4.6 并发编程/IO模型

并发编程/IO模型

背景概念

IO模型概念

IO模型分类

阻塞IO  (blocking IO)

特点：

　　　　两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block

设置

server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)

解决方案： 

　　　　启用多线程或者多进程，要阻塞只阻塞当前线程/进程，不会影响其他进程/线程

不良影响：

　　　　当遇到过多得链接请求时会严重占用资源，降低响应效率

修复不良影响：

　　　　启用进程池/线程池 ，降低进程/线程数量

　仍旧未解决的不良影响：

　　　　池得数量不好规范，请求数量和池大小不好对应，且池存在数量上限

　　　　只是一定程度上限制了不良影响，无法根本解决

　　总结 :

　　　　基于池得创建可以解决小规模得服务请求带来的压力，对于大规模还是无力回天

非阻塞IO  (nonblocking IO)

　　特点：

　　　　基于IO阻塞模型类似，再本应阻塞得地方不在阻塞，如果未收到想要数据会返回一个 error 给用户告知无数据

　　　　发送 error 后会进行其他得任务继续操作背后会一直对 kernel 进行轮询发送数据请求，

　　　　这期间如果数据到了就会重新正常操作，而在轮询期间，无数据得进程会一直处于阻塞状态

　　　　就结果而言。完全得实现了并发，以及解决了IO阻塞带来得效率低下的问题

设置

server.setblocking()    #默认是True
server.setblocking(False)     #False的话就成非阻塞了，这只是对于socket套接字来说的 

不良影响：

　　　　1. 虽说解决了单线程并发，但是大大的占用了cpu

　　　　2.  任务完成的响应延迟增大，任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低

　　总结 :

　　　　完全不推荐

多路复用IO  (IO multiplexing)

　　特点：

　　　　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。

设置

使用 select 模块 或者 eppol （只能用于 linux 中）
最优的选择方案是用 selectors

　　　　selectors 实例　

#服务端
from socket import *
import selectors

sel=selectors.DefaultSelector()
def accept(server_fileobj,mask):
    conn,addr=server_fileobj.accept()
    sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read)

def read(conn,mask):
    try:
        data=conn.recv(1024)
        if not data:
            print('closing',conn)
            sel.unregister(conn)
            conn.close()
            return
        conn.send(data.upper()+b'_SB')
    except Exception:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()

server_fileobj=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server_fileobj.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server_fileobj.bind(('127.0.0.1',8088))
server_fileobj.listen(5)
server_fileobj.setblocking(False) #设置socket的接口为非阻塞
sel.register(server_fileobj,selectors.EVENT_READ,accept) #相当于网select的读列表里append了一个文件句柄server_fileobj,并且绑定了一个回调函数accept

while True:
    events=sel.select() #检测所有的fileobj，是否有完成wait data的
    for sel_obj,mask in events:
        callback=sel_obj.data #callback=accpet
        callback(sel_obj.fileobj,mask) #accpet(server_fileobj,1)

#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8088))

while True:
    msg=input('>>: ')
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

不良影响：

　　　　1. 虽说解决了单线程并发，但是大大的占用了cpu

　　　　2.  任务完成的响应延迟增大，任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低

　　总结 :

　　　　select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接

异步IO(asynchronous IO)

　　用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。

　　kernel 受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。

　　然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，

　　当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。

socketserver 模块

 包含类

　　BaseServer是基类，它不能实例化使用，

　　TCPServer使用TCP协议通信，

　　UDPServer使用UDP协议通信，

　　UnixStreamServer和UnixDatagramServer使用Unix域套接字，只适用于UNIX平台。

　　ForkingMixIn 多进程异步

　　ThreadingMixIn 多线程异步

如何创建一个socketserver ：

　　1. 创建一个请求处理的类，继承 BaseRequestHandlerclass ，要重写父类里 handle() 方法；

　　2. 你必须实例化 TCPServer，并且传递server IP和你上面创建的请求处理类，给这个TCPServer；

　　3. server.handle_requese()  只处理一个请求，server.server_forever() 处理多个一个请求，永远执行

　　4. 关闭连接 server_close()

import socketserver

class MyTCPHandler(socketserver.BaseRequestHandler): #服务类，监听绑定等等

    def handle(self):  #请求处理类，所有请求的交互都是在handle里执行的
        # self.request is the TCP socket connected to the client
        self.data = self.request.recv(1024).strip()　　#每一个请求都会实例化MyTCPHandler(socketserver.BaseRequestHandler):
        print("{} wrote:".format(self.client_address[0]))
        print(self.data)
        self.request.sendall(self.data.upper())　　#sendall是重复调用send.

if __name__ == "__main__":
    HOST, PORT = "localhost", 9999

    server = socketserver.TCPServer((HOST, PORT), MyTCPHandler)

    # Activate the server; this will keep running until you
    # interrupt the program with Ctrl-C
    server.serve_forever()

 server = socketserver.ThreadingTCPServer((HOST, PORT), MyTCPHandler)   #线程
# server  = socketserver.ForkingTCPServer((HOST, PORT), MyTCPHandler) #多进程 linux适用
# server = socketserver.TCPServer((HOST, PORT), MyTCPHandler) 单进程

ThreadingTCPServer

　　服务器内部会为每个client创建一个 “线程”，该线程用来和客户端进行交互。

import SocketServer

class MyServer(SocketServer.BaseRequestHandler):

    def handle(self):
        pass

if __name__ == '__main__':
    server = SocketServer.ThreadingTCPServer(('127.0.0.1',8766), MyServer)
    server.serve_forever()

ForkingTCPServer

　　用法类似 ThreadingTCPServer 只是将线程换成了进程 

import SocketServer

class MyServer(SocketServer.BaseRequestHandler):

    def handle(self):
        pass

if __name__ == '__main__':
    server = SocketServer.ForkingTCPServer(('127.0.0.1',8009),MyServer)
    server.serve_forever()

 总结：

socketserver 完美的解决了之前的各种困扰。不论是并发问题还是线程池大小以及IO问题都被解决。

　　因此socketserver成为了最终解决方案