python 协程, 异步IO Select 和 selectors 模块 多并发演示

Posted 2020-10-04

主要内容

1. Gevent协程
2. Select\\Poll\\Epoll异步IO与事件驱动
3. selectors 模块 多并发演示

协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。

协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：

协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

 

协程的好处：

• 无需线程上下文切换的开销
• 无需原子操作锁定及同步的开销
  • 　　"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。
• 方便切换控制流，简化编程模型
• 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

缺点：

• 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
• 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

协程一个标准定义，即符合什么条件就能称之为协程：

1. 必须在只有一个单线程里实现并发
2. 修改共享数据不需加锁
3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
4. 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

Greenlet

greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator

 

 1 from greenlet import greenlet
 2 def test1():
 3     print(12)
 4     gr2.switch()
 5     print(34)
 6     gr2.switch()
 7 
 8 def test2():
 9      print(56)
10      gr1.switch()
11      print(78)
12 
13 gr1 = greenlet(test1)
14 gr2 = greenlet(test2)
15 gr1.switch()

感觉确实用着比generator还简单了呢，但好像还没有解决一个问题，就是遇到IO操作，自动切换，对不对？

 

Gevent 

Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

 1 import gevent
 2 
 3 def func1():
 4     print(‘我在吃西瓜...‘)
 5     gevent.sleep(2)
 6     print(‘我回来继续吃西瓜...‘)
 7     
 8 def func2():
 9     print(‘我去吃芒果...‘)
10     gevent.sleep(1)
11     print(‘我吃完西瓜，回去继续吃芒果...‘)
12     
13 gevent.joinall([
14         gevent.spawn(func1),
15         gevent.spawn(func2),
16   ])      

输出：

我在吃西瓜...

我去吃芒果...

我回来继续吃西瓜...

我吃完西瓜，回去继续吃芒果...

 

同步与异步的性能区别 

 1 # _*_coding:utf-8_*_
 2 # Author:Jaye He
 3 
 4 import gevent, time
 5 from urllib.request import urlopen
 6 from gevent import monkey
 7 
 8 monkey.patch_all()  # 把当前程序的所有的IO操作给我单独的做标记触发gevent的遇到IO自动切换线程
 9 
10 
11 def func(url):
12     print(‘[*] Get %s‘ % url)
13     res = urlopen(url)
14     data = res.read()
15     print(‘%d bytes received from %s‘ % (len(data), url))
16 
17 url = [
18     ‘https://www.python.org/‘,
19     ‘https://www.yahoo.com/‘,
20     ‘https://github.com/‘
21 ]
22 
23 time_start = time.time()
24 
25 for i in url:
26     func(i)
27 print(‘同步cost‘, time.time() - time_start)
28 
29 async_time_start = time.time()
30 gevent.joinall(
31     [
32         gevent.spawn(func, ‘https://www.python.org/‘),
33         gevent.spawn(func, ‘https://www.yahoo.com/‘),
34         gevent.spawn(func, ‘https://github.com/‘)
35     ]
36 )
37 print(‘异步cost‘, time.time() - async_time_start)

输出：

[*] Get https://www.python.org/
48708 bytes received from https://www.python.org/
[*] Get https://www.yahoo.com/
478886 bytes received from https://www.yahoo.com/
[*] Get https://github.com/
55867 bytes received from https://github.com/
同步cost 3.859987258911133
[*] Get https://www.python.org/
[*] Get https://www.yahoo.com/
[*] Get https://github.com/
48708 bytes received from https://www.python.org/
55867 bytes received from https://github.com/
475663 bytes received from https://www.yahoo.com/
异步cost 1.8283183574676514

效果 很明显

通过gevent实现单线程下的多socket并发

server side 

 1 import socket
 2 import gevent
 3 from gevent import socket, monkey
 4 
 5 monkey.patch_all()
 6 
 7 
 8 def server(port):
 9     s = socket.socket()
10     s.bind((‘0.0.0.0‘, port))
11     s.listen(500)
12     while True:
13         cli, addr = s.accept()
14         gevent.spawn(handle_request, cli)
15 
16 
17 def handle_request(conn):
18     try:
19         while True:
20             data = conn.recv(1024)
21             print("recv:", data)
22             conn.send(data)
23             if not data:
24                 conn.shutdown(socket.SHUT_WR)
25 
26     except Exception as ex:
27         print(ex)
28     finally:
29         conn.close()
30 
31 
32 if __name__ == ‘__main__‘:
33     server(8001)

