学习并发编程
程序运行的5种并发粒度
怎样选择并发技术
线程池和进程池
原理：提前创建好线程/进程放在池子里，新的task到来可以重用这些资源，减少了新建、终止线程/进程的开销
- 提升性能：因为减去了大量新建、终止线程的开销，重用了线程资源
- 适用场景：适合处理突发性大量请求或需要大量线程完成任务、但实际任务处理时间较短
- 防御功能：能有效避免系统因为创建线程过多，而导致系统负荷过大响应变慢等问题
- 代码简洁：使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁
全局解释器锁GIL
任何时刻仅有一个线程在执行。
在多核心处理器上，使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程
GIL目的：为了解决多线程之间数据完整性和状态同步问题
GIL带来的问题
- 即使使用了多线程，同一时刻也只有单个线程使用CPU，导致多核CPU的浪费
- 如果程序主要是在做I/O操作，比如处理网络连接，那么多线程技术常常是一个明智的选择
规避GIL的方法
- 规避方法2：使用multiprocessing多进程，对CPU密集型计算，单独启动子进程解释器去执行
- 规避方法2：将计算密集型的任务转移到C语言中，因为C语言比Python快得多，注意要在C语言中自己释放GIL
多线程编程
应用于IO密集型计算，比如几乎所有的网络后台服务、网络爬虫
引入模块
from threading import Thread
新建、启动、等待结束
t=Thread(target=func, args=(100, ))
t.start()
t.join()
数据通信
import queue
q = queue.Queue()
q.put(item)
item = q.get()
线程安全加锁
from threading import Lock
lock = Lock()
with lock:
# do something
信号量限制并发
from threading import Semaphore
semaphre = Semaphore(10)
with semaphre:
# do something
使用线程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
with ThreadPoolExecutor() as executor:
# 方法1
results = executor.map(func, [1,2,3])
# 方法2
future = executor.submit(func, 1)
result = future.result()
多进程编程
应用于CPU密集型计算，只有发现多线程编程有性能问题时，才求助于该模块
引入模块
from multiprocessing import Process
新建、启动、等待结束
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
p.join()
数据通信
from multiprocessing import Queue
q = Queue()
q.put([42, None, 'hello'])
item = q.get()
线程安全加锁
from multiprocessing import Lock
lock = Lock()
with lock:
# do something
信号量限制并发
from multiprocessing import Semaphore
semaphore = Semaphore(10)
with semaphore:
# do something
进程池
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
with ProcessPoolExecutor() as executor:
# 方法1
results = executor.map(func, [1,2,3])
# 方法2
future = executor.submit(func, 1)
result = future.result()
多协程编程
异步编程的威力
-
Nginx作为 Web 服务器：打败了 同步阻塞服务器 Apache， 使用更少的资源支持更多的并发连接，体现更高的效率，能够支持高达 50,000 个并发连接数的响应，使用 epoll and kqueue 作为开发模型
- Redis为什么这么快：处理网络请求采用单线程+使用多路I/O复用模型，非阻塞IO ，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
- Node.js的优势：采用事件驱动、异步编程，为网络服务而设计。其实Javascript的匿名函数和闭包特性非常适合事件驱动、异步编程
Node.js非阻塞模式的IO处理带来在相对低系统资源耗用下的高性能与出众的负载能力，非常适合用作依赖其它IO资源的中间层服务
- Go语言的一个优势：Go 使用Goroutine 和 channel为生成协程和使用信道提供了轻量级的语法，使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题，相比Python单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好
异步编程的原理
- 用一个超级循环（其实就是while true）循环，里面每次轮询处理所有的task
- 记忆口诀：《the one loop》至尊循环驭众生、至尊循环寻众生、至尊循环引众生、普照众生欣欣荣
- fd拷贝：fd首次调用epool_ctl拷贝，每次调用epoll_wait不拷贝
- 是一种同步IO模型，实现一个线程可以监视多个文件句柄；
- 一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作；
Python官方异步库：asyncio
代码例子
import asyncio
# 获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 定义协程
async def myfunc(url):
await get_url(url)
# 创建task列表
tasks = [loop.create_task(myfunc(url)) for url in urls]
# 执行爬虫事件列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
- 明确使用asyncio、await关键字编程，直观易读
Python第三方异步库：Gevent
代码例子
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
import gevent
import blog_spider
import time
begin = time.time()
for url in blog_spider.urls:
blog_spider.craw(url)
end = time.time()
print("single thread, cost = ", end - begin)
begin = time.time()
tasks = [gevent.spawn(blog_spider.craw, url) for url in blog_spider.urls]
gevent.joinall(tasks)
end = time.time()
print("gevent, cost = ", end - begin)
- 提供猴子补丁MonkeyPatch方法，通过该方法gevent能够 修改标准库里面大部分的阻塞式系统调用，包括socket、ssl、threading和 select等模块，而变为协作式运行
- 只需要monkey.patch_all()，就能自动修改阻塞为非阻塞
- 不知道它具体patch了哪些库修改了哪些模块、类、函数
- 创造了“隐式的副作用”，如果出现问题很多时候极难调试
Gevent改造Flask为异步服务
代码例子
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
from flask import Flask
from gevent import pywsgi
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return "success"
if __name__ == "__main__":
# app.run()
server = pywsgi.WSGIServer(("0.0.0.0", 8888), app)
server.serve_forever()
