python-复盘-异步IO/协程/asyncio/async/await

异步IO

CPU的速度远远快于磁盘、网络等IO。在一个线程中,CPU执行代码的速度极快,然而,一旦遇到IO操作,如读写文件、发送网络数据时,就需要等待IO操作完成,才能继续进行下一步操作。这种情况称为同步IO
在IO操作的过程中,当前线程被挂起,而其他需要CPU执行的代码就无法被当前线程执行了。

因为一个IO操作就阻塞了当前线程,导致其他代码无法执行,所以我们必须使用多线程或者多进程来并发执行代码,为多个用户服务。每个用户都会分配一个线程,如果遇到IO导致线程被挂起,其他用户的线程不受影响。

多线程和多进程的模型虽然解决了并发问题,但是系统不能无上限地增加线程。由于系统切换线程的开销也很大,所以,一旦线程数量过多,CPU的时间就花在线程切换上了,真正运行代码的时间就少了,结果导致性能严重下降。

由于我们要解决的问题是CPU高速执行能力和IO设备的龟速严重不匹配,多线程和多进程只是解决这一问题的一种方法。

另一种解决IO问题的方法是异步IO。当代码需要执行一个耗时的IO操作时,它只发出IO指令,并不等待IO结果,然后就去执行其他代码了。一段时间后,当IO返回结果时,再通知CPU进行处理。

可以想象如果按普通顺序写出的代码实际上是没法完成异步IO的:

do_some_code()
f = open('/path/to/file', 'r')
r = f.read() # <== 线程停在此处等待IO操作结果
# IO操作完成后线程才能继续执行:
do_some_code(r)

所以,同步IO模型的代码是无法实现异步IO模型的。

异步IO模型需要一个消息循环,在消息循环中,主线程不断地重复“读取消息-处理消息”这一过程:

loop = get_event_loop()
while True:
    event = loop.get_event()
    process_event(event)

消息模型其实早在应用在桌面应用程序中了。一个GUI程序的主线程就负责不停地读取消息并处理消息。所有的键盘、鼠标等消息都被发送到GUI程序的消息队列中,然后由GUI程序的主线程处理。

由于GUI线程处理键盘、鼠标等消息的速度非常快,所以用户感觉不到延迟。某些时候,GUI线程在一个消息处理的过程中遇到问题导致一次消息处理时间过长,此时,用户会感觉到整个GUI程序停止响应了,敲键盘、点鼠标都没有反应。这种情况说明在消息模型中,处理一个消息必须非常迅速,否则,主线程将无法及时处理消息队列中的其他消息,导致程序看上去停止响应。

消息模型是如何解决同步IO必须等待IO操作这一问题的呢?当遇到IO操作时,代码只负责发出IO请求,不等待IO结果,然后直接结束本轮消息处理,进入下一轮消息处理过程。当IO操作完成后,将收到一条“IO完成”的消息,处理该消息时就可以直接获取IO操作结果。

在“发出IO请求”到收到“IO完成”的这段时间里,同步IO模型下,主线程只能挂起,但异步IO模型下,主线程并没有休息,而是在消息循环中继续处理其他消息。这样,在异步IO模型下,一个线程就可以同时处理多个IO请求,并且没有切换线程的操作。对于大多数IO密集型的应用程序,使用异步IO将大大提升系统的多任务处理能力


协程

协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。

协程的概念很早就提出来了,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用。

子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕。

所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序。

子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。

协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行。

注意,在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断。比如子程序A、B:

def A():
    print('1')
    print('2')
    print('3')

def B():
    print('x')
    print('y')
    print('z')

假设由协程执行,在执行A的过程中,可以随时中断,去执行B,B也可能在执行过程中中断再去执行A,结果可能是:

1
2
x
y
3
z

但是在A中是没有调用B的,所以协程的调用比函数调用理解起来要难一些。

看起来A、B的执行有点像多线程,但协程的特点在于是一个线程执行,那和多线程比,协程有何优势?

最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。

第二大优势就是不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。

Python对协程的支持是通过generator实现的。

在generator中,我们不但可以通过for循环来迭代,还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。

但是Python的yield不但可以返回一个值,它还可以接收调用者发出的参数。

来看例子:

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:

def consumer():       # 有yield的函数就是生成器,没的跑
    r = 'what the fuck?'
    print(r)   # 😄发送None时,函数从头开始执行的,到 yield r 停止,此后的send(xxx)都是从 n = yield 开始。记住,n = yield 是启动点, yield r 暂停点,并返回yield r结果给produce函数
    while True:
        n = yield r        
# 注意,yield r 是代码终止点,n = yield是启动点,一个正常的循环♻️过程是从 n = yield开始执行,到下面,执行到r ='200k'后,再回到 yield r处暂停,此时暂停的yield r 应该是经过新的循环,这里没有 for in 函数,但是,r最新的200k就是它的新循环,所以此时yield r为200k时生成器程序也就是consumer停止,但是,新的yield r 要回给send,send发送消息,也会要求得到消息的结果
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'

def produce(c):
    c.send(None)    # 
    n = 0     # 没有上面的c.send,系统报错can't send non-None value to a just-started generator
    while n < 5:   #  
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
    c.close()

c = consumer()
produce(c)

执行结果:

what the fuck?                 # 它只会出现一次
[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

注意到consumer函数是一个generator,把一个consumer传入produce后:

首先调用c.send(None)启动生成器;

然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行;

consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回;

produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;

produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。

send(vlaue)发送value,也会要求接收value的yield把最新的值再返回给它,通俗说,给 你一个消息,你得给我一个结果,这样才公平

整个流程无锁,由一个线程执行,produceconsumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。

最后套用Donald Knuth的一句话总结协程的特点:

“子程序就是协程的一种特例。”


asyncio

asyncio是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持。

asyncio的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用,然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行,就实现了异步IO。

asyncio实现Hello world代码如下:

import asyncio

@asyncio.coroutine
def hello():
    print("Hello world!")
    # 异步调用asyncio.sleep(1):
    r = yield from asyncio.sleep(1)
    print("Hello again!")

