Les Workers

Un worker est une unité de traitement qui exécute une tâche donnée.

• C’est un concept haut niveau : un worker peut être implémenté avec un thread, un processus, ou même être une machine distante.

• Les workers sont souvent utilisés dans les architectures serveur pour répartir la charge de travail et exécuter des tâches en parallèle ou en arrière-plan.

Objectif

• Déléguer le traitement à des entités dédiées.

• Paralléliser les opérations pour améliorer les performances.

• Isoler les traitements lourds pour éviter de bloquer le flux principal.

• Distribuer la charge entre plusieurs machines ou cœurs CPU.

Caractéristiques

• Un worker prend une tâche depuis une file d’attente ou un gestionnaire.

• Peut être persistant (toujours actif) ou éphémère (créé pour une tâche).

• Indépendant : si un worker plante, les autres continuent.

• Peut travailler localement ou sur un nœud distant.

Avantages

• Parallélisme réel (multi-processus) → exploite tous les cœurs CPU.

• Isolation : un crash d’un worker n’affecte pas les autres.

• Scalabilité : facile à distribuer sur plusieurs serveurs.

• Flexible : peut être un thread, un processus ou un service externe.

Limites

• Plus lourd qu’un simple thread (processus = plus de mémoire).

• Communication inter-worker plus lente (sérialisation/desérialisation nécessaire).

• Nécessite un système de gestion (superviseur, orchestrateur).

Cas d’utilisation typiques

• Serveurs web : Gunicorn lance plusieurs workers pour gérer plus de requêtes simultanées.

• Tâches en arrière-plan : Celery, RQ → exécution différée ou planifiée.

• Traitement distribué : Apache Spark, Dask, Ray → calcul sur cluster.

• IA / Data Science : lancer plusieurs prédictions ou entraînements en parallèle.