并发100个socket连接

 1 import socket
 2 import threading
 3 
 4 
 5 def sock_conn():
 6 
 7     client = socket.socket()
 8 
 9     client.connect(("localhost", 8001))
10     count = 0
11     while True:
12         client.send(("hello %s" % count).encode("utf-8"))
13 
14         data = client.recv(1024)
15 
16         print("[%s]recv from server:" % threading.get_ident(), data.decode())    # 结果
17         count += 1
18     client.close()
19 
20 
21 for i in range(100):
22     t = threading.Thread(target=sock_conn)
23     t.start()

论事件驱动与异步IO

通常，我们写服务器处理模型的程序时，有以下几种模型：

（1）每收到一个请求，创建一个新的进程，来处理该请求；

（2）每收到一个请求，创建一个新的线程，来处理该请求；

（3）每收到一个请求，放入一个事件列表，让主进程通过非阻塞I/O方式来处理请求

上面的几种方式，各有千秋，

第（1）中方法，由于创建新的进程的开销比较大，所以，会导致服务器性能比较差,但实现比较简单。

第（2）种方式，由于要涉及到线程的同步，有可能会面临死锁等问题。

第（3）种方式，在写应用程序代码时，逻辑比前面两种都复杂。

综合考虑各方面因素，一般普遍认为第（3）种方式是大多数网络服务器采用的方式

看图说话讲事件驱动模型

在UI编程中，常常要对鼠标点击进行相应，首先如何获得鼠标点击呢？
方式一：创建一个线程，该线程一直循环检测是否有鼠标点击，那么这个方式有以下几个缺点：
1. CPU资源浪费，可能鼠标点击的频率非常小，但是扫描线程还是会一直循环检测，这会造成很多的CPU资源浪费；如果扫描鼠标点击的接口是阻塞的呢？
2. 如果是堵塞的，又会出现下面这样的问题，如果我们不但要扫描鼠标点击，还要扫描键盘是否按下，由于扫描鼠标时被堵塞了，那么可能永远不会去扫描键盘；
3. 如果一个循环需要扫描的设备非常多，这又会引来响应时间的问题；
所以，该方式是非常不好的。

方式二：就是事件驱动模型
目前大部分的UI编程都是事件驱动模型，如很多UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就代表鼠标按下事件。事件驱动模型大体思路如下：
1. 有一个事件（消息）队列；
2. 鼠标按下时，往这个队列中增加一个点击事件（消息）；
3. 有个循环，不断从队列取出事件，根据不同的事件，调用不同的函数，如onClick()、onKeyDown()等；
4. 事件（消息）一般都各自保存各自的处理函数指针，这样，每个消息都有独立的处理函数；

事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是（单线程）同步以及多线程编程。

让我们用例子来比较和对比一下单线程、多线程以及事件驱动编程模型。下图展示了随着时间的推移，这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成，每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。

 

 

 

在单线程同步模型中，任务按照顺序执行。如果某个任务因为I/O而阻塞，其他所有的任务都必须等待，直到它完成之后它们才能依次执行。这种明确的执行顺序和串行化处理的行为是很容易推断得出的。如果任务之间并没有互相依赖的关系，但仍然需要互相等待的话这就使得程序不必要的降低了运行速度。

在多线程版本中，这3个任务分别在独立的线程中执行。这些线程由操作系统来管理，在多处理器系统上可以并行处理，或者在单处理器系统上交错执行。这使得当某个线程阻塞在某个资源的同时其他线程得以继续执行。与完成类似功能的同步程序相比，这种方式更有效率，但程序员必须写代码来保护共享资源，防止其被多个线程同时访问。多线程程序更加难以推断，因为这类程序不得不通过线程同步机制如锁、可重入函数、线程局部存储或者其他机制来处理线程安全问题，如果实现不当就会导致出现微妙且令人痛不欲生的bug。

在事件驱动版本的程序中，3个任务交错执行，但仍然在一个单独的线程控制中。当处理I/O或者其他昂贵的操作时，注册一个回调到事件循环中，然后当I/O操作完成时继续执行。回调描述了该如何处理某个事件。事件循环轮询所有的事件，当事件到来时将它们分配给等待处理事件的回调函数。这种方式让程序尽可能的得以执行而不需要用到额外的线程。事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为，因为程序员不需要关心线程安全问题。

