python中多进程+协程的使用

首先强调背景:        
1、GIL是什么?
    GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),为了数据安全所做的决定。 
    GIL全局解释器锁: 
    同一进程下的多线程共享数据,共享意味着竞争,竞争带来无序,为了数据安全所以需要加锁进行数据保护,GIL本质是一把 互斥锁,使并发变为串行,保证同一时间只有一条线程访问解释器级别的数据,这样就保证了解释器级别的数据安全,同时也带来了一些问题,同一进程只有一条线程执行任务,无法利用多核优势,解决方案可以根据任务的类型来处理,如果是I/O密集型,则需要开多线程提高效率,如果是计算密集型则需要多进程。
      

2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲
    都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多
    事件在同一时间间隔内发生。)


在Python多线程下,每个线程的执行方式
1、获取GIL
2、执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
3、释放GIL        
可见,某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以把GIL看作是“通行证”,并且在一个python进程中,
     GIL只有一个。拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。        

在Python2.x里,GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100(ticks可以看作是Python自身的一个计数器,专门做用于GIL,每次释放后归零,这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整),进行释放。        

每次释放GIL锁,线程进行锁竞争、切换线程,会消耗资源。并且由于GIL锁存在,python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行),这就是为什么在多核CPU上,python的多线程效率并不高。    

什么是协程:

        是一种用户的轻量级的线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,将寄存器和栈存放在制定地方,在切           换回来的时候,恢复先前的上下文和栈,

         作用:   协程能保留上次调用的状态,每次过程重入时,就相当于进入上次调用的状态(上次离开时所处的逻辑流位置)

        在并发编程中,协程和线程类似,每个协程表示一个执行单元,拥有自己的本地数据,与其他协程共同享用全局数据的其他资源。

为什么使用协程:

  1.  与协程相关的是协作多任务,不管是进程还是线程,每次阻塞、切换都要调用操作系统,先让CPU 跑操作系统的执行程序,然后再让调度程序决定先执行哪个线程或者进程
  2. 由于抢占式调度顺序的不确定的特点,使用线程要非常注意处理同步问题这块,但是协程完全不用考虑这个问题
  3. 因为协程是用户自己编写调度逻辑的,对cpu来说,协程就是单线程,cpu就不用考虑上下文调度和切换的问题,就省去了cpu调度的开销,所有协程在一定程度上要优于线程    


怎么使用协程:      简单来说,使用gevent
  1. 可以不受线程开销的限制, 把20w左右的url放到单进程的协程都没问题
  2. 最佳推荐的方式:多进程+协程(每个进程都看作是单线程,把这个单线程协程化)

隐藏的问题:

        进程的数量会随着url数量的增加而不断增加,我们在这里不使用进程池multiprocessing.Pool来控制进程数量的原因是multiprocessing.Pool和gevent有冲突不能同时使用,有兴趣的同学可以研究一下为什么会冲突。并且在已经知道url有多少条的情况下,我们完全可以通过控制每个进程处理的url数量来控制进程数

总结:

        多进程+协程:避免了cpu调度调度的开销,又把cpu充分的利用起来,对于爬取大量的数据信息和文件读写的效率都有很大的提高。



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