00 Wrote: Run -> /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/embedded_fileswy00x5ra/run-task.sh
2024/07/17 16:27:22-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:22-07:00 Phase: Running action
2024/07/17 16:27:22-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:22-07:00 Running command sudo -u job-user -i setsid -w /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/tmpv4obfkhn.sh
2024/07/17 16:27:22-07:00 Command started as pid: 2301
2024/07/17 16:27:22-07:00 Output:
2024/07/17 16:27:23-07:00 Daemon PID is 2223
2024/07/17 16:27:23-07:00 Daemon log file is /sessions/session-972e21d98dde45e59c7153bd9258a64dohwg4yg1/daemon.log
2024/07/17 16:27:23-07:00
2024/07/17 16:27:23-07:00 === Previous output from daemon
2024/07/17 16:27:23-07:00 ===
2024/07/17 16:27:23-07:00
2024/07/17 16:27:23-07:00 Sending command to daemon
2024/07/17 16:27:23-07:00 Received task result:
2024/07/17 16:27:23-07:00 {
2024/07/17 16:27:23-07:00 "result": "SUCCESS",
2024/07/17 16:27:23-07:00 "processedTaskCount": 1,
2024/07/17 16:27:23-07:00 "randomValue": 0.2578537967668988,
2024/07/17 16:27:23-07:00 "failureRate": 0.1
2024/07/17 16:27:23-07:00 }
2024/07/17 16:27:23-07:00
2024/07/17 16:27:23-07:00 === Daemon log from running the task
2024/07/17 16:27:23-07:00 Loading the task details file
2024/07/17 16:27:23-07:00 Received task details:
2024/07/17 16:27:23-07:00 {
2024/07/17 16:27:23-07:00 "pid": 2329,
2024/07/17 16:27:23-07:00 "frame": 2
2024/07/17 16:27:23-07:00 }
2024/07/17 16:27:23-07:00 Processing frame number 2
2024/07/17 16:27:23-07:00 Writing result
2024/07/17 16:27:23-07:00 Waiting until a USR1 signal is sent...
2024/07/17 16:27:23-07:00 ===
2024/07/17 16:27:23-07:00
2024/07/17 16:27:23-07:00 ----------------------------------------------
2024/07/17 16:27:23-07:00 Uploading output files to Job Attachments
2024/07/17 16:27:23-07:00 ----------------------------------------------
```
Die folgenden Zeilen aus der Jobvorlage spezifizieren diese Aktion. ```Schritte:
```
steps:
- name: EnvWithDaemonProcess
parameterSpace:
taskParameterDefinitions:
- name: Frame
type: INT
range: "{{Param.Frames}}"
stepEnvironments:
...
script:
actions:
onRun:
timeout: 60
command: bash
args:
- '{{Task.File.Run}}'
embeddedFiles:
- name: Run
filename: run-task.sh
type: TEXT
data: |
# This bash script sends a task to the background daemon process,
# then waits for it to respond with the output result.
set -euo pipefail
source "$DAEMON_BASH_HELPER_SCRIPT"
echo "Daemon PID is $DAEMON_PID"
echo "Daemon log file is $DAEMON_LOG"
print_daemon_log "Previous output from daemon"
send_task_to_daemon "{\"pid\": $$, \"frame\": {{Task.Param.Frame}} }"
wait_for_daemon_task_result
echo Received task result:
echo "$TASK_RESULT" | jq .
print_daemon_log "Daemon log from running the task"
hostRequirements:
attributes:
- name: attr.worker.os.family
anyOf:
- linux
```