当我们面对如下的环境时，事件驱动模型通常是一个好的选择：

1. 程序中有许多任务，而且…
2. 任务之间高度独立（因此它们不需要互相通信，或者等待彼此）而且…
3. 在等待事件到来时，某些任务会阻塞。

当应用程序需要在任务间共享可变的数据时，这也是一个不错的选择，因为这里不需要采用同步处理。

网络应用程序通常都有上述这些特点，这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。

Select\\Poll\\Epoll异步IO　

参考alex老师 讲解的 Select\\Poll\\Epoll 发展 和 Select详解

http://www.cnblogs.com/alex3714/p/4372426.html

select 多并发socket 例子

import select
import socket
import sys
import queue


server = socket.socket()
server.setblocking(0)

server_addr = (‘localhost‘,10000)

print(‘starting up on %s port %s‘ % server_addr)
server.bind(server_addr)

server.listen(5)


inputs = [server, ] #自己也要监测呀,因为server本身也是个fd
outputs = []

message_queues = {}

while True:
    print("waiting for next event...")

    readable, writeable, exeptional = select.select(inputs,outputs,inputs) #如果没有任何fd就绪,那程序就会一直阻塞在这里

    for s in readable: #每个s就是一个socket

        if s is server: #别忘记,上面我们server自己也当做一个fd放在了inputs列表里,传给了select,如果这个s是server,代表server这个fd就绪了,
            #就是有活动了, 什么情况下它才有活动? 当然 是有新连接进来的时候 呀
            #新连接进来了,接受这个连接
            conn, client_addr = s.accept()
            print("new connection from",client_addr)
            conn.setblocking(0)
            inputs.append(conn) #为了不阻塞整个程序,我们不会立刻在这里开始接收客户端发来的数据, 把它放到inputs里, 下一次loop时,这个新连接
            #就会被交给select去监听,如果这个连接的客户端发来了数据 ,那这个连接的fd在server端就会变成就续的,select就会把这个连接返回,返回到
            #readable 列表里,然后你就可以loop readable列表,取出这个连接,开始接收数据了, 下面就是这么干 的

            message_queues[conn] = queue.Queue() #接收到客户端的数据后,不立刻返回 ,暂存在队列里,以后发送

        else: #s不是server的话,那就只能是一个 与客户端建立的连接的fd了
            #客户端的数据过来了,在这接收
            data = s.recv(1024)
            if data:
                print("收到来自[%s]的数据:" % s.getpeername()[0], data)
                message_queues[s].put(data) #收到的数据先放到queue里,一会返回给客户端
                if s not  in outputs:
                    outputs.append(s) #为了不影响处理与其它客户端的连接 , 这里不立刻返回数据给客户端


            else:#如果收不到data代表什么呢? 代表客户端断开了呀
                print("客户端断开了",s)

                if s in outputs:
                    outputs.remove(s) #清理已断开的连接

                inputs.remove(s) #清理已断开的连接

                del message_queues[s] ##清理已断开的连接


    for s in writeable:
        try :
            next_msg = message_queues[s].get_nowait()

        except queue.Empty:
            print("client [%s]" %s.getpeername()[0], "queue is empty..")
            outputs.remove(s)

        else:
            print("sending msg to [%s]"%s.getpeername()[0], next_msg)
            s.send(next_msg.upper())


    for s in exeptional:
        print("handling exception for ",s.getpeername())
        inputs.remove(s)
        if s in outputs:
            outputs.remove(s)
        s.close()

        del message_queues[s]

select socket server

import socket
import sys

messages = [ b‘This is the message. ‘,
             b‘It will be sent ‘,
             b‘in parts.‘,
             ]
server_address = (‘localhost‘, 10000)

# Create a TCP/IP socket
socks = [ socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
          socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
          ]

# Connect the socket to the port where the server is listening
print(‘connecting to %s port %s‘ % server_address)
for s in socks:
    s.connect(server_address)

for message in messages:

    # Send messages on both sockets
    for s in socks:
        print(‘%s: sending "%s"‘ % (s.getsockname(), message) )
        s.send(message)

    # Read responses on both sockets
    for s in socks:
        data = s.recv(1024)
        print( ‘%s: received "%s"‘ % (s.getsockname(), data) )
        if not data:
            print(sys.stderr, ‘closing socket‘, s.getsockname() )

select socket client

selectors模块多并发演示

使用selectors 模块(协程)实现500并发上传下载, 在本机win10上测试超过500就出现以下情况,主要是windows上selectors 使用的是select, 显示使用的fd太多,有限制

