eventlet的学习
转自:http://bingotree.cn/?p=281
官方网站:http://eventlet.net/
之前小秦我写了篇python中协程和yield的文章,这里小秦我再总结一下eventlet中比较重要的几个知识点。
1.安装方法:
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[root@COMPUTE02 ~]# pip install eventlet |
2.基础知识及优点
eventlet的核心是协程(也叫做green thread)。
协程的好处是没有线程开销来的大(比如切换代价很小)。同时协程由于调度都由开发者自己决定,所以对lock的需求就很低了。
3.网络编程模型
网络变成模型有两种:同步模型和异步模型
同步模型就是一个请求来了后,给一个线程,这个线程单独的去处理这个请求。对于一些read/write方法如果资源没有就绪的话就阻塞在那里等待。优点是代码简单清晰,缺点是效率低下。
异步模型就是通过epoll/select/poll这些方法,由一个主线程去轮询,查看那个请求的资源就绪了,就绪的话就调用相关的回调函数去进行处理。有点是效率较高,缺点是代码复杂。
而通过协程,我们可以使用同步模型的方法写出异步模型效率的代码。
4.API解释
Greenthread Spawn大类:
eventlet.spawn(func, *args, **kw):
生成一个协程运行对于的func方法。这个会返回greenthread.GreenThread,调用者可以通过greenthread.GreenThread来获取这个协程的信息。
eventlet.spawn_n(func, *args, **kw):
作用和eventlet.spawn一样,但是不会返回greenthread.GreenThread。速度比spawn要快些。
eventlet.spawn_after(seconds, func, *args, **kw):
和spawn的功能一样,但是会在seconds指定的秒后才会生成协程去运行func的代码。如果想取消运行,可以在返回的greenthread.GreenThread中调用cancel方法。
Greenthread Control大类:
eventlet.sleep(seconds=0):
暂停当前的协程,使之睡眠一段时间。这个方法会把cpu时间让给其它协程。
class eventlet.GreenPool:
一个用于控制并行的pool。通过这个pool可以指定运行的协程的上限,这样有助于控制资源的消耗。
class eventlet.GreenPile:
代表了一系列的工作。
class eventlet.Queue:
用于不同的协程间的通信。
class eventlet.Timeout:
用于给某个对象增加一个超时的行为。
Patching Functions大类:
eventlet.import_patched(modulename, *additional_modules, **kw_additional_modules):
加载某个被绿化的公共模块。
eventlet.monkey_patch(all=True, os=False, select=False, socket=False, thread=False, time=False):
对于那些没有被绿化的模块,可以通过这个把这些模块中使用的相关公共模块绿化。
Network Convenience Functions大类:
eventlet.connect(addr, family=2, bind=None):
用于获取客户端的连接
eventlet.listen(addr, family=2, backlog=50):
用于监听信息。
eventlet.wrap_ssl(sock, *a, **kw):
将一个普通socket转成一个ssl的socket。
eventlet.serve(sock, handle, concurrency=1000)?:
当请求来的时候,生成一个协程,通过handle对请求做出处理。调用这个方法后会的阻塞的,除非你把它放在一个spwan中的协程中运行。
class eventlet.StopServe:
用于退出serve的异常。
5.例子
5.1 Client Pattern:
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import eventlet from eventlet.green import urllib2 def fetch(url): return urllib2.urlopen(url).read() pool = eventlet.GreenPool() for body in pool.imap(fetch, urls): print "got body" , len (body) |
这里建立了一个pool,可以猜测imap方法把urls中的每个url都调用了一个fetch方法去处理,并且这些都会建立独立的协程。每个协程
在read请求的时候,会的把cpu时间交给eventlet
manager,同时把自己的socket端口注册到类似于select这类轮询方法中。然后eventlet
manager发现某个协程等待的数据到达后,就会把cpu交给它,这个协程处理完数据后就会用yield返回数据,之后则把cpu时间继续交给
eventlet manager。
5.2 Server Pattern
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import eventlet def handle(client): while True : c = client.recv( 1 ) if not c: break client.sendall(c) server = eventlet.listen(( '0.0.0.0' , 6000 )) pool = eventlet.GreenPool( 10000 ) while True : new_sock, address = server.accept() pool.spawn_n(handle, new_sock) |
这里也是通过一个pool限制资源的使用。当每个请求来的时候通过spawn_n方法把对这个请求的handle方法放到独立的协程中去处理。而handle中的recv这些方法都是被绿化过的,所以如果读取不到数据这些方法就会把cpu时间交出来给别的协程使用。
5.3 Dispatch Pattern
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import eventlet feedparser = eventlet.import_patched( 'feedparser' ) pool = eventlet.GreenPool() def fetch_title(url): d = feedparser.parse(url) return d.feed.get( 'title' , '') def app(environ, start_response): pile = eventlet.GreenPile(pool) for url in environ[ 'wsgi.input' ].readlines(): pile.spawn(fetch_title, url) titles = '\n' .join(pile) start_response( '200 OK' , [( 'Content-type' , 'text/plain' )]) return [titles] |
这里的pile是个用于保存协程结果的东东,并且是个迭代器。一般可以用pile来获取相关的协程的结果。
6.Hub
这个Hub就是小秦我上面讲到的eventlet
manager。其实际上就是一个loop的循环,不停的看有没有那些协程可以给它CPU时间了或者哪些定时器可以生效了。在eventlet中这个的实
现有下面几种:epolls,poll,selects,pyevent。可以通过eventlet.hubs.use_hub(hub=None)来决
定使用哪种hub。hub的那个loop所在的协程也叫做main greenlet。
Hub只有在第一次IO操作的时候才会建立。
7.eventlet.event.Event类
