python多进程单线程+协程实现高并发

并发：看起来像同时运行就是并发

并行：同一时间同时被执行叫做并行，最大并行数就是CPU核数

协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑，只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法，在IO密集型任务中，通过协程，可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行，由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码，不停的来回切，在基于socket TCP通信中，这便为并发提供了土壤，使得单线程也能实现并发

下面我们就来看下如何通过服务端开多线程和协程实现高并发

服务端：

import socket
from multiprocessing import Process,current_process
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from gevent import spawn
def frist():
    s = spawn(task)      # 遇到IO即切走执行其他线程
    s.join()     # 等待spawn走完再往下走

def task():
    server = socket.socket()
    server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
    IP_port = ("127.0.0.1",52334)
    server.bind(IP_port)
    server.listen(5)
    while True:
        con, addr = server.accept()
        print(addr,"已连接")
        spawn(union,con)

def union(con):
    while True:
        try:
            msg = con.recv(1024)
            print(msg.decode("utf-8"))
            con.send(msg.upper())
        except BaseException:
            break
    con.close()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(1,50):
        p = Process(target=frist)  # 开启50个进程
        p.start()

每一个进程都会在accept（）和recv()处来回切换执行并死循环，这已经可以抗住一定的并发量

然后开启了49个进程，也就是说复制了以上的49份执行单位，可想而知单台计算机可抗并发已经非常充分的利用到了cpu资源

下面看客户端代码：

import socket
from threading import Thread,current_thread

def task():
    client = socket.socket()
    IP_port = ("192.168.11.161", 52334)
    client.connect(IP_port)
    while True:
        try:
            msg = current_thread()
            client.send(str(msg).encode("utf-8"))
            a = client.recv(1024)
            print("a",a.decode("utf-8"))
        except BaseException:
            break
    client.close()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(1,2000):
        s = Thread(target=task)
        s.start()

客户端开启了2000个线程模拟高并发，由于Cpython有全局解释器锁，这决定了同一进程的所有线程在同一时间只能有1个线程在用CPU资源，这虽然降低了每个线程的执行频率，

但对于计算机来说，2000个执行完还是非常快的，模拟并发完全可以。

在以上的例子中，并发的效果并不能简单的看客户端访问量，而应该关注客户端每一个线程访问两个周期间间隔的时长，如果线程1第一次执行完一次到下一次完整执行完一次的时间较长，那么这样的并发其实并没有多大的参考价值。

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