冰冻三尺非一日之寒--有点难度

时间 2019-11-12

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原文原文链接

第九章+ 异步IO/队列（day10）html

Gevent协程
Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动

携程python

　　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。git

　　协程拥有本身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余地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。所以：程序员

　　协程能保留上一次调用时的状态（即全部局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就至关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github

协程的好处：编程

无需线程上下文切换的开销
无需原子操做锁定及同步的开销
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。因此很适合用于高并发处理。

缺点：数组

没法利用多核资源：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,协程须要和进程配合才能运行在多CPU上.固然咱们平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）操做（如IO时）会阻塞掉整个程序

使用yield实现协程操做例子：安全

import time
import queue
def consumer(name):
    print("--->starting eating baozi...")
    while True:
        new_baozi = yield
        print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi))
        #time.sleep(1)
 
def producer():
 
    r = con.__next__()
    r = con2.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n +=1
        con.send(n)
        con2.send(n)
        print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" %n )
 
 
if __name__ == '__main__':
    con = consumer("c1")
    con2 = consumer("c2")
    p = producer()

greenlet服务器

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3   
 4   
 5 from greenlet import greenlet
 6   
 7   
 8 def test1():
 9     print 12
10     gr2.switch()
11     print 34
12     gr2.switch()
13   
14   
15 def test2():
16     print 56
17     gr1.switch()
18     print 78
19   
20 gr1 = greenlet(test1)
21 gr2 = greenlet(test2)
22 gr1.switch()

gevent网络

Gevent 是一个第三方库，能够轻松经过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所有运行在主程序操做系统进程的内部，但它们被协做式地调度。

 1 import gevent
 2  
 3 def foo():
 4     print('Running in foo')
 5     gevent.sleep(0)
 6     print('Explicit context switch to foo again')
 7  
 8 def bar():
 9     print('Explicit context to bar')
10     gevent.sleep(0)
11     print('Implicit context switch back to bar')
12  
13 gevent.joinall([
14     gevent.spawn(foo),
15     gevent.spawn(bar),
16 ])

输出：

Running in foo

Explicit context to bar

Explicit context switch to foo again

Implicit context switch back to bar

同步与异步的性能区别

 1 import gevent
 2  
 3 def task(pid):
 4     """
 5     Some non-deterministic task
 6     """
 7     gevent.sleep(0.5)
 8     print('Task %s done' % pid)
 9  
10 def synchronous():
11     for i in range(1,10):
12         task(i)
13  
14 def asynchronous():
15     threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
16     gevent.joinall(threads)
17  
18 print('Synchronous:')
19 synchronous()
20  
21 print('Asynchronous:')
22 asynchronous()

View Code

上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数，后者阻塞当前流程，并执行全部给定的greenlet。执行流程只会在全部greenlet执行完后才会继续向下走。

遇到IO阻塞时会自动切换任务

 1 from gevent import monkey; monkey.patch_all()
 2 import gevent
 3 from  urllib.request import urlopen
 4  
 5 def f(url):
 6     print('GET: %s' % url)
 7     resp = urlopen(url)
 8     data = resp.read()
 9     print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
10  
11 gevent.joinall([
12         gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
13         gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
14         gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
15 ])

View Code

经过gevent实现单线程下的多socket并发

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

 1 import socket
 2  
 3 HOST = 'localhost'    # The remote host
 4 PORT = 8001           # The same port as used by the server
 5 s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
 6 s.connect((HOST, PORT))
 7 while True:
 8     msg = bytes(input(">>:"),encoding="utf8")
 9     s.sendall(msg)
10     data = s.recv(1024)
11     #print(data)
12  
13     print('Received', repr(data))
14 s.close()

一般，咱们写服务器处理模型的程序时，有如下几种模型：

（1）每收到一个请求，建立一个新的进程，来处理该请求；

（2）每收到一个请求，建立一个新的线程，来处理该请求；

（3）每收到一个请求，放入一个事件列表，让主进程经过非阻塞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，因为建立新的进程的开销比较大，因此，会致使服务器性能比较差,但实现比较简单。