# 获取EventLoop:
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行coroutine
loop.run_until_complete(hello())
loop.close()

@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型,然后,我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行

hello()会首先打印出Hello world!,然后,yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine,所以线程不会等待asyncio.sleep(),而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时,线程就可以从yield from拿到返回值(此处是None),然后接着执行下一行语句。

asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作,在此期间,主线程并未等待,而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了,因此可以实现并发执行。

我们用Task封装两个coroutine试试:

import threading
import asyncio

@asyncio.coroutine
def hello():
    print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())
    yield from asyncio.sleep(1)
    print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(), hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

观察执行过程:

Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
(暂停约1秒)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)

由打印的当前线程名称可以看出,两个coroutine是由同一个线程并发执行的。

如果把asyncio.sleep()换成真正的IO操作,则多个coroutine就可以由一个线程并发执行。

我们用asyncio的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页:

import asyncio

@asyncio.coroutine
def wget(host):
    print('wget %s...' % host)
    connect = asyncio.open_connection(host, 80)
    reader, writer = yield from connect
    header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host
    writer.write(header.encode('utf-8'))
    yield from writer.drain()
    while True:
        line = yield from reader.readline()
        if line == b'\r\n':
            break
        print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))
    # Ignore the body, close the socket
    writer.close()

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn', 'www.sohu.com', 'www.163.com']]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

执行结果如下:

wget www.sohu.com...
wget www.sina.com.cn...
wget www.163.com...
(等待一段时间)
(打印出sohu的header)
www.sohu.com header > HTTP/1.1 200 OK
www.sohu.com header > Content-Type: text/html
...
(打印出sina的header)
www.sina.com.cn header > HTTP/1.1 200 OK
www.sina.com.cn header > Date: Wed, 20 May 2015 04:56:33 GMT
...
(打印出163的header)
www.163.com header > HTTP/1.0 302 Moved Temporarily
www.163.com header > Server: Cdn Cache Server V2.0
...

可见3个连接由一个线程通过coroutine并发完成。

小结

asyncio提供了完善的异步IO支持;

异步操作需要在coroutine中通过yield from完成;

多个coroutine可以封装成一组Task然后并发执行。



async/await

asyncio提供的@asyncio.coroutine可以把一个generator标记为coroutine类型,然后在coroutine内部用yield from调用另一个coroutine实现异步操作。

为了简化并更好地标识异步IO,从Python 3.5开始引入了新的语法asyncawait,可以让coroutine的代码更简洁易读。

请注意,asyncawait是针对coroutine的新语法,要使用新的语法,只需要做两步简单的替换:

@asyncio.coroutine替换为async
yield from替换为await

让我们对比一下上一节的代码:

@asyncio.coroutine
def hello():
    print("Hello world!")
    r = yield from asyncio.sleep(1)
    print("Hello again!")

用新语法重新编写如下:

async def hello():
    print("Hello world!")
    r = await asyncio.sleep(1)
    print("Hello again!")

剩下的代码保持不变。


aiohttp

asyncio可以实现单线程并发IO操作。如果仅用在客户端,发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端,例如Web服务器,由于HTTP连接就是IO操作,因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。

asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议,aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。
我们先安装aiohttp:

pip install aiohttp

然后编写一个HTTP服务器,分别处理以下URL:

/ - 首页返回b'<h1>Index</h1>'

/hello/{name} - 根据URL参数返回文本hello, %s!

代码如下:

import asyncio

from aiohttp import web
#  既然是异步,所有的函数就必须要变成异步非阻塞单线程方式,所以下列所有函数全部 async await
async def index(request):
    await asyncio.sleep(0.5)
    return web.Response(body=b'<h1>Index~</h1>',content_type='text/html')    # AAA 参考最下方注释

async def hello(request):
    await asyncio.sleep(0.5)
    text = '<h1>hello, %s!</h1>' % request.match_info['name']
    return web.Response(body=text.encode('utf-8'))

async def init(loop):
    app = web.Application(loop=loop)
    app.router.add_route('GET', '/', index)
    app.router.add_route('GET', '/hello/{name}', hello)
    srv = await loop.create_server(app.make_handler(), '127.0.0.1', 8000)
    print('Server started at http://127.0.0.1:8000...')
    return srv

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(init(loop))
loop.run_forever()

注意aiohttp的初始化函数init()也是一个coroutineloop.create_server()则利用asyncio创建TCP服务。

AAA处,原理代码是 return web.Response(body=b'<h1>Index</h1>'),程序中的AAA处代码为新代码,没有后面的一串代码,打开网页就会进入到下载界面,而无法显示网页

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