小白对异步IO的理解

前言

看到越来越多的大佬都在使用python的异步io，协程等概念来实现高效的io处理过程，可是我对这些概念还不太懂，就学习了一下。 因为是初学者，在理解上有很多不到位的地方，如果有错误，还希望能够有人积极帮我指出。

下面就使用一个简单的爬虫的例子，通过一步一步的改进，最后来用异步io的方式实现。

1. 阻塞的io

我们要实现一个爬虫，去爬百度首页n次，最简单的想法就是依次下载，从建立socket连接到发送网络请求再到读取响应数据，顺序进行。

代码如下：

 1 import time 
 2 import socket
 3 import sys
 4  
 5 def dorequest():
 6     sock = socket.socket()
 7     sock.connect(('www.baidu.com',80))
 8     sock.send("get / http/1.1\r\nhost: www.baidu.com\r\nconnection: close\r\n\r\n".encode("utf-8"))
 9     response = sock.recv(1024)
10     return response
11  
12 def main():
13     start = time.time()
14     for i in range(int(sys.argv[1])):
15         dorequest()
16     print("spend time : %s" %(time.time()-start))
17  
18 main()

因为socket是阻塞方式调用的，所以cpu执行到sock.connect(),sock.recv(),就会一直卡在那里直到socket的状态就绪，所以浪费了很多的cpu时间。

 

请求10次和20次的时间分别如下所示：

1 ➜ python3 1.py  10
2 spend time : 0.9282660484313965
3 ➜ python3 1.py  20
4 spend time : 1.732438087463379

可以看到，速度慢的跟蜗牛一样。

2. 改进1-并发

为了加快请求的速度，很容易想到我们可以使用并发的方式进行，那么最好的方式就是使用多线程了。修改后的代码如下：

 1 # 多线程
 2  
 3 import time 
 4 import socket
 5 import sys
 6 import threading 
 7  
 8 def dorequest():
 9     sock = socket.socket()
10     sock.connect(('www.baidu.com',80))
11     sock.send("get / http/1.1\r\nhost: www.baidu.com\r\nconnection: close\r\n\r\n".encode("utf-8"))
12     response = sock.recv(1024)
13     return response
14  
15 def main():
16     start = time.time()
17     threads = []
18     for i in range(int(sys.argv[1])):
19         # dorequest()
20         threads.append(threading.thread(target=dorequest,args=()))
21     for i in threads:
22         i.start()
23     for i in threads:
24         i.join()
25     print("spend time : %s" %(time.time()-start))

使用线程之后，看一下请求10次和20次的时间：

1 ➜  python3 2.py  10
2 spend time : 0.1124269962310791
3 ➜ python3 2.py  20
4 spend time : 0.15438294410705566

速度明显快了很多，几乎是刚才的10倍了。

但是python的线程是有问题的，因为一个python进程中，同一时刻只允许一个线程运行，正在执行的线程会获取到gpl。做阻塞的系统调用时，例如sock.connect(),sock.recv()时，当前线程会释放gil，让别的线程有机会获取gpl，然后执行。但是这种获取gpl的调度策略是抢占式的，以保证同等优先级的线程都有均等的执行机会，那带来的问题是：并不知道下一时刻是哪个线程被运行，也不知道它正要执行的代码是什么。所以就可能存在竞态条件。这种竞争有可能使某些线程处于劣势，导致一直获取不到gpl

比如如下的情况，线程1执行的代码如下：

1 flag = true
2 while flag:
3     .....  # 这里省略一些复杂的操作,会调用多次io操作
4     time.sleep(1)

可以看到，线程1的任务非常简单，而线程2的任务非常复杂，这就会导致cpu不停地去执行线程1，而真正做实际工作的线程2却很少被调度到，导致了浪费了大量的cpu资源。

