协程
一、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 yield与协程
import time """ 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。 如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,切换回生产者继续生产,效率极高。 """ # 注意到consumer函数是一个generator(生成器): # 任何包含yield关键字的函数都会自动成为生成器(generator)对象 def consumer(): r = '' while True: # 3、consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回; # yield指令具有return关键字的作用。然后函数的堆栈会自动冻结(freeze)在这一行。 # 当函数调用者的下一次利用next()或generator.send()或for-in来再次调用该函数时, # 就会从yield代码的下一行开始,继续执行,再返回下一次迭代结果。通过这种方式,迭代器可以实现无限序列和惰性求值。 n = yield r if not n: return print('[CONSUMER] ←← Consuming %s...' % n) time.sleep(1) r = '200 OK' def produce(c): # 1、首先调用c.next()启动生成器 next(c) n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] →→ Producing %s...' % n) # 2、然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行; cr = c.send(n) # 4、produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息; print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % cr) # 5、produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。 c.close() if __name__=='__main__': # 6、整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。 c = consumer() produce(c) ''' result: [PRODUCER] →→ Producing 1... [CONSUMER] ←← Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] →→ Producing 2... [CONSUMER] ←← Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] →→ Producing 3... [CONSUMER] ←← Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] →→ Producing 4... [CONSUMER] ←← Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] →→ Producing 5... [CONSUMER] ←← Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK '''
1.2 greenlet
greenlet机制的主要思想是:生成器函数或者协程函数中的yield语句挂起函数的执行,直到稍后使用next()或send()操作进行恢复为止。可以使用一个调度器循环在一组生成器函数之间协作多个任务。greentlet是python中实现我们所谓的"Coroutine(协程)"的一个基础库。
from greenlet import greenlet def test1(): print (12) gr2.switch() print (34) gr2.switch() def test2(): print (56) gr1.switch() print (78) gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.switch()
1.3 gevent模块实现协程
Python通过yield提供了对协程的基本支持,但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。
gevent是第三方库,通过greenlet实现协程,其基本思想是:
当一个greenlet遇到IO操作时,比如访问网络,就自动切换到其他的greenlet,等到IO操作完成,再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时,经常使程序处于等待状态,有了gevent为我们自动切换协程,就保证总有greenlet在运行,而不是等待IO。
由于切换是在IO操作时自动完成,所以gevent需要修改Python自带的一些标准库,这一过程在启动时通过monkey patch完成:
import gevent import time def foo(): print("running in foo") gevent.sleep(2) print("switch to foo again") def bar(): print("switch to bar") gevent.sleep(5) print("switch to bar again") start=time.time() gevent.joinall( [gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar)] ) print(time.time()-start)
当然,实际代码里,我们不会用gevent.sleep()去切换协程,而是在执行到IO操作时,gevent自动切换,代码如下:
from gevent import monkey monkey.patch_all() import gevent from urllib import request import time def f(url): print('GET: %s' % url) resp = request.urlopen(url) data = resp.read() print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url)) start=time.time() gevent.joinall([ gevent.spawn(f, 'https://itk.org/'), gevent.spawn(f, 'https://www.github.com/'), gevent.spawn(f, 'https://zhihu.com/'), ]) # f('https://itk.org/') # f('https://www.github.com/') # f('https://zhihu.com/') print(time.time()-start)
eventlet实现协程(了解)
eventlet 是基于 greenlet 实现的面向网络应用的并发处理框架,提供“线程”池、队列等与其他 Python 线程、进程模型非常相似的 api,并且提供了对 Python 发行版自带库及其他模块的超轻量并发适应性调整方法,比直接使用 greenlet 要方便得多。
其基本原理是调整 Python 的 socket 调用,当发生阻塞时则切换到其他 greenlet 执行,这样来保证资源的有效利用。需要注意的是:
eventlet 提供的函数只能对 Python 代码中的 socket 调用进行处理,而不能对模块的 C 语言部分的 socket 调用进行修改。对后者这类模块,仍然需要把调用模块的代码封装在 Python 标准线程调用中,之后利用 eventlet 提供的适配器实现 eventlet 与标准线程之间的协作。
虽然 eventlet 把 api 封装成了非常类似标准线程库的形式,但两者的实际并发执行流程仍然有明显区别。在没有出现 I/O 阻塞时,除非显式声明,否则当前正在执行的 eventlet 永远不会把 cpu 交给其他的 eventlet,而标准线程则是无论是否出现阻塞,总是由所有线程一起争夺运行资源。所有 eventlet 对 I/O 阻塞无关的大运算量耗时操作基本没有什么帮助。
1.4 总结
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
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。
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。