由于CPU的速度远远快于磁盘、网络等IO,我们可选择使用多进程或多线程来并发执行代码。
然而系统不能无限制增加线程,而且切换线程开销也大,一旦线程数量过多,CPU花的时间主要在切换线程上,导致性能下降。
另外一种解决方案是异步IO,当代码需要执行一个耗时的IO操作时,它只发出IO指令,并不等待IO结果,然后就去执行其他代码了。
一段时间后,当IO返回结果时,再通知CPU进行处理。
异步IO模型需要一个消息循环,在消息循环中,主线程不断地重复"读取消息-处理消息"这一过程:
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loop = get_event_loop ()
while True :
event = loop . get_event ()
process_event ( event
息模型是如何解决同步IO必须等待IO操作这一问题的呢?当遇到IO操作时,代码只负责发出IO请求,不等待IO结果,
然后直接结束本轮消息处理,进入下一轮消息处理过程。当IO操作完成后,将收到一条"IO完成"的消息,
处理该消息时就可以直接获取IO操作结果。
协程
在学习异步IO模型前,我们先来了解协程。
协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。一般的子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,通过栈实现的,
一个线程就是执行一个子程序。子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。
协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行。
执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,
协程的性能优势就越明显。
Python对协程的支持是通过generator实现的。
在generator中,我们不但可以通过for循环来迭代,还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。
但是Python的yield不但可以返回一个值,它还可以接收调用者发出的参数。
下面我们通过一个生产者-消费者模型来看看协程运行机制:
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Topic: 协程
生产者-消费者实现
"""
import time
def consumer ():
r = ''
while True :
n = yield r
if not n :
return
print ( '[CONSUMER] Consuming %s ...' % n )
time . sleep ( 1 )
r = '200 OK'
def producer ( c ):
c . next ()
n = 0
while n < 5 :
n += 1
print ( '[PRODUCER] Producing %s ...' % n )
r = c . send ( n )
print ( '[PRODUCER] Consumer return: %s ' % r )
c . close ()
if __name__ == '__main__' :
c = consumer ()
producer ( c )
程序调用说明:
首先调用c.next()启动生成器; 然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行; consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回; producer拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息; producer决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。 整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为"协程",而非线程的抢占式多任务。
“子程序就是协程的一种特例。“说白了,协程其实就是一个单线程。子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,
因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。
协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,
又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。
python语言本身通过yield关键字只能是部分实现了协程,完全的协程实现可以参考优秀的第三方模块gevent
asyncio
asyncio是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持。
asyncio的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用,
然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行,就实现了异步IO。
用asyncio实现Hello world代码如下:
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import asyncio
@asyncio.coroutine
def hello ():
print ( "Hello world!" )
# 异步调用asyncio.sleep(1):
r = yield from asyncio . sleep ( 1 )
print ( "Hello again!" )
# 获取EventLoop:
loop = asyncio . get_event_loop ()
# 执行coroutine
loop . run_until_complete ( hello ())
loop . close ()
大致解释下执行流程:
@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型,然后,我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。
hello()会首先打印出Hello world!,然后,yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。
由于asyncio.sleep()也是一个coroutine,所以线程不会等待asyncio.sleep(),而是直接中断并执行下一个消息循环。
当asyncio.sleep()返回时,线程就可以从yield from拿到返回值(此处是None),然后接着执行下一行语句。
把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作,在此期间,主线程并未等待,
而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了,因此可以实现并发执行。
我们用Task封装两个coroutine试试:
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import asyncio
import threading
@asyncio.coroutine
def hello ():
print ( 'Hello world! ( %s )' % threading . currentThread ())
yield from asyncio . sleep ( 1 )
print ( 'Hello again! ( %s )' % threading . currentThread ())
loop = asyncio . get_event_loop ()
tasks = [ hello (), hello ()]
loop . run_until_complete ( asyncio . wait ( tasks ))
loop . close ()
运行结果:
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Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 11168)>)
Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 11168)>)
...中间暂停大约1秒...
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 11168)>)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 11168)>)
由打印的当前线程名称可以看出,两个coroutine是由同一个线程并发执行的。
如果把asyncio.sleep()换成真正的IO操作,则多个coroutine就可以由一个线程并发执行。
我们用asyncio的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页:
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import asyncio
@asyncio.coroutine
def wget ( host ):
print ( 'wget %s ...' % host )
connect = asyncio . open_connection ( host , 80 )
reader , writer = yield from connect
header = 'GET / HTTP/1.0 \r\n Host: %s \r\n\r\n ' % host
writer . write ( header . encode ( 'utf-8' ))
yield from writer . drain ()
while True :
line = yield from reader . readline ()
if line == b ' \r\n ' :
break
print ( ' %s header > %s ' % ( host , line . decode ( 'utf-8' ) . rstrip ()))
# Ignore the body, close the socket
writer . close ()
loop = asyncio . get_event_loop ()
tasks = [ wget ( host ) for host in [ 'www.sina.com.cn' , 'www.sohu.com' , 'www.163.com' ]]
loop . run_until_complete ( asyncio . wait ( tasks ))
loop . close ()
运行结果:
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wget www.sohu.com...
wget www.sina.com.cn...
wget www.163.com...
www.sina.com.cn header > HTTP/1.1 200 OK
www.sina.com.cn header > Content-Type: text/html
...省略...
www.163.com header > HTTP/1.0 200 OK
www.163.com header > Date: Sun, 15 Jan 2017 12:43:36 GMT
...省略...
www.sohu.com header > HTTP/1.1 200 OK
www.sohu.com header > Content-Type: text/html
...省略...
可见3个连接由一个线程通过coroutine并发完成。
asyncio提供了完善的异步IO支持,异步操作需要在coroutine中通过yield from完成,
多个coroutine可以封装成一组Task然后并发执行。
async/await
为了简化并更好地标识异步IO,从Python 3.5开始引入了新的语法async和await,可以让coroutine的代码更简洁易读。
async和await是针对coroutine的新语法,上面的例子重新改写成:
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async def hello ():
print ( "Hello world!" )
r = await asyncio . sleep ( 1 )
print ( "Hello again!" )
剩下的代码保持不变。
aiohttp
asyncio可以实现单线程并发IO操作。如果仅用在客户端,发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端,例如Web服务器,
由于HTTP连接就是IO操作,因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。
asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议,aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。
我们先安装aiohttp:
然后编写一个HTTP服务器,分别处理以下URL:
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/ - 首页返回b'<h1>Index</h1>';
/hello/{name} - 根据URL参数返回文本hello, %s!。
代码如下:
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import asyncio
from aiohttp import web
async def index ( request ):
await asyncio . sleep ( 0.5 )
return web . Response ( body = b '<h1>Index</h1>' )
async def hello ( request ):
await asyncio . sleep ( 0.5 )
text = '<h1>hello, %s !</h1>' % request . match_info [ 'name' ]
return web . Response ( body = text . encode ( 'utf-8' ))
async def init ( loop ):
app = web . Application ( loop = loop )
app . router . add_route ( 'GET' , '/' , index )
app . router . add_route ( 'GET' , '/hello/ {name} ' , hello )
srv = await loop . create_server ( app . make_handler (), '127.0.0.1' , 8000 )
print ( 'Server started at http://127.0.0.1:8000...' )
return srv
loop = asyncio . get_event_loop ()
loop . run_until_complete ( init ( loop ))
loop . run_forever ()
注意aiohttp的初始化函数init()也是一个coroutine,loop.create_server()则利用asyncio创建TCP服务。