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python协程--asyncio模块(基础并发测试)

时间:2018-12-19 13:23:29      阅读:194      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:左右   nbsp   set   生成   运行   测试   tornado   imp   资源问题   

在高并发的场景下,python提供了一个多线程的模块threading,但似乎这个模块并不近人如意,原因在于cpython本身的全局解析锁(GIL)问题,在一段时间片内实际上的执行是单线程的。同时还存在着资源争夺的问题。python3.4之后引入了基于生成器对象的协程概念。也就是asyncio模块。除了asyncio模块,python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案,例如tornado和gevent都实现了类似的功能。由此,在方案选择上提供了更多的可能性。以下是threading模块和asyncio模块对比测试实验。asyncio模块的具体使用,我希望自己在另一篇文章再写。

 

一、threading模块

threading模块中的thread线程 密集 运算争夺变量测试

代码:

#多线程共有数据的争夺检测
from threading import Thread,currentThread
import time
def do_something(x):
    global a
    time.sleep(x)
    for b in range(1,51):   #计算从1+...+50
        a+=b
    print(currentThread(),":",a)

a = 0
threads = []

for i  in  range(1,20000):                        #为了突出效果,线程量开到接近20000
   thread = Thread(target=do_something,args=(1,))
   threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.start()

 

截取部分结果:
<Thread(Thread-19972, started 34476)> : 25408200
<Thread(Thread-19971, started 34548)> : 25409475
<Thread(Thread-19991, started 12644)> : 25410750
<Thread(Thread-19990, started 34580)> : 25412025
<Thread(Thread-19989, started 34404)> : 25413300
<Thread(Thread-19986, started 34044)> : 25414575
<Thread(Thread-19983, started 34648)> : 25415850
<Thread(Thread-19982, started 34128)> : 25417125

运行时间:
6.9629926681518555 6.8796374797821045 7.3379065990448 平均运行时间:7.0秒

 

由结果可以看出,多线程在密集型运算的(占用大量CPU运算单元)情况下,会出现前后同一变量的数据不一致的情况。也就是所谓的“竞态问题”。

 

 

二、asyncio模块

asyncio模块 密集运算测试(线程安全!不存在争夺资源问题),所以协程在密集运算和IO并发上都有很强的支持。

代码:

#密集运算测试
import asyncio

a = 0
tasks = []
num = 0
async def do_something(x):
    global a
    global num
    #num += 1         # 思路3:num自增的位置(在阻塞前/后)不同会产生不同的结果
    await asyncio.sleep(x)
    for b in range(1,51):   #计算从1+...+50
        a+=b
    num += 1            #思路1
print("this is coroutetime",":",num,a)    #思路1,思路3
print("this is coroutetime",":",x,a)       #思路2

for i in range(1,20000):             #即使睡眠的时间很短,运算量大都不会产生资源争夺
coroutine = do_something(1)                   #思路1
# coroutine = do_something(i*0.01)              #思路2
# coroutine = do_something(3//i)                #思路3
    tasks.append(asyncio.ensure_future(coroutine))

loop = asyncio.get_event_loop()      #创建事件循环
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))     #将协程塞进事件循环中

 

代码实现思路:

(1)思路1:每一个协程的睡眠时间相同,也就是说几乎是同时在运行密集型计算,并用num自增计算作为协程的代号。

(2)思路2:为了区别开不同协程的占据CPU的运行时间片,我对睡眠时间进行了一个乘法运算,协程代号越大的协程睡眠时间越长,并用时间作为协程代号的记录。

(3)思路3:这次我将睡眠时间作一个调整,用除法运算,也就是说,协程代号越大的,睡眠时间越短,不过这次协程代号用num来记录,并且放在了睡眠(阻塞)之前。

 

摘取前几个数据

思路1:当设定的睡眠时间(阻塞时间)相同时,结果的打印几乎是同时出现
this is coroutetime : 1 1275
this is coroutetime : 2 2550
this is coroutetime : 3 3825
this is coroutetime : 4 5100
this is coroutetime : 5 6375
this is coroutetime : 6 7650
this is coroutetime : 7 8925
this is coroutetime : 8 10200

思路1运行时间: 3.0337979793548584 3.159485340118408 3.095968008041382 平均运行时间3.08秒

 

思路2:当设定的睡眠时间(阻塞时间)不同,协程代号就是睡眠的时间
this is coroutetime : 0.01 1275
this is coroutetime : 0.02 2550
this is coroutetime : 0.03 3825
this is coroutetime : 0.04 5100
this is coroutetime : 0.05 6375
this is coroutetime : 0.06 7650
this is coroutetime : 0.07 8925
this is coroutetime : 0.08 10200

 

由上面两组数据可以看出,无论协程是同时进行还是分时间段进行,都是严格按照顺序来执行的。思路2的结果很符合我们的认知常识,那么思路1的结果是怎么得来的呢?原因在于,多并发(此处的密集型运算用于模拟一系列的并发内部操作)情况下,阻塞的协程会暂时被搁置,切换到另外的协程。可以将协程的运行理解为一个队列,当大量协程来临的时候,无法一次性执行,于是放进一个类似队列的容器(WeakSet),并且不断检测这个队列中哪一个协程是处于非阻塞状态的,去调用这个协程的资源并运行。队列中的每一个元素间是互不干扰的。于是,就出现了以上的结果----有序的协程运行。

 

思路3:再看下面一组数据
this is coroutetime : 1999 1275
this is coroutetime : 1999 2550
this is coroutetime : 1999 3825
this is coroutetime : 1999 5100
this is coroutetime : 1999 6375
this is coroutetime : 1999 7650
this is coroutetime : 1999 8925
this is coroutetime : 1999 10200

 

为什么所有的协程号都一样

因为最大协程号,睡眠时间最短,所以它先执行输出,而协程号是累加的,所以后面执行的线程都会以最大的协程号作为标记。由此进一步看出

 

三、性能对比

完成时间对比:

threading:平均运行时间:7.0秒

anyncio:平均运行时间3.08秒

 

由上面的多线程模块threading和协程模块asyncio的对比可以看出,ansyncio的完成时间是threading的一半左右。由此,asyncio在高并发的情况下具有比较大的优势,并且在资源的保护上也做得比threading要好。

 

python协程--asyncio模块(基础并发测试)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/thomson-fred/p/10142226.html

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