Esquema de aprendizaje de alta concurrencia de Python

Primera parte: breve introducción

La programación de alta concurrencia es un área compleja pero extremadamente importante en la ingeniería de software, especialmente en aplicaciones de Internet, procesamiento de big data, sistemas en tiempo real y otras ocasiones. La tecnología de alta concurrencia puede mejorar eficazmente el rendimiento y la escalabilidad del sistema. Aquí hay algunas sugerencias sobre cómo aprender alta concurrencia:

conocimiento básico

Redes de computadoras : comprender HTTP, TCP/IP, WebSockets, etc.
Sistema operativo : procesos, subprocesos, programación de CPU, gestión de memoria, etc.
Estructuras de datos y algoritmos : colas, pilas, tablas hash, árboles, gráficos, etc.

lenguaje de programación

Elija el lenguaje de programación adecuado : Java, C++, Go, Python, etc.
Aprenda el soporte de concurrencia específico del lenguaje : como el multiproceso de Java y las Goroutines de Go.

Marcos y herramientas

Servidor web : Nginx, Apache, Caddy, etc.
Cola de mensajes : RabbitMQ, Kafka, etc.
Almacenamiento en caché : Memcached, Redis.

Recursos de aprendizaje

Libros : "El arte de la programación concurrente de Java", "Comprensión profunda de los sistemas informáticos", etc.
Cursos en línea : Coursera, Udemy, edX ofrecen cursos sobre programación concurrente.
Foros y comunidades : Stack Overflow, Reddit, GitHub.

Proyectos de practica

Proyectos pequeños : intente optimizar los proyectos existentes utilizando tecnologías distribuidas o de subprocesos múltiples.
Proyectos de código abierto : participe en algunos proyectos de código abierto que requieren alta concurrencia.

Experimentar y optimizar

Pruebas de estrés : utilice herramientas como JMeter, Locust, etc.
Monitoreo del desempeño : utilice herramientas como Prometheus y Grafana.
Perfilado de código : identifique cuellos de botella y optimícelos.

Temas avanzados

Microservicios y sistemas distribuidos : comprender la teoría CAP, transacciones distribuidas, etc.
Concurrencia de bases de datos : bloqueos de bases de datos, transacciones, ACID y BASE, etc.

Parte 2: Aprendizaje de alta concurrencia en Python

El aprendizaje de alta concurrencia en Python implica principalmente varios marcos y bibliotecas, como asyncio, Tornado, Gevent y módulos multiproceso/multiproceso. A continuación se muestra un esquema de aprendizaje aproximado, junto con algunos comandos y explicaciones clave.

1. Módulos integrados de Python

1.1 Subprocesos múltiples (subprocesos)

Orden

import threading

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

t = threading.Thread(target=print_numbers)
t.start()

Los subprocesos de explicación se pueden crear fácilmente
utilizando el módulo integrado . threadingCada hilo ejecutará una función definida.

1.2 Multiprocesamiento

Orden

import multiprocessing

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

p = multiprocessing.Process(target=print_numbers)
p.start()
p.join()

Explicación
El multiprocesamiento es adecuado para tareas que requieren un uso intensivo de la CPU. multiprocessingLos módulos permiten una separación completa del espacio de memoria para cada proceso.

2. Programación asincrónica (Asyncio)

2.1 Conceptos básicos

Orden

import asyncio

async def main():
    print('Hello')
    await asyncio.sleep(1)
    print('World')

asyncio.run(main())

Explicación
asyncio Esta es una biblioteca para escribir código simultáneo de un solo subproceso para tareas intensivas de E/S.

2.2 Solicitud HTTP asincrónica (aiohttp)

Orden

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

asyncio.run(fetch('http://example.com'))

La explicación
aiohttp es una biblioteca para solicitudes HTTP asincrónicas. Muy adecuado para escenarios de alta E/S.

3. Tornado

3.1 servidor web

Orden

import tornado.ioloop
import tornado.web

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, world")

if __name__ == "__main__":
    app = tornado.web.Application([(r"/", MainHandler)])
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

Explicación
Tornado es un marco web Python y una biblioteca de redes asincrónicas.

4. Da

4.1 Verdecillo

Orden

from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent

def foo():
    print('Running in foo')
    gevent.sleep(0)
    print('Explicit context switch to foo again')

gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(foo),
])

Explicación
Gevent es una biblioteca de red Python basada en corrutina. El uso de greenlets proporciona una concurrencia ligera.

5. Temas avanzados

Cola de tareas distribuida (como Apio)
WebSockets y conexiones largas
Estrategia de almacenamiento en caché (como Redis, Memcached)
Equilibrio de carga y proxy inverso

5.1 Cola de tareas distribuida-Apio

Ejemplo

# tasks.py
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

Ejecutar trabajador

celery -A tasks worker --loglevel=info

Llamar tarea

# main.py
from tasks import add

result = add.delay(4, 4)
print("Task status: ", result.status)
print("Task result: ", result.result)  # This will be None until the task has been processed

explicar

En este ejemplo, Celery utiliza RabbitMQ como middleware de mensajería. Usted define una tarea de suma simple y la procesa a través del trabajador.

5.2 WebSockets y conexiones largas

Tomemos como ejemplo la biblioteca WebSocket de Python.

Ejemplo

# server.py
import asyncio
import websockets

async def hello(websocket, path):
    name = await websocket.recv()
    await websocket.send(f"Hello, {
      
      name}")

start_server = websockets.serve(hello, "localhost", 8765)

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server)
asyncio.get_event_loop().run_forever()

explicar

Este sencillo servidor WebSocket envía una respuesta después de recibir un mensaje. Esta es una conexión larga para la comunicación bidireccional.

5.3 Estrategia de almacenamiento en caché: Redis

Ejemplo

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('foo', 'bar')
print(r.get('foo'))

explicar

El uso de Redis como caché puede mejorar enormemente la velocidad de lectura de datos. El ejemplo anterior demuestra cómo almacenar y leer datos en Redis.

5.4 Equilibrio de carga y proxy inverso-Nginx

Ejemplo: configuración de Nginx

http {
    upstream myapp {
        server 127.0.0.1:5000;
        server 127.0.0.1:5001;
        server 127.0.0.1:5002;
    }

    server {
        location / {
            proxy_pass http://myapp;
        }
    }
}

explicar

Esta configuración de Nginx implementa un equilibrio de carga simple, distribuyendo solicitudes HTTP entrantes a tres servidores backend diferentes (que se ejecutan en 127.0.0.1:5000, 127.0.0.1:5001, 127.0.0.1:5002).

Cada uno de los ejemplos anteriores es de nivel básico y el uso y las funciones más avanzadas requieren una comprensión profunda de cada tecnología específica. ¡Esperamos que estos ejemplos básicos te ayuden a empezar!

Aprender programación de alta concurrencia es un proceso iterativo a largo plazo. Este esquema se puede utilizar como hoja de ruta para comenzar y seguir aprendiendo.