python 并发编程 阻塞IO模型原理解析

阻塞IO（blocking IO）

在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：

当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io( 网络io )来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel( 内核 )就要等待足够的数据到来。

等着对方把数据放到自己操作系统内存

而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel操作系统缓存中拷贝到用户应用程序内存，

然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。

这就是阻塞IO

所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了

网络编程都是从listen\(\)、send\(\)、recv\(\) 等接口开始的，
使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。如下图

ps：

所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞
只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。

服务端：

from socket import *
server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8000))
server.listen(5)
while True:
  print("starting...")
  conn,addr = server.accept()
  print(addr)
  while True:
    try:
      data = conn.recv(1024)
      if not data:break
      conn.send(data.upper())
    except ConnectionResetError:
      break
server.close()

客户端

from socket import *
client = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8000))
while True:
  msg = input(">>>:").strip()
  if not msg:continue
  client.send(msg.encode("utf-8"))
  data = client.recv(1024)
  print(data.decode("utf-8"))
client.close()

实际上，除非特别指定，几乎所有的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题，如在调用recv(1024)的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。

一个简单的解决方案：

在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），
这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。

该方案的问题是 ：

开启多进程或都线程的方式，在遇到要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，
降低系统对外界响应效率，而且线程与进程本身也更容易进入假死状态。
随着客户端数量增多，无限制的开线程，开销非常大
不能解决阻塞IO问题 ，解决思路：起多线程

改进方案：

使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，
其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、
减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如websphere、tomcat和各种数据库等。

改进后方案其实也存在着问题：

“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终是有限，
当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，

并根据响应规模调整“池”的大小。

线程池应该随着规模数调大，但是调大线程池，要在机器可承受范围之内。不能把线程池无限调大，这样相当于无限开线程一样，

多线程还是要用在规模比较小的情况

对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求，“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力，但是不能解决所有问题。总之，多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求，但面对大规模的服务请求，多线程模型也会遇到瓶颈，可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。

总结：

始综没有解决单线程遇到IO问题，单线程遇到IO，就阻塞，用的是阻塞IO模型。

阻塞IO模型就是遇到IO阻塞不处理，就在原地等着。

应该：

监测单线程IO，遇到IO了，这个线程不要阻塞。直接切换到另外一个线程运行，这样单线程效率就非常高了。

要解决的问题是：

单线程IO问题

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python的Tornado框架实现异步非阻塞访问数据库的示例

    tornado即是一个http非阻塞服务器, 就要用起来, 我们将用到tornado框架 ,mongodb数据库 以及motor(mongodb的异步驱动).来简单实现tornado的非阻塞功能. 其他环境支持的下载与安装 1.安装mongodb $ sudo apt-get install update $ sudo apt-get install mongodb 2.安装motor $ pip install motor 非阻塞 # conf.py import os import moto

  • Python中使用select模块实现非阻塞的IO

    Socket的英文原义是"孔"或"插座".作为BSD UNIX的进程通信机制,取后一种意思.通常也称作"套接字",用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄.在Internet上的主机一般运行了多个服务软件,同时提供几种服务.每种服务都打开一个Socket,并绑定到一个端口上,不同的端口对应于不同的服务.Socket正如其英文原意那样,像一个多孔插座.一台主机犹如布满各种插座的房间,每个插座有一个编号,有的插座提供220伏交流电, 有的提供110

  • python并发编程之多进程、多线程、异步和协程详解

    最近学习python并发,于是对多进程.多线程.异步和协程做了个总结. 一.多线程 多线程就是允许一个进程内存在多个控制权,以便让多个函数同时处于激活状态,从而让多个函数的操作同时运行.即使是单CPU的计算机,也可以通过不停地在不同线程的指令间切换,从而造成多线程同时运行的效果. 多线程相当于一个并发(concunrrency)系统.并发系统一般同时执行多个任务.如果多个任务可以共享资源,特别是同时写入某个变量的时候,就需要解决同步的问题,比如多线程火车售票系统:两个指令,一个指令检查票是否卖完

  • Python中的并发编程实例

    一.简介 我们将一个正在运行的程序称为进程.每个进程都有它自己的系统状态,包含内存状态.打开文件列表.追踪指令执行情况的程序指针以及一个保存局部变量的调用栈.通常情况下,一个进程依照一个单序列控制流顺序执行,这个控制流被称为该进程的主线程.在任何给定的时刻,一个程序只做一件事情. 一个程序可以通过Python库函数中的os或subprocess模块创建新进程(例如os.fork()或是subprocess.Popen()).然而,这些被称为子进程的进程却是独立运行的,它们有各自独立的系统状态以及

  • 使用Python中的greenlet包实现并发编程的入门教程

    1   动机 greenlet 包是 Stackless 的副产品,其将微线程称为 "tasklet" .tasklet运行在伪并发中,使用channel进行同步数据交换. 一个"greenlet",是一个更加原始的微线程的概念,但是没有调度,或者叫做协程.这在你需要控制你的代码时很有用.你可以自己构造微线程的 调度器:也可以使用"greenlet"实现高级的控制流.例如可以重新创建构造器:不同于Python的构造器,我们的构造器可以嵌套的调用函