3. 改进2-非阻塞方式

在第一个例子中，我们意识到浪费了大量的时间，是因为我们用了阻塞的io，导致cpu在卡在那里等待io的就绪，那使用非阻塞的io，是不是就可以解决这个问题了。

代码如下：

 1 import time 
 2 import socket
 3 import sys
 4  
 5 def dorequest():
 6     sock = socket.socket()
 7     sock.setblocking(false)
 8     try:
 9         sock.connect(('www.baidu.com',80))
10     except blockingioerror:
11         pass   
12  
13     # 因为设置为非阻塞模式了，不知道何时socket就绪，需要不停的监控socket的状态
14     while true:
15         try:
16             sock.send("get / http/1.1\r\nhost: www.baidu.com\r\nconnection: close\r\n\r\n".encode("utf-8"))
17             # 直到send 不抛出异常，就发送成功了 
18             break
19         except oserror:
20             pass
21     while true:
22         try:
23             response = sock.recv(1024)
24             break
25         except oserror:
26             pass
27     return response
28 def main():
29     start = time.time()
30     for i in range(int(sys.argv[1])):
31         dorequest()
32     print("spend time : %s" %(time.time()-start))
33  
34 main()

sock.setblocking(false)把socket设置为非阻塞式的，也就是说执行完sock.connect()和sock.recv()之后，cpu不再等待io了，会继续往下执行，来看一下执行时间：

1 ➜  python3 3.py  10
2 spend time : 1.0597507953643799
3 ➜  python3 3.py  20
4 spend time : 2.0327329635620117

感觉被骗了，速度还是跟第一个一样啊，看来非阻塞io并没有什么速度上的提升啊，问题出在哪里呢？看代码发现多了两个while循环：

 1 while true:
 2     try:
 3         sock.send("get / http/1.1\r\nhost: www.baidu.com\r\nconnection: close\r\n\r\n".encode("utf-8"))
 4         # 直到send 不抛出异常，就发送成功了 
 5         break
 6     except oserror:
 7         pass
 8 while true:
 9     try:
10         response = sock.recv(1024)
11         break
12     except oserror:
13         pass

因为把socket设置为非阻塞模式了，所以cpu并不知道io什么时候就绪，所以必须在这里不停的尝试，直到io可以使用了为止。

虽然 connect() 和 recv() 不再阻塞主程序，空出来的时间段cpu没有空闲着，但并没有利用好这空闲去做其他有意义的事情，而是在循环尝试读写 socket （不停判断非阻塞调用的状态是否就绪）。

有没有办法让cpu空闲出来的时间，不用来不停的询问io，而是干别的更有意义的事情呢，等io就绪后再通知cpu回来处理呢？当然有了，那就是回调。

4. 改进3-回调

操作系统已经把io状态的改变封装成了事件，如可读事件、可写事件。并且可以为这些事件绑定处理函数。所以我们可以使用这种方式，为socket的io状态的变化绑定处理函数，交给系统进行调动，这样就是回调方式。python的select模块支持这样的操作。

代码如下：

 1 import socket
 2 from selectors import defaultselector, event_write, event_read
 3 import sys
 4 selector = defaultselector()
 5 stopped = false
 6 urls_todo = []
 7  
 8 class crawler:
 9     def __init__(self, url):
10         self.url = url
11         self.sock = none
12         self.response = b''
13  
14     def fetch(self):
15         self.sock = socket.socket()
16         self.sock.setblocking(false)
17         try:
18             self.sock.connect(('www.baidu.com', 80))
19         except blockingioerror:
20             pass
21         selector.register(self.sock.fileno(), event_write, self.connected)
22  
23     def connected(self, key, mask):
24         selector.unregister(key.fd)
25         get = 'get {0} http/1.0\r\nhost: www.baidu.com\r\n\r\n'.format(self.url)
26         self.sock.send(get.encode('ascii'))
27         selector.register(key.fd, event_read, self.read_response)
28  
29     def read_response(self, key, mask):
30         global stopped
31         # 如果响应大于4kb，下一次循环会继续读
32         chunk = self.sock.recv(4096)
33         if chunk:
34             self.response += chunk
35         else:
36             selector.unregister(key.fd)
37             urls_todo.remove(self.url)
38             if not urls_todo:
39                 stopped = true
40  
41 def loop():
42     while not stopped:
43         # 阻塞, 直到一个事件发生
44         events = selector.select()
45         for event_key, event_mask in events:
46             callback = event_key.data
47             callback(event_key, event_mask)
48  
49 if __name__ == '__main__':
50     import time
51     start = time.time()
52     for i in range(int(sys.argv[1])):
53         urls_todo.append("/"+str(i))
54         crawler = crawler("/"+str(i))
55         crawler.fetch()
56     loop()
57     print("spend time : %s" %(time.time()-start))  

监控socket的状态，如果变为可写的，就往里面写数据

selector.register(self.sock.fileno(), event_write, self.connected)

监控socket的状态，如果变为可读的，就外读数据

selector.register(key.fd, event_read, self.read_response)

