异步IO、数据库、队列、缓存

1、协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：
协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

1.1、协程的好处：

无需线程上下文切换的开销
无需原子操作锁定及同步的开销
“原子操作(atomic operation)是不需要synchronized”，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。
方便切换控制流，简化编程模型
高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

1.2、缺点：

无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将单个CPU的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序。

• 使用yield实现协程操作例子

#-*- coding:utf-8 -*-
# Author: li Shang

import time
import queue

def consumer(name):
    print("--->starting eating baozi...")
    while True:
        new_baozi = yield
        print("[%s] is eating baozi %s" % (name, new_baozi))
        # time.sleep(1)

def producer():
    r = con.__next__()          #真正地执行consumer函数
    r = con2.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n += 1
        con.send(n)             #send唤醒生成器的同时,给它传一个值,这个值就是yield接收到的值
        con2.send(n)
        print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" % n)

if __name__ == '__main__':
    con = consumer("c1")        #函数里有yield，第一次调函数consumer(),是变成一个生成器,consumer()__next__()才是真正的执行
    con2 = consumer("c2")
    p = producer()

看楼上的例子，我问你这算不算做是协程呢？你说，我他妈哪知道呀，你前面说了一堆废话，但是并没告诉我协程的标准形态呀，我腚眼一想，觉得你说也对，那好，我们先给协程一个标准定义，即符合什么条件就能称之为协程：

• 1、必须在只有一个单线程里实现并发
• 2、修改共享数据不需加锁
• 3、用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
• 4、一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

我们刚才用yield实现的程并不能算是合格的线程，因为它有一点功能没实现

1.3、Greenlet—手动挡的协程之间切换

greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator

#-*- coding:utf-8 -*-
# Author: li Shang

from greenlet import greenlet

def test1():
    print(12)
    gr2.switch()                #跳到2
    print(34)
    gr2.switch()                #再跳到2

def test2():
    print(56)
    gr1.switch()                #跳回1
    print(78)

gr1 = greenlet(test1)           #启动一个携程1
gr2 = greenlet(test2)           #启动一个携程2
gr1.switch()

--->
12
56
34
78

1.4、Gevent —自动挡的协程之间切换

Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

• 1.4.1、爬个网页

#-*- coding:utf-8 -*-
# Author: li Shang

from urllib import request
import gevent,time
from gevent import monkey
monkey.patch_all()              #把当前程序的所有的io操作都单独的做上标记

def f(url):
    print('GET: %s' % url)
    resp = request.urlopen(url)
    data = resp.read()
    print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))

urls = ['https://www.python.org/',
        'https://www.yahoo.com/',
        'https://github.com/'
        ]

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    for url in urls:
        f(url)
    print("串行花的时间:",time.time()-start_time)

    sync_time = time.time()
    gevent.joinall([
            gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
            gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
            gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
    ])
    print("gevent并行花的时间:",time.time()-sync_time)


--->
串行花的时间: 15.24187159538269
gevent并行花的时间: 3.685210943222046

• 1.4.2、通过gevent实现单线程下的多socket并发

服务端

#-*- coding:utf-8 -*-
# Author: li Shang

import sys
import socket
import time
import gevent
from gevent import socket, monkey
monkey.patch_all()

def server(port):
    s = socket.socket()
    s.bind(('0.0.0.0', port))
    s.listen(500)
    while True:
        cli, addr = s.accept()
        gevent.spawn(handle_request, cli)

def handle_request(conn):
    try:
        while True:
            data = conn.recv(1024)
            print("recv:", data)
            conn.send(data)
            if not data:
                conn.shutdown(socket.SHUT_WR)

    except Exception as  ex:
        print(ex)
    finally:
        conn.close()

if __name__ == '__main__':
    server(8001)

客户端

#-*- coding:utf-8 -*-
# Author: li Shang

import socket

HOST = 'localhost'              # The remote host
PORT = 8001                     # The same port as used by the server

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((HOST, PORT))
while True:
    msg = bytes(input(">>:"), encoding="utf8")
    s.sendall(msg)
    data = s.recv(1024)
    print(data)
    print('Received：', repr(data))
s.close()

