• python并发编程-多路复用IO


    多路复用IO(IO multiplexing)

    O multiplexing这个词可能有点陌生,但是如果我说select/epoll,大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为事件驱动IO

    (event driven IO)。我们都知道,select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket,当某个socket有数据到达了,就通知用户进程。它的流程如图:

    当用户进程调用了select,那么整个进程会被block,而同时,kernel会“监视”所有select负责的socket,
    当任何一个socket中的数据准备好了,select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作,将数据从kernel拷贝到用户进程。  
    这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同,事实上还更差一些。因为这里需要使用两个系统调用(select和recvfrom),
    而blocking IO只调用了一个系统调用(recvfrom)。但是,用select的优势在于它可以同时处理多个connection。
    

      强调:

        1. 如果处理的连接数不是很高的话,使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好,可能延迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快,而是在于能处理更多的连接。

    2. 在多路复用模型中,对于每一个socket,一般都设置成为non-blocking,但是,如上图所示,整个用户的process其实是一直被block的。只不过process是被select这个函数block,而不是被socket IO给block。

    结论: select的优势在于可以处理多个连接,不适用于单个连接

    select网络IO模型示例

    from socket import *
    import select
    
    server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    server.bind(('127.0.0.1', 8081))
    server.listen(5)
    server.setblocking(False)
    print('starting')
    
    rlist = [server,]
    wlist = []
    wdata = {}
    
    while True:
        r1, w1, x1 = select.select(rlist, wlist, [], 0.5)
        print(w1)
        for sock in r1:
            if sock == server:
                conn, addr = sock.accept()
                rlist.append(conn)
            else:
                try:
                    data = sock.recv(1024)
                    if not data:
                        sock.close()
                        rlist.remove(sock)
                        continue
                    wlist.append(sock)
                    wdata[sock] = data.upper()
                except Exception:
                    sock.close()
                    rlist.remove(sock)
    
        for sock in w1:
            sock.send(wdata[sock])
            wlist.remove(sock)
            wdata.pop(sock)
    

      客户端

    from socket import *
    c = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    c.connect(('127.0.0.1', 8081))
    
    while True:
        msg = input("请输入信息:").strip()
        if not msg:
            continue
        c.send(msg.encode('utf-8'))
        data = c.recv(1024)
        print(data.decode('utf-8'))
    

      select监听fd变化的过程分析:

    用户进程创建socket对象,拷贝监听的fd到内核空间,每一个fd会对应一张系统文件表,内核空间的fd响应到数据后,
    就会发送信号给用户进程数据已到;
    用户进程再发送系统调用,比如(accept)将内核空间的数据copy到用户空间,同时作为接受数据端内核空间的数据清除,
    这样重新监听时fd再有新的数据又可以响应到了(发送端因为基于TCP协议所以需要收到应答后才会清除)。
    

      该模型的优点:

    相比其他模型,使用select() 的事件驱动模型只用单线程(进程)执行,占用资源少,不消耗太多 CPU,同时能够为多客户端提供服务。
    如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序,这个模型有一定的参考价值。
    

      该模型的缺点:

    首先select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时,select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。
    很多操作系统提供了更为高效的接口,如linux提供了epoll,BSD提供了kqueue,Solaris提供了/dev/poll,…。
    如果需要实现更高效的服务器程序,类似epoll这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统特供的epoll接口有很大差异,
    所以使用类似于epoll的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。
    其次,该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起,一旦事件响应的执行体庞大,则对整个模型是灾难性的。
    

      

  • 相关阅读:
    Spring 增强类型
    Spring IOC及Bean的生命周期
    Spring
    Mybatis注解
    MyBatis关联查询
    LoadRunner(1)
    Selenium(6)
    Selenium(5)
    Selenium(4)
    Selenium(3)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mike-liu/p/9302473.html
Copyright © 2020-2023  润新知