测试一下速度：

1 ➜  python3 4.py 10
2 spend time : 0.03910994529724121
3 ➜  python3 4.py 20
4 spend time : 0.04195284843444824

我们看到速度已经有个一个质的飞跃了，但是回调用一些严重的问题，会破坏代码的本来的逻辑结构，造成代码可读性很差。

比如我们有函数 funca,funcb,funcc三个函数，如果funcc处理的结果依赖于funcb的处理结果，funcb的处理结果依赖于funca的处理结果，而funca又是回调的方式调用的，所以就不知道funca什么时候返回，所以只能将后续的处理都作为callback的方式传入funca中，让funca执行完了可以执行funcb，funcb执行完了可以执行funcc，看起来像下面这样：

funca(funcb(funcc()))

这就形成了一个链式的回调，跟最初的代码逻辑完全相反，本来的逻辑应该是这样的。

funcc(funcb(funca()))

因为这样的链式回调的出现，导致了理解代码逻辑困难，并且错误处理困难。

有没有方法避免这种地狱式的链式回调的呢？

5 .改进4-利用生成器

可以利用python的生成器，把发请求的函数写成一个生成器，然后只监控io的状态，当io状态发生改变之后，就给生成器传送值，驱动生成器进行下一步操作，这样就可以避免回调了，具体实现如下：

 1 import select
 2 import socket
 3 import time
 4 import sys
 5  
 6 num = int(sys.argv[1])
 7  
 8 def coroutine():
 9     sock = socket.socket()
10     sock.setblocking(0)
11     address = yield sock
12     try:
13         sock.connect(address)
14     except blockingioerror:
15         pass
16     data = yield
17     size = yield sock.send(data)
18     yield sock.recv(size)
19  
20 def main():
21     inputs = []
22     outputs = []
23     coros = []
24     coro_dict = dict()
25     for i in range(num):
26         coros.append(coroutine())
27         sock = coros[-1].send(none)   # 发送一个none值来启动生成器
28         outputs.append(sock.fileno()) # 
29         # print(outputs)
30         coro_dict[sock.fileno()] = coros[-1]
31         coros[-1].send(('www.baidu.com', 80))
32     while true:
33         r_list,w_list,e_list = select.select(inputs,outputs, ())
34         for i in w_list:
35             # print(type(i))
36             coro_dict[i].send(b'get / http/1.1\r\nhost: www.baidu.com\r\nconnection: close\r\n\r\n')
37             outputs.remove(i)
38             inputs.append(i)
39         for i in r_list:
40             coro_dict[i].send(1024)
41             inputs.remove(i)
42         if len(inputs) == len(outputs) == 0:
43             break  
44     # time.sleep(2)
45     # coro.send(b'get / http/1.1\r\nhost: www.baidu.com\r\nconnection: close\r\n\r\n')
46     # select.select(wait_list, (), ())
47     # print(coro.send(1024))
48  
49 start  = time.time()
50 main()
51 print("spend time : %s" %(time.time()-start))

可以看到把发起请求的函数写成了一个生成器：

 1 def coroutine():
 2     sock = socket.socket()
 3     sock.setblocking(0)
 4     address = yield sock
 5     try:
 6         sock.connect(address)
 7     except blockingioerror:
 8         pass
 9     data = yield
10     size = yield sock.send(data)
11     yield sock.recv(size)

然后监控io状态，当io状态发生改变之后，驱动生成器继续运行。

 1 while true:
 2         r_list,w_list,e_list = select.select(inputs,outputs, ())
 3         for i in w_list:
 4             # print(type(i))
 5             coro_dict[i].send(b'get / http/1.1\r\nhost: www.baidu.com\r\nconnection: close\r\n\r\n')
 6             outputs.remove(i)
 7             inputs.append(i)
 8         for i in r_list:
 9             coro_dict[i].send(1024)
10             inputs.remove(i)

看一下程序执行时间：

1 ➜  python3 5.py 10
2 spend time : 0.058114051818847656
3 ➜  python3 5.py 20
4 spend time : 0.0949699878692627

效果貌似非常的棒啊，执行的太快了，但是当我执行300次请求的时候，我就发现问题了，返回的非常慢，。估计原因可能是select是顺序遍历每一个io描述符的去做状态检查，当io描述符过多的时候，会导致遍历的速度比较慢，所以造成时间花费很大。