2、论事件驱动与异步IO

通常，我们写服务器处理模型的程序时，有以下几种模型：
（1）每收到一个请求，创建一个新的进程，来处理该请求；
（2）每收到一个请求，创建一个新的线程，来处理该请求；
（3）每收到一个请求，创建一个新的协程，放入一个事件列表，让主进程通过非阻塞I/O方式来处理请求
上面的几种方式，各有千秋，
第（1）中方法，由于创建新的进程的开销比较大，所以，会导致服务器性能比较差,但实现比较简单。
第（2）种方式，由于要涉及到线程的同步，有可能会面临死锁等问题。
第（3）种方式，在写应用程序代码时，逻辑比前面两种都复杂。
综合考虑各方面因素，一般普遍认为第（3）种方式是大多数网络服务器采用的方式

看图说话讲事件驱动模型

在UI编程中，常常要对鼠标点击进行相应，首先如何获得鼠标点击呢？

方式一：创建一个线程，该线程一直循环检测是否有鼠标点击，那么这个方式有以下几个缺点：

1.CPU资源浪费，可能鼠标点击的频率非常小，但是扫描线程还是会一直循环检测，这会造成很多的CPU资源浪费；如果扫描鼠标点击的接口是阻塞的呢？
2. 如果是堵塞的，又会出现下面这样的问题，如果我们不但要扫描鼠标点击，还要扫描键盘是否按下，由于扫描鼠标时被堵塞了，那么可能永远不会去扫描键盘；
3. 如果一个循环需要扫描的设备非常多，这又会引来响应时间的问题；
所以，该方式是非常不好的。

方式二：就是事件驱动模型

目前大部分的UI编程都是事件驱动模型，如很多UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就代表鼠标按下事件。事件驱动模型大体思路如下：
1.有一个事件（消息）队列；
2. 鼠标按下时，往这个队列中增加一个点击事件（消息）；
3. 有个循环，不断从队列取出事件，根据不同的事件，调用不同的函数，如onClick()、onKeyDown()等；
4. 事件（消息）一般都各自保存各自的处理函数指针，这样，每个消息都有独立的处理函数；

事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是（单线程）同步以及多线程编程。

让我们用例子来比较和对比一下单线程、多线程以及事件驱动编程模型。下图展示了随着时间的推移，这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成，每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。

在单线程同步模型中，任务按照顺序执行。如果某个任务因为I/O而阻塞，其他所有的任务都必须等待，直到它完成之后它们才能依次执行。这种明确的执行顺序和串行化处理的行为是很容易推断得出的。如果任务之间并没有互相依赖的关系，但仍然需要互相等待的话这就使得程序不必要的降低了运行速度。

在多线程版本中，这3个任务分别在独立的线程中执行。这些线程由操作系统来管理，在多处理器系统上可以并行处理，或者在单处理器系统上交错执行。这使得当某个线程阻塞在某个资源的同时其他线程得以继续执行。与完成类似功能的同步程序相比，这种方式更有效率，但程序员必须写代码来保护共享资源，防止其被多个线程同时访问。多线程程序更加难以推断，因为这类程序不得不通过线程同步机制如锁、可重入函数、线程局部存储或者其他机制来处理线程安全问题，如果实现不当就会导致出现微妙且令人痛不欲生的bug。

在事件驱动版本的程序中，3个任务交错执行，但仍然在一个单独的线程控制中。当处理I/O或者其他昂贵的操作时，注册一个回调到事件循环中，然后当I/O操作完成时继续执行。回调描述了该如何处理某个事件。事件循环轮询所有的事件，当事件到来时将它们分配给等待处理事件的回调函数。这种方式让程序尽可能的得以执行而不需要用到额外的线程。事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为，因为程序员不需要关心线程安全问题。
当我们面对如下的环境时，事件驱动模型通常是一个好的选择：

程序中有许多任务，而且…
任务之间高度独立（因此它们不需要互相通信，或者等待彼此）而且…
在等待事件到来时，某些任务会阻塞。
当应用程序需要在任务间共享可变的数据时，这也是一个不错的选择，因为这里不需要采用同步处理。

网络应用程序通常都有上述这些特点，这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。

此处要提出一个问题，就是，上面的事件驱动模型中，只要一遇到IO就注册一个事件，然后主程序就可以继续干其它的事情了，只到io处理完毕后，继续恢复之前中断的任务，这本质上是怎么实现的呢？哈哈，下面我们就来一起揭开这神秘的面纱。。。。

3、Select\Poll\Epoll异步IO

http://www.cnblogs.com/alex3714/p/4372426.html

番外篇 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5876749.html

Epoll是IO多路复用，不是异步IO