Esboço de aprendizado de alta simultaneidade em Python

Parte Um - Breve Introdução

A programação de alta simultaneidade é uma área complexa, mas extremamente importante na engenharia de software, especialmente em aplicações de Internet, processamento de big data, sistemas em tempo real e outras ocasiões. A tecnologia de alta simultaneidade pode efetivamente melhorar o desempenho e a escalabilidade do sistema. Aqui estão algumas sugestões sobre como aprender alta simultaneidade:

conhecimento básico

Redes de Computadores : Entenda HTTP, TCP/IP, WebSockets, etc.
Sistema operacional : processos, threads, escalonamento de CPU, gerenciamento de memória, etc.
Estruturas de dados e algoritmos : filas, pilhas, tabelas hash, árvores, gráficos, etc.

linguagem de programação

Escolha a linguagem de programação certa : Java, C++, Go, Python, etc.
Aprenda o suporte à simultaneidade específica da linguagem : como multithreading do Java e Goroutines do Go.

Estruturas e ferramentas

Servidor Web : Nginx, Apache, Caddy, etc.
Fila de mensagens : RabbitMQ, Kafka, etc.
Cache : Memcached, Redis.

Recursos de aprendizagem

Livros : "A Arte da Programação Simultânea Java", "Compreensão Aprofundada de Sistemas de Computador", etc.
Cursos online : Coursera, Udemy, edX oferecem cursos de programação simultânea.
Fóruns e comunidades : Stack Overflow, Reddit, GitHub.

Pratique projetos

Projetos pequenos : tente otimizar projetos existentes usando tecnologias multithreading ou distribuídas.
Projetos de código aberto : participe de alguns projetos de código aberto que exigem alta simultaneidade.

Experimente e otimize

Teste de estresse : use ferramentas como JMeter, Locust, etc.
Monitoramento de desempenho : Use ferramentas como Prometheus e Grafana.
Perfil de código : identifique gargalos e otimize-os.

Tópicos avançados

Microsserviços e sistemas distribuídos : Entenda a teoria CAP, transações distribuídas, etc.
Simultaneidade de banco de dados : bloqueios de banco de dados, transações, ACID e BASE, etc.

Parte 2 - Aprendendo alta simultaneidade em Python

Aprender alta simultaneidade em Python envolve principalmente vários frameworks e bibliotecas, como asyncio, Tornado, Gevent e módulos multiprocessos/multithread. Abaixo está um esboço de aprendizagem, junto com alguns comandos principais e explicações.

1. Módulos integrados do Python

1.1 Multithreading (Threading)

Ordem

import threading

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

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

Explicação Threads podem ser facilmente criados
usando o módulo integrado . threadingCada thread executará uma função definida.

1.2 Multiprocessamento

Ordem

import multiprocessing

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

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

Explicação
O multiprocessamento é adequado para tarefas com uso intensivo de CPU. multiprocessingOs módulos permitem a separação completa do espaço de memória para cada processo.

2. Programação assíncrona (Asyncio)

2.1 Conceitos básicos

Ordem

import asyncio

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

asyncio.run(main())

Explicação
asyncio Esta é uma biblioteca para escrever código simultâneo de thread único para tarefas com uso intensivo de E/S.

2.2 Solicitação HTTP assíncrona (aiohttp)

Ordem

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'))

A explicação
aiohttp é uma biblioteca para solicitações HTTP assíncronas. Muito adequado para cenários de alta E/S.

3. Furacão

3.1 Servidor Web

Ordem

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()

Explicação
Tornado é uma estrutura web Python e uma biblioteca de rede assíncrona.

4. Dá

4.1 Greenlet

Ordem

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),
])

Explicação
Gevent é uma biblioteca de rede Python baseada em corrotina. O uso de greenlets fornece simultaneidade leve.

5. Tópicos avançados

Fila de tarefas distribuída (como Celery)
WebSockets e conexões longas
Estratégia de cache (como Redis, Memcached)
Balanceamento de carga e proxy reverso

5.1 Fila de tarefas distribuídas - Aipo

Exemplo

# tasks.py
from celery import Celery

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

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

Executar trabalhador

celery -A tasks worker --loglevel=info

Tarefa de chamada

# 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

Neste exemplo, o Celery usa RabbitMQ como middleware de mensagens. Você define uma tarefa de adição simples e a processa por meio do trabalhador.

5.2 WebSockets e conexões longas

Veja a biblioteca WebSocket do Python como exemplo.

Exemplo

# 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 servidor WebSocket simples envia uma resposta após receber uma mensagem. Esta é uma conexão longa para comunicação bidirecional.

5.3 Estratégia de cache - Redis

Exemplo

import redis

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

explicar

Usar o Redis como cache pode melhorar muito a velocidade de leitura de dados. O exemplo acima demonstra como armazenar e ler dados no Redis.

5.4 Balanceamento de carga e proxy reverso-Nginx

Exemplo - configuração 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 configuração Nginx implementa balanceamento de carga simples, distribuindo solicitações HTTP de entrada para três servidores backend diferentes (em execução em 127.0.0.1:5000, 127.0.0.1:5001, 127.0.0.1:5002).

Cada um dos exemplos acima é básico e o uso e as funções mais avançadas exigem um conhecimento profundo de cada tecnologia específica. Esperamos que esses exemplos básicos ajudem você a começar!

Aprender programação de alta simultaneidade é um processo iterativo e de longo prazo. Este esboço pode ser usado como um roteiro para começar e aprender mais.