第（2）种方式，因为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，通常广泛认为第（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，经常要对鼠标点击进行相应，首先如何得到鼠标点击呢？
方式一：建立一个线程，该线程一直循环检测是否有鼠标点击，那么这个方式有如下几个缺点：
1. CPU资源浪费，可能鼠标点击的频率很是小，可是扫描线程仍是会一直循环检测，这会形成不少的CPU资源浪费；若是扫描鼠标点击的接口是阻塞的呢？
2. 若是是堵塞的，又会出现下面这样的问题，若是咱们不但要扫描鼠标点击，还要扫描键盘是否按下，因为扫描鼠标时被堵塞了，那么可能永远不会去扫描键盘；
3. 若是一个循环须要扫描的设备很是多，这又会引来响应时间的问题；
因此，该方式是很是很差的。

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，如不少UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就表明鼠标按下事件。事件驱动模型大致思路以下：
1. 有一个事件（消息）队列；
2. 鼠标按下时，往这个队列中增长一个点击事件（消息）；
3. 有个循环，不断从队列取出事件，根据不一样的事件，调用不一样的函数，如onClick()、onKeyDown()等；
4. 事件（消息）通常都各自保存各自的处理函数指针，这样，每一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。它的特色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。

让咱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。下图展现了随着时间的推移，这三种模式下程序所作的工做。这个程序有3个任务须要完成，每一个任务都在等待I/O操做时阻塞自身。阻塞在I/O操做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。若是某个任务由于I/O而阻塞，其余全部的任务都必须等待，直到它完成以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。若是任务之间并无互相依赖的关系，但仍然须要互相等待的话这就使得程序没必要要的下降了运行速度。

在多线程版本中，这3个任务分别在独立的线程中执行。这些线程由操做系统来管理，在多处理器系统上能够并行处理，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余线程得以继续执行。与完成相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，由于这类程序不得不经过线程同步机制如锁、可重入函数、线程局部存储或者其余机制来处理线程安全问题，若是实现不当就会致使出现微妙且使人痛不欲生的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或者其余昂贵的操做时，注册一个回调到事件循环中，而后当 I/O操做完成时继续执行。回调描述了该如何处理某个事件。事件循环轮询全部的事件，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须要用到额外的线程。事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为，由于程序员不须要关心线程安全问题。

