多进程读写资料的效率为啥会远远不如一个进程直接io的效率
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了多进程读写资料的效率为啥会远远不如一个进程直接io的效率相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 目前磁盘都是机械方式运作的，主要体现在磁盘读写前寻找磁道的过程。磁盘自带的读写缓存大小，对于磁盘读写速度至关重要。读写速度快的磁盘，通常都带有较大的读写缓存。磁盘的寻道过程是机械方式，决定了其随机读写速度将明显低于顺序读写。在我们做系统设计和实现时，需要考虑到磁盘的这一特性。FastDFS是一个开源的高效分布式文件系统，它最初的实现，文件是按hash方式随机分布到多个目录中的，后来增加了顺序存放的做法。通过对比测试，发现文件按目录顺序存储，写文件IO效率明显高于按目录随机存储。
目前磁盘顺序读取的速度并不差，比如普通硬盘的IO可以达到每秒40~60MB，好一些的硬盘可以达到每秒100MB左右。在多进程或多线程并发读取磁盘的情况下，随着并发数的增加，磁盘IO效率将大大下降。主要是因为每次读写，磁道可能存在较大的偏移，磁道寻址时间加大，导致磁盘IO性能急剧下降。对于这种场景，优化方案是尽可能减少并发读写的进程数或线程数。可以用锁的机制，也可以采用专门的磁盘IO线程来对磁盘进行读写。FastDFS 2.x版本，磁盘读写就采用了专门的线程来完成。
为了充分发挥多块磁盘的效率，不建议使用传统的RAID方式。比较好的做法是每块磁盘单独mount，通过程序来控制对多块磁盘进行并发读写。采用单盘mount，文件的备份和冗余可以通过多台机器实现。
文件数多了之后，比如达到上千万个文件，当随机访问众多文件时，文件系统的性能会急剧下降。业界流行的做法是将多个小文件合并存储到一个大文件中的方式来降低文件数。FastDFS 3.0支持将多个小文件合并存储到一个较大文件中，目前开发进展比较顺利，预计5月份可以发布3.0版本。
提升磁盘IO的另外一个技巧，一次尽可能多写入或多读取。也就是说，将程序的读写buffer设置得尽可能大一些。例如日志或者redo log的写入，不是每次调用都直接写磁盘，而是先缓存到内存中，等buffer满了再写入磁盘，也可以定时写入磁盘。
操作系统和C库函数通常会对写入的文件内容做缓存，以减少实际写文件的次数。直接调用系统函数fsync或C函数fflush将使系统的缓存机制失效，此时将强制把内容刷到磁盘上。除非必需，否则不要执行强制刷盘操作。
注：如果没有特别说明，文中说的磁盘指的是硬盘。本回答被提问者采纳
011_Python中单线程多线程和多进程的效率对比实验
Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多进程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。
对比实验
资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率
| 操作系统 | CPU | 内存 | 硬盘 |
|---|---|---|---|
| Windows 10 | 双核 | 8GB | 机械硬盘 |
(1)引入所需要的模块
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import requests
import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
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(2)定义CPU密集的计算函数
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def count(x, y):
# 使程序完成150万计算
c = 0
while c < 500000:
c += 1
x += x
y += y
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（3）定义IO密集的文件读写函数
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def write():
f = open("test.txt", "w")
for x in range(5000000):
f.write("testwrite
")
f.close()
def read():
f = open("test.txt", "r")
lines = f.readlines()
f.close()
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(4) 定义网络请求函数
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_head = {
‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36‘}
url = "http://www.tieba.com"
def http_request():
try:
webPage = requests.get(url, headers=_head)
html = webPage.text
return {"context": html}
except Exception as e:
return {"error": e}
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(5)测试线性执行IO密集操作、CPU密集操作所需时间、网络请求密集型操作所需时间
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# CPU密集操作
t = time.time()
for x in range(10):
count(1, 1)
print("Line cpu", time.time() - t)
# IO密集操作
t = time.time()
for x in range(10):
write()
read()
print("Line IO", time.time() - t)
# 网络请求密集型操作
t = time.time()
for x in range(10):
http_request()
print("Line Http Request", time.time() - t)
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输出
- CPU密集：95.6059999466、91.57099986076355 92.52800011634827、 99.96799993515015
- IO密集：24.25、21.76699995994568、21.769999980926514、22.060999870300293
- 网络请求密集型: 4.519999980926514、8.563999891281128、4.371000051498413、4.522000074386597、14.671000003814697
(6)测试多线程并发执行CPU密集操作所需时间
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counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
thread = Thread(target=count, args=(1,1))
counts.append(thread)
thread.start()
e = counts.__len__()
while True:
for th in counts:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print(time.time() - t)
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Output: 99.9240000248 、101.26400017738342、102.32200002670288
(7)测试多线程并发执行IO密集操作所需时间
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def io():
write()
read()
t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
thread = Thread(target=count, args=(1,1))
ios.append(thread)
thread.start()
e = ios.__len__()
while True:
for th in ios:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print(time.time() - t)
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Output: 25.69700002670288、24.02400016784668
(8)测试多线程并发执行网络密集操作所需时间
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t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
thread = Thread(target=http_request)
ios.append(thread)
thread.start()
e = ios.__len__()
while True:
for th in ios:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print("Thread Http Request", time.time() - t)
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Output: 0.7419998645782471、0.3839998245239258、0.3900001049041748
(9)测试多进程并发执行CPU密集操作所需时间
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counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
process = Process(target=count, args=(1,1))
counts.append(process)
process.start()
e = counts.__len__()
while True:
for th in counts:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print("Multiprocess cpu", time.time() - t)
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Output: 54.342000007629395、53.437999963760376
(10)测试多进程并发执行IO密集型操作
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t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
process = Process(target=io)
ios.append(process)
process.start()
e = ios.__len__()
while True:
for th in ios:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print("Multiprocess IO", time.time() - t)
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Output: 12.509000062942505、13.059000015258789
(11)测试多进程并发执行Http请求密集型操作
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t = time.time()
httprs = []
t = time.time()
for x in range(10):
process = Process(target=http_request)
ios.append(process)
process.start()
e = httprs.__len__()
while True:
for th in httprs:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print("Multiprocess Http Request", time.time() - t)
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Output: 0.5329999923706055、0.4760000705718994
实验结果
| CPU密集型操作 | IO密集型操作 | 网络请求密集型操作 | |
|---|---|---|---|
| 线性操作 | 94.91824996469 | 22.46199995279 | 7.3296000004 |
| 多线程操作 | 101.1700000762 | 24.8605000973 | 0.5053332647 |
| 多进程操作 | 53.8899999857 | 12.7840000391 | 0.5045000315 |
通过上面的结果，我们可以看到：
- 多线程在IO密集型的操作下似乎也没有很大的优势（也许IO操作的任务再繁重一些就能体现出优势），在CPU密集型的操作下明显地比单线程线性执行性能更差，但是对于网络请求这种忙等阻塞线程的操作，多线程的优势便非常显著了
- 多进程无论是在CPU密集型还是IO密集型以及网络请求密集型（经常发生线程阻塞的操作）中，都能体现出性能的优势。不过在类似网络请求密集型的操作上，与多线程相差无几，但却更占用CPU等资源，所以对于这种情况下，我们可以选择多线程来执行
以上是关于多进程读写资料的效率为啥会远远不如一个进程直接io的效率的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章