前段时间实现的C协程依赖栈传递参数,在开启优化时会导致错误,于是实现了一个ucontext的版本,但ucontext的切换效率太差了, 在我的机器上执行4000W次切换需要11秒左右,这达不到我的要求,所以重新设计了实现,使得在开启优化时也能得到正确的结果. 并且效率也令人满意,4000W次切换仅需要730ms左右,足足比ucontext的实现快乐近15倍. 下面贴出实现: #include "uthread.h" #include <stdlib.h> #include…

多线程和协程都属于IO密集型,我通过以下用例测试多线程和协程的实际速率对比. 实例:通过socket客户端以多线程并发模式请求不同服务器端(这里服务器端分2种写法:第一种服务器通过协程实现,第二种服务器通过多线程实现)的访问速率 第一种服务器端写法:通过gevent实现 import socket import gevent from gevent import socket, monkey monkey.patch_all() def server(port): # socket服务器函数 s…

进程.线程和协程区分 我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写,直接翻译为协同的例程,一般我们都简称为协程. 在linux系统中,线程就是轻量级的进程,而我们通常也把协程称为轻量级的线程即微线程.协程的本质是单线程,CPU不知道协程的存在,协程机制是在上层做的封装. 不管进程.线程还是协程,它们有一个共同的目的就是提高CPU的利用率,使得CPU尽可能少地空转. 进程和协程: 相同点: 相同点存在于,当我们挂起一个执行流的时,我们要保存的东西: 栈, 其实…

python之协程 阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个…

Python之路,Day9 - 异步IO\数据库\队列\缓存 本节内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 Python连接Mysql数据库操作 协程 1.协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是协程:协程是一种用户态的轻量级线程.(操作系统跟不知道它存在),那你指定协程的实现原理是什么吗? 我们来聊聊协程的实现原理: 首先我们知道多个线程在一个单核CPU上进行并发,它的操作过程是,操作系统能调动的最小单位是线程,当操作系统触发多个线…

上一篇博客中我介绍了如何将爬虫改造为多进程爬虫,但是这种方法对爬虫效率的提升不是非常明显,而且占用电脑cpu较高,不是非常适用于爬虫.这篇博客中,我将介绍在爬虫中广泛运用的多线程+协程的解决方案,亲测可提高效率至少十倍以上. 本文既然提到了线程和协程,我觉得有必要在此对进程.线程.协程做一个简单的对比,了解这三个程之间的区别. 以下摘自这篇文章:http://www.cnblogs.com/guokaixin/p/6041237.html 1.进程 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上…

线程.进程和协程是什么 线程.进程和协程的详细概念解释和原理剖析不是本文的重点,本文重点讲述在Python中怎样实际使用这三种东西 参考: 进程.线程.协程之概念理解 进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元.协程:一个程序可以包含多个协程,可以对比于一个进程包含多个线程,因而下面我们来比较协程和线程:我们知道…

协程 一. 协程的引入 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 协程本质上就是一个线程,以前线程任务的切换是由操作系统控制的,遇到I/O自动切换,现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销(开关线程,创建寄存…

tbox之前提供的stackfull协程库,虽然切换效率已经非常高了,但是由于每个协程都需要维护一个独立的堆栈, 内存空间利用率不是很高,在并发量非常大的时候,内存使用量会相当大. 之前考虑过采用stacksegment方式进行内存优化,实现动态增涨,但是这样对性能还是有一定的影响,暂时不去考虑了. 最近参考了下boost和protothreads的stackless协程实现,这种方式虽然易用性和灵活性上受到了很多限制,但是对切换效率和内存利用率的提升效果还是非常明显的.. 因此,我在tbox里…

协程 在python3.5以前,写成的实现都是通过生成器的yield from原理实现的, 这样实现的缺点是代码看起来会很乱,于是3.5版本之后python实现了原生的协程,并且引入了async和await两个关键字用于支持协程.于是在用async定义的协程与python的生成器彻底分开. async def downloader(url): return 'bobby' async def download_url(url): html = await downloader(url) retu…