ValueError: too many file descriptors in select()

selectors 服务端

 1 # _*_coding:utf-8_*_
 2 # Author:Jaye He
 3 
 4 import selectors
 5 import socket
 6 import os
 7 
 8 
 9 class SelectorsServer(object):
10 
11     def __init__(self, address):
12         self.address = address
13         self.server = socket.socket()
14         self.server.setblocking(False)
15         self.sel = selectors.DefaultSelector()
16 
17         self.fd = {}   # 储存每个conn的对应文件句柄和文件大小
18 
19     def server_start(self):
20         """开启Server,然后交给self.accept监听连接请求(接受数据注册EVENT_READ事件)"""
21         self.server.bind(self.address)
22         self.server.listen(1000)
23         self.sel.register(self.server, selectors.EVENT_READ, self.accept)
24 
25     def accept(self, server):
26         """建立连接,然后交给self.read接受从客户端来的数据(接受数据注册EVENT_READ事件)"""
27         conn, addr = server.accept()
28         conn.setblocking(False)
29         # print(‘accepted form‘, conn, addr)
30         self.sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, self.read)
31 
32     def read(self, conn):
33         """接受从客户端来的数据,然后判断需要的操作"""
34         data = conn.recv(1024)
35         if data:
36             if data == b‘get‘:
37                 # 接收到‘get‘, 就打开文件‘歌词.txt‘,把文件句柄传入self.fd
38                 # 然后注册EVENT_WRITE事件交给self.get_write发数据给客户端
39                 f = open(‘歌词.txt‘, ‘rb‘)
40                 file_size = os.path.getsize(‘歌词.txt‘)
41                 conn.send(str(file_size).encode())
42                 self.fd.update({conn: {‘fd‘: f, ‘file_size‘: file_size}})
43                 self.sel.unregister(conn)
44                 self.sel.register(conn, selectors.EVENT_WRITE, self.get_write)
45             elif data == b‘put‘:
46                 # 接收到‘put‘, 就注册EVENT_READ事件交给self.put_read处理
47                 self.sel.unregister(conn)
48                 self.sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, self.put_read)
49         else:
50             # 接受到空数据就从事件列表中注销conn的事件,同时关闭conn
51             print(‘\\033[1;33mclosing %s\\033[0m‘ % conn)
52             self.sel.unregister(conn)
53             conn.close()
54 
55     def put_read(self, conn):
56         """接受并处理客户端发来的数据"""
57         data = conn.recv(1024)
58         if data:     # 有数据,打印数据大小和对应conn
59             print(len(data), conn)
60         else:        # 没有就注销conn,并关闭conn
61             print(‘\\033[1;33mclosing %s\\033[0m‘ % conn)
62             self.sel.unregister(conn)
63             conn.close()
64 
65     def get_write(self, conn):
66         """给客户端发送数据"""
67         f = self.fd[conn][‘fd‘]
68         file_size = self.fd[conn][‘file_size‘]
69         conn.send(f.readline())
70         progress = f.tell()
71         if progress == file_size:
72             # 文件发送完毕,然后继续注册EVENT_READ事件,交给self.read处理
73             self.sel.unregister(conn)
74             self.sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, self.read)
75 
76     def monitor(self):
77         """监听EVENT事件列表,有活动的事件就交给相应方法处理"""
78         while True:
79             events_list = self.sel.select()
80             for key, mask in events_list:
81                 callback = key.data
82                 callback(key.fileobj)
83 
84 
85 def main():
86     fs = SelectorsServer((‘0.0.0.0‘, 9000))
87     fs.server_start()
88     fs.monitor()
89 
90 if __name__ == ‘__main__‘:
91     main()

selectors 500并发客户端

 1 # _*_coding:utf-8_*_
 2 # Author:Jaye He
 3 
 4 import socket
 5 import threading
 6 
 7 
 8 def sock_conn():
 9     pid = threading.current_thread()
10     client = socket.socket()
11     client.connect((‘localhost‘, 9000))
12 
13     # 从服务器下载数据
14     client.send(b‘get‘)
15     file_size = int(client.recv(1024).decode())
16     get_size = 0
17     while True:
18         get_data = client.recv(1024)
19         get_size += len(get_data)
20         print(‘get‘, ‘%sbytes‘ % len(get_data), pid)
21         if get_size == file_size:
22             break
23     print(‘\\033[1;33mGet Completed %s\\033[0m‘ % pid)
24 
25     # 向服务器上传数据
26     client.send(b‘put‘)
27     f = open(‘歌词.txt‘, ‘rb‘)
28     while True:
29         data = f.readline()
30         if len(data) != 0:
31             client.send(data)
32             print(‘put‘, ‘%sbytes‘ % len(data), pid)
33         else:
34             print(‘\\033[1;33mPut Completed %s\\033[0m‘ % pid)
35             break
36     f.close()
37     client.close()
38 
39 threading_list = []
40 
41 for i in range(500):
42     t = threading.Thread(target=sock_conn)
43     threading_list.append(t)
44     t.start()
45 
46 for t in threading_list:
47     t.join()

 selectors 详细请参考官方文档