当咱们面对以下的环境时，事件驱动模型一般是一个好的选择：

程序中有许多任务，并且…
任务之间高度独立（所以它们不须要互相通讯，或者等待彼此）并且…
在等待事件到来时，某些任务会阻塞。

当应用程序须要在任务间共享可变的数据时，这也是一个不错的选择，由于这里不须要采用同步处理。

网络应用程序一般都有上述这些特色，这使得它们可以很好的契合事件驱动编程模型。

Select\Poll\Epoll异步IO　

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

番外篇 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5876749.html

select 多并发socket 例子

 1 #_*_coding:utf-8_*_
 2 __author__ = 'Alex Li'
 3 
 4 import select
 5 import socket
 6 import sys
 7 import queue
 8 
 9 
10 server = socket.socket()
11 server.setblocking(0)
12 
13 server_addr = ('localhost',10000)
14 
15 print('starting up on %s port %s' % server_addr)
16 server.bind(server_addr)
17 
18 server.listen(5)
19 
20 
21 inputs = [server, ] #本身也要监测呀,由于server自己也是个fd
22 outputs = []
23 
24 message_queues = {}
25 
26 while True:
27     print("waiting for next event...")
28 
29     readable, writeable, exeptional = select.select(inputs,outputs,inputs) #若是没有任何fd就绪,那程序就会一直阻塞在这里
30 
31     for s in readable: #每一个s就是一个socket
32 
33         if s is server: #别忘记,上面咱们server本身也当作一个fd放在了inputs列表里,传给了select,若是这个s是server,表明server这个fd就绪了,
34             #就是有活动了, 什么状况下它才有活动? 固然 是有新链接进来的时候 呀
35             #新链接进来了,接受这个链接
36             conn, client_addr = s.accept()
37             print("new connection from",client_addr)
38             conn.setblocking(0)
39             inputs.append(conn) #为了避免阻塞整个程序,咱们不会马上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,这个新链接
40             #就会被交给select去监听,若是这个链接的客户端发来了数据 ,那这个链接的fd在server端就会变成就续的,select就会把这个链接返回,返回到
41             #readable 列表里,而后你就能够loop readable列表,取出这个链接,开始接收数据了, 下面就是这么干 的
42 
43             message_queues[conn] = queue.Queue() #接收到客户端的数据后,不马上返回 ,暂存在队列里,之后发送
44 
45         else: #s不是server的话,那就只能是一个 与客户端创建的链接的fd了
46             #客户端的数据过来了,在这接收
47             data = s.recv(1024)
48             if data:
49                 print("收到来自[%s]的数据:" % s.getpeername()[0], data)
50                 message_queues[s].put(data) #收到的数据先放到queue里,一会返回给客户端
51                 if s not  in outputs:
52                     outputs.append(s) #为了避免影响处理与其它客户端的链接 , 这里不马上返回数据给客户端
53 
54 
55             else:#若是收不到data表明什么呢? 表明客户端断开了呀
56                 print("客户端断开了",s)
57 
58                 if s in outputs:
59                     outputs.remove(s) #清理已断开的链接
60 
61                 inputs.remove(s) #清理已断开的链接
62 
63                 del message_queues[s] ##清理已断开的链接
64 
65 
66     for s in writeable:
67         try :
68             next_msg = message_queues[s].get_nowait()
69 
70         except queue.Empty:
71             print("client [%s]" %s.getpeername()[0], "queue is empty..")
72             outputs.remove(s)
73 
74         else:
75             print("sending msg to [%s]"%s.getpeername()[0], next_msg)
76             s.send(next_msg.upper())
77 
78 
79     for s in exeptional:
80         print("handling exception for ",s.getpeername())
81         inputs.remove(s)
82         if s in outputs:
83             outputs.remove(s)
84         s.close()
85 
86         del message_queues[s]
87 
88 select socket server

select socket server

 1 #_*_coding:utf-8_*_
 2 __author__ = 'Alex Li'
 3 
 4 
 5 import socket
 6 import sys
 7 
 8 messages = [ b'This is the message. ',
 9              b'It will be sent ',
10              b'in parts.',
11              ]
12 server_address = ('localhost', 10000)
13 
14 # Create a TCP/IP socket
15 socks = [ socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
16           socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
17           ]
18 
19 # Connect the socket to the port where the server is listening
20 print('connecting to %s port %s' % server_address)
21 for s in socks:
22     s.connect(server_address)
23 
24 for message in messages:
25 
26     # Send messages on both sockets
27     for s in socks:
28         print('%s: sending "%s"' % (s.getsockname(), message) )
29         s.send(message)
30 
31     # Read responses on both sockets
32     for s in socks:
33         data = s.recv(1024)
34         print( '%s: received "%s"' % (s.getsockname(), data) )
35         if not data:
36             print(sys.stderr, 'closing socket', s.getsockname() )
37 
38 select socket client

select socket client

selectors模块

This module allows high-level and efficient I/O multiplexing, built upon the select module primitives. Users are encouraged to use this module instead, unless they want precise control over the OS-level primitives used.

 1 import selectors
 2 import socket
 3  
 4 sel = selectors.DefaultSelector()
 5  
 6 def accept(sock, mask):
 7     conn, addr = sock.accept()  # Should be ready
 8     print('accepted', conn, 'from', addr)
 9     conn.setblocking(False)
10     sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)
11  
12 def read(conn, mask):
13     data = conn.recv(1000)  # Should be ready
14     if data:
15         print('echoing', repr(data), 'to', conn)
16         conn.send(data)  # Hope it won't block
17     else:
18         print('closing', conn)
19         sel.unregister(conn)
20         conn.close()
21  
22 sock = socket.socket()
23 sock.bind(('localhost', 10000))
24 sock.listen(100)
25 sock.setblocking(False)
26 sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)
27  
28 while True:
29     events = sel.select()
30     for key, mask in events:
31         callback = key.data
32         callback(key.fileobj, mask)