  • python 并发编程 非阻塞IO模型原理解析

    python 并发编程 非阻塞IO模型原理解析

    非阻塞IO(non-blocking IO) Linux下,可以通过设置socket使其变为non-blocking.当对一个non-blocking socket执行读操作时,流程是这个样子: 从图中可以看出,当用户进程发出read操作时,如果kernel中的数据还没有准备好,那么它并不会block用户进程,而是立刻返回一个error.从用户进程角度讲 ,它发起一个read操作后,并不需要等待,而是马上就得到了一个结果.用户进程判断结果是一个error时,它就知道数据还没有准备好,于是用户就可

  • Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析

    关于阻塞主线程 join的错误用法 Thread.join() 作用为阻塞主线程,即在子线程未返回的时候,主线程等待其返回然后再继续执行. join不能与start在循环里连用 以下为错误代码,代码创建了5个线程,然后用一个循环激活线程,激活之后令其阻塞主线程. threads = [Thread() for i in range(5)] for thread in threads: thread.start() thread.join() 执行过程: 1. 第一次循环中,主线程通过start函

  • python 并发编程 阻塞IO模型原理解析

    python 并发编程 阻塞IO模型原理解析

    阻塞IO(blocking IO) 在linux中,默认情况下所有的socket都是blocking,一个典型的读操作流程大概是这样: 当用户进程调用了recvfrom这个系统调用,kernel内核就开始了IO的第一个阶段:准备数据.对于network io( 网络io )来说,很多时候数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的UDP包),这个时候kernel( 内核 )就要等待足够的数据到来. 等着对方把数据放到自己操作系统内存 而在用户进程这边,整个进程会被阻塞.当kernel一直等

  • python 并发编程 多路复用IO模型详解

    python 并发编程 多路复用IO模型详解

    多路复用IO(IO multiplexing) 这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO). 我们都知道,select/epoll的好处就在于单个进程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: select是多路复用的一种 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&qu

  • python并发编程多进程 互斥锁原理解析

    运行多进程 每个子进程的内存空间是互相隔离的 进程之间数据不能共享的 互斥锁 但是进程之间都是运行在一个操作系统上,进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端, 是可以的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import time def task(name): print("%s 1" % name) time.

  • Python并发编程之IO模型

    五种IO模型 为了更好地了解IO模型,我们需要事先回顾下:同步.异步.阻塞.非阻塞 同步(synchronous) IO 异步(asynchronous) IO 阻塞(blocking) IO 非阻塞(non-blocking)IO 五种I/O模型包括:阻塞I/O.非阻塞I/O.信号驱动I/O(不常用).I/O多路转接.异步I/O.其中,前四个被称为同步I/O. 上五个模型的阻塞程度由低到高为:阻塞I/O > 非阻塞I/O > 多路转接I/O > 信号驱动I/O > 异步I/O,因

  • Python semaphore evevt生产者消费者模型原理解析

    线程锁相当于同时只能有一个线程申请锁,有的场景无数据修改互斥要求可以同时让多个线程同时运行,且需要限制并发线程数量时可以使用信号量 import threading, time, queue def test(name): semaphore.acquire() #获取信号量锁 print('my name is %s' %name) time.sleep(1) semaphore.release() #释放信号量锁 semaphore = threading.BoundedSemaphore(

  • python并发编程之线程实例解析

    python并发编程之线程实例解析

    常用用法 t.is_alive() Python中线程会在一个单独的系统级别线程中执行(比如一个POSIX线程或者一个Windows线程) 这些线程将由操作系统来全权管理.线程一旦启动,将独立执行直到目标函数返回.可以通过查询 一个线程对象的状态,看它是否还在执行t.is_alive() t.join() 可以把一个线程加入到当前线程,并等待它终止 Python解释器在所有线程都终止后才继续执行代码剩余的部分 daemon 对于需要长时间运行的线程或者需要一直运行的后台任务,可以用后台线程(也称

  • Python并发编程实例教程之线程的玩法

    目录 一.线程基础以及守护进程 二.线程锁(互斥锁) 三.线程锁(递归锁) 四.死锁 五.队列 六.相关面试题 七.判断数据是否安全 八.进程池 & 线程池 总结 一.线程基础以及守护进程 线程是CPU调度的最小单位 全局解释器锁 全局解释器锁GIL(global interpreter lock) 全局解释器锁的出现主要是为了完成垃圾回收机制的回收机制,对不同线程的引用计数的变化记录的更加精准. 全局解释器锁导致了同一个进程中的多个线程只能有一个线程真正被CPU执行. GIL锁每执行700条指

  • 深入了解Python并发编程

    深入了解Python并发编程

    目录 并发方式 线程([Thread]) 进程 (Process) 远程分布式主机 (Distributed Node) 伪线程 (Pseudo-Thread) 实战运用 计算密集型 IO密集型 总结 并发方式 线程([Thread]) 多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具(JS程序员请回避),使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外).然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免,尤其是对竞争资源的同步问题. 然而在python中由于使用了全局解释锁

  • Python并发编程协程(Coroutine)之Gevent详解

    Python并发编程协程(Coroutine)之Gevent详解

    Gevent官网文档地址:http://www.gevent.org/contents.html 基本概念 我们通常所说的协程Coroutine其实是corporateroutine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. 进程和协程 下面对比一下进程和协程的相同点和不同点: 相同点: 我们都可以把他们看做是一种执行流,执行流可以挂起,并且后面可以在你挂起的地方恢复执行,这实际上都可以看做是con

随机推荐