Python -- 高并发的解决方案

Python-实现高并发的常见方式 但是,由于Python的全局解释器锁(GIL),同一时刻只允许一个线程执行Python字节码。例如,对于I/O密集型应用,使用异步I/O(如asyncio)或者Tornado这样的非阻塞网络框架会是个不错的选择;Python 3.4 引入的 asyncio 模块允许进行异步编程,你可以使用 async 和 await 关键字编写看起来像同步代码的异步代码。它是基于事件循环的,适合I/O密集型任务,能够在单个线程内实现高并发。与线程不同的是,协程的调度完全由程序控制,协程之间的切换不需要上下文切换的开销。 阅读详情

基本概念

并发和并行区别

并行,parallel

  • 同时做某些事,可以互不干扰的同一个时刻做几件事

并发,concurrency

  • 也是同时做某些事,但是强调,一个时段内有事情要处理。

举例

  • 高速公路的车道,双向4车道,所有车辆(数据)可以互不干扰的在自己的车道上奔跑(传输)
  • 在同一个时刻,每条车道上可能同时有车辆在跑,是同时发生的概念,这是并行
  • 在一段时间内,有这么多车要通过,这是并发

并发的解决

某个时间段内,数据涌来,这就是并发。如果数据量很大,就是高并发

1、队列、缓冲区

  • 假设只有一个窗口,陆续涌入食堂的人,排队打菜是比较好的方式
  • 所以,排队(队列)是一种天然解决并发的办法
  • 排队就是把人排成 队列,先进先出,解决了资源使用的问题
  • 排成的队列,其实就是一个缓冲地带,就是 缓冲区
  • 假设女生优先,每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭,这就是 优先队列
  • 例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue(小顶堆实现)

2、争抢

  • 只开一个窗口,有可能没有秩序,也就是谁挤进去就给谁打饭
  • 挤到窗口的人占据窗口,直到打到饭菜离开
  • 其他人继续争抢,会有一个人占据着窗口,可以视为锁定窗口,窗口就不能为其他人提供服务了。这是一种锁机
    制
  • 谁抢到资源就上锁,排他性的锁,其他人只能等候
  • 争抢也是一种高并发解决方案,但是,这样可能不好,因为有可能有人很长时间抢不到

3、预处理

  • 如果排长队的原因,是由于每个人打菜等候时间长,因为要吃的菜没有,需要现做,没打着饭不走开,锁定着窗
    口
  • 食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品,将最爱吃的80%的热门菜,提前做好,保证供应,20%的冷门菜,现
    做
  • 这样大多数人,就算锁定窗口,也很快打到饭菜走了,快速释放窗口
  • 一种提前加载用户需要的数据的思路,预处理 思想,缓存常用

4、并行

  • 成百上千人同时来吃饭,一个队伍搞不定的,多开打饭窗口形成多个队列,如同开多个车道一样,并行打菜
  • 开窗口就得扩大食堂,得多雇人在每一个窗口提供服务,造成 成本上升
  • 日常可以通过购买更多服务器,或多开进程、线程实现并行处理,来解决并发问题
  • 注意这些都是 水平扩展 思想
  • 注:
    如果线程在单CPU上处理,就不是真并行了
    但是多数服务器都是多CPU的,服务的部署往往是多机的、分布式的,这都是并行处理

5、提速

  • 提高单个窗口的打饭速度,也是解决并发的方式
  • 打饭人员提高工作技能,或为单个窗口配备更多的服务人员,都是提速的办法
  • 提高单个CPU性能,或单个服务器安装更多的CPU
  • 这是一种 垂直扩展 思想

6、消息中间件

  • 上地、西二旗地铁 站外 的九曲回肠的走廊,缓冲人流,进去之后再多口安检进站
  • 常见的消息中间件有RabbitMQ、ActiveMQ(Apache)、RocketMQ(阿里Apache)、kafka(Apache)等
  • 当然还有其他手段解决并发问题,但是已经列举除了最常用的解决方案,一般来说不同的并发场景用不同的策略,
    而策略可能是多种方式的优化组合
  • 例如多开食堂(多地),也可以把食堂建设到宿舍生活区(就近),所以说,技术来源于生活
干货 | Python后台开发的高并发场景优化解决方案 嘉宾 | 黄思涵来源 | AI科技大本营在线公开课互联网发展到今天,规模变得越来越大,也对所有的后端服务提出了更高的要求。在平时的工作中,我们或多或少都遇到过服务器压力过... 阅读详情

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