event设queue差不多,但是有两个不同:
1.调用send不会交出自己的cpu时间
2.send只能被调用一次
event主要用于在不同协程间传递返回值。比如我协程A需要等协程B做了某件事后的结果,那么我协程A可以建立了一个event
evt,然后调用evt.wait()就会开始等待。协程B把事情做好后运行evt.send(XXX)(注意,由于都在一个线程中,所以获取这个evt
甚至不需要锁),这个时候协程A的evt.wait()代码就可以往下运行了,并且Hub会把相关的结果给它。
比如这个官网上的例子:
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>>> from eventlet import event >>> import eventlet >>> evt = event.Event() >>> def baz(b): ... evt.send(b + 1 ) ... >>> _ = eventlet.spawn_n(baz, 3 ) >>> evt.wait() 4 |
下面这个例子也不错:
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>>> from eventlet import event >>> import eventlet >>> evt = event.Event() >>> def waiter(): ... print 'about to wait' ... result = evt.wait() ... print 'waited for' , result >>> _ = eventlet.spawn(waiter) >>> eventlet.sleep( 0 ) about to wait >>> evt.send( 'a' ) >>> eventlet.sleep( 0 ) waited for a |
另外可以把一个异常发送给在wait的event,如:
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>>> from eventlet import event >>> evt = event.Event() >>> evt.send_exception(RuntimeError()) >>> evt.wait() Traceback (most recent call last): File "<stdin>" , line 1 , in <module> File "eventlet/event.py" , line 120 , in wait current.throw( * self ._exc) RuntimeError |
如果要把trace也返回,那么:
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>>> import sys >>> evt = event.Event() >>> try : ... raise RuntimeError() ... except RuntimeError: ... evt.send_exception( * sys.exc_info()) ... >>> evt.wait() Traceback (most recent call last): File "<stdin>" , line 1 , in <module> File "eventlet/event.py" , line 120 , in wait current.throw( * self ._exc) File "<stdin>" , line 2 , in <module> RuntimeError |
8.backdoor
参考http://blog.csdn.net/ssdxiao/article/details/17759483中的例子:
主要用于获取某个长时间运行的进程的状态。其原理是这样的:在程序的代码中,我专门运行一个协程,这个协程一般不会被调度到,所以不会影响程序的正常运行。这个协程中跑了一个backdoor_server,比如下面的这行代码:
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eventlet.spawn(backdoor.backdoor_server,eventlet.listen(( 'localhost' , 3000 )), locals = backdoor_locals) |
这里的backdoor_locals是一个字典,key是某个字符串,而value就是对应的方法:
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backdoor_locals = { 'exit' : _dont_use_this, 'quit' : _dont_use_this, 'off' :turn_off_printing, } |
由于这个是协程,所以我们的backdoor_server完全有能力修改这个程序的内存中的变量。当这个程序运行起来后,我通过telnet的方
法可以连上这个程序,然后可以通过执行backdoor_locals中指定的三个方法exit,quit,off来控制我们程序的运行行为(比如修改某
个内存中变量的值)。
来看一个简单的例子:
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from eventlet import backdoor import eventlet def _funca(): print "abc" return "123" backdoor_locals = { 'funca' : _funca} eventlet.spawn(backdoor.backdoor_server, eventlet.listen(( 'localhost' , 3000 )), locals = backdoor_locals) while True : print "aaa" eventlet.sleep( 1 ) |
当这个程序运行后,我在另一个终端上执行下面的命令就可以看到对应的结果:
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[root@COMPUTE02 ~]# telnet 127.0.0.1 3000 Trying 127.0.0.1... Connected to 127.0.0.1. Escape character is '^]'. Python 2.6.6 (r266:84292, Sep 4 2013, 07:46:00) [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-3)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. (InteractiveConsole) >>> funca() abc '123' >>> |
可以看到,print或return都会的把输出返回到telnet的client端。
9.eventlet.timeout.Timeout类
用于当指定的协程运行时间超过timeout中指定的时间时,生成一个异常。如:
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>>> Timeout( 0.1 ) >>> eventlet.sleep( 0.2 ) Traceback (most recent call last): ... Timeout: 0.1 seconds |
或者下面这个例子:
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data = None with Timeout( 5 , False ): data = mysock.makefile().readline() if data is None : ... # 5 seconds passed without reading a line else : ... # a line was read within 5 seconds |
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