python提供了_使用Python提供高性能计算服务

]

logging.info('[handle_api_foo] val: %d'% (val))

#do calc

result = fooWrapper.foo(val)

logging.info('[handle_api_foo] result: %d'% (result))

result = json.dumps({'result':result})

returnresult

单查究事

起首测试python单查究事，同时也是单线程办事(因为python GIL的存在，python多线程对于计算密集型义务几乎起反感化)。启动办事#!/bin/sh

#python

export PYTHONIOENCODING=utf-8

#start server

cd `pwd`/..

echo "run single pocess server"

python server.py

cd -

echo "server is started."测试办事

别的打开一个终端，履行script目次下的bench.sh，即#!/bin/sh

ab -T 'application/json'-p post.data -n 100 -c 10 http://127.0.0.1:4096/api/foo测试结不雅

总结

CPU运转

ab测试结不雅

可以看出CPU只用了1个核，负载是2.44 request/second。

多核启动办事

在script目次下履行run_parallel.sh，即#!/bin/sh

#python

export PYTHONIOENCODING=utf-8

#start server

cd `pwd`/..

echo "run parallel pocess server"

gunicorn -c gun.conf server:app

cd -

echo "server is started."

个中gun.conf是一个python脚本，设备了gunicorn的一些参数，如下：import multiprocessing

bind = '0.0.0.0:4096'

workers = max(multiprocessing.cpu_count()*2+1,1)

backlog = 2048

worker_class = "sync"

debug = False

proc_name = 'foo_server'测试办事

别的打开一个终端，履行script目次下的bench.sh，即#!/bin/sh

ab -T 'application/json'-p post.data -n 100 -c 10 http://127.0.0.1:4096/api/foo测试结不雅

CPU运转

ab测试结不雅

可以看出CPU用满了4个核，负载是8.56 request/second。是单核的3.5倍阁下，可以义务根本杀青多核有效应用的的目标。

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