快来学学Python异步IO，轻松管理10k+并发连接

异步操作在计算机软硬件体系中是快学一个普遍概念，根源在于参与协作的步I并各实体处理速度上有明显差异。软件开发中遇到的松管多数情况是CPU与IO的速度不匹配，所以异步IO存在于各种编程框架中，理k连接客户端比如浏览器，快学服务端比如node.js。步I并本文主要分析Python异步IO。松管

Python 3.4标准库有一个新模块asyncio，理k连接用来支持异步IO，快学不过目前API状态是步I并provisional，意味着不保证向后兼容性，松管甚至可能从标准库中移除（可能性极低）。理k连接如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿了很长时间，快学可能后续有API和实现上的步I并调整，但毋庸置疑asyncio非常实用且功能强大，松管值得学习和深究。

示例

asyncio主要应对TCP/UDP socket通信，从容管理大量连接，而无需创建大量线程，提高系统运行效率。此处将官方文档的一个示例做简单改造，实现一个HTTP长连接benchmark工具，用于诊断WEB服务器长连接处理能力。

功能概述：

每隔10毫秒创建10个连接，直到目标连接数（比如10k），同时每个连接都会规律性的高防服务器向服务器发送HEAD请求，以维持HTTP keepavlie。

代码如下： 

import argparse  import asyncio  import functools  import logging  import random  import urllib.parse  loop = asyncio.get_event_loop()  @asyncio.coroutine  def print_http_headers(no, url, keepalive):      url = urllib.parse.urlsplit(url)      wait_for = functools.partial(asyncio.wait_for, timeout=3, loop=loop)      query = (HEAD { url.path} HTTP/1.1\r\n               Host: { url.hostname}\r\n               \r\n).format(url=url).encode(utf-8)      rd, wr = yield from wait_for(asyncio.open_connection(url.hostname, 80))      while True:          wr.write(query)          while True:              line = yield from wait_for(rd.readline())              if not line: # end of connection                  wr.close()                  return no              line = line.decode(utf-8).rstrip()              if not line: # end of header                  break              logging.debug((%d) HTTP header> %s % (no, line))          yield from asyncio.sleep(random.randint(1, keepalive//2))  @asyncio.coroutine  def do_requests(args):      conn_pool = set()      waiter = asyncio.Future()      def _on_complete(fut):          conn_pool.remove(fut)          exc, res = fut.exception(), fut.result()          if exc is not None:              logging.info(conn#{ } exception.format(exc))          else:              logging.info(conn#{ } result.format(res))          if not conn_pool:              waiter.set_result(event loop is done)      for i in range(args.connections):          fut = asyncio.async(print_http_headers(i, args.url, args.keepalive))          fut.add_done_callback(_on_complete)          conn_pool.add(fut)          if i % 10 == 0:              yield from asyncio.sleep(0.01)      logging.info((yield from waiter))  def main():      parser = argparse.ArgumentParser(description=asyncli)      parser.add_argument(url, help=page address)      parser.add_argument(-c, --connections, type=int, default=1,                          help=number of connections simultaneously)      parser.add_argument(-k, --keepalive, type=int, default=60,                          help=HTTP keepalive timeout)      args = parser.parse_args()      logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=%(asctime)s %(message)s)      loop.run_until_complete(do_requests(args))      loop.close()  if __name__ == __main__:      main() 

测试与分析

硬件：CPU 2.3GHz / 2 cores，RAM 2GB

软件：CentOS 6.5(kernel 2.6.32), Python 3.3 (pip install asyncio), nginx 1.4.7

参数设置：ulimit -n 10240；nginx worker的连接数改为10240

启动WEB服务器，只需一个worker进程：

# ../sbin/nginx  # ps ax | grep nginx  2007 ? Ss 0:00 nginx: master process ../sbin/nginx  2008 ? S 0:00 nginx: worker process 

启动benchmark工具, 发起10k个连接，目标URL是nginx的默认测试页面:

$ python asyncli.py http://10.211.55.8/ -c 10000 

nginx日志统计平均每秒请求数：

# tail -1000000 access.log | awk {  print $4 } | sort | uniq -c | awk {  cnt+=1; sum+=$1 } END {  printf "avg = %d\n", sum/cnt }  avg = 548 

top部分输出：

VIRT   RES   SHR  S %CPU  %MEM   TIME+  COMMAND  657m   115m  3860 R 60.2  6.2   4:30.02  python  54208  10m   848  R 7.0   0.6   0:30.79  nginx 

总结：

1. Python实现简洁明了。不到80行代码，只用到标准库，逻辑直观，想象下C/C++标准库实现这些功能，顿觉“人生苦短，我用Python”。

2. Python运行效率不理想。当连接建立后，客户端和服务端的数据收发逻辑差不多，看上面top输出，Python的CPU和RAM占用基本都是nginx的10倍，意味着效率相差100倍（CPU x RAM），侧面说明了Python与C的效率差距。这个对比虽然有些极端，毕竟nginx不仅用C且为CPU/RAM占用做了深度优化，但相似任务效率相差两个数量级，除非是BUG，说明架构设计的站群服务器出发点就是不同的，Python优先可读易用而性能次之，nginx就是一个高度优化的WEB服务器，开发一个module都比较麻烦，要复用它的异步框架，简直难上加难。开发效率与运行效率的权衡，永远都存在。

3. 单线程异步IO v.s. 多线程同步IO。上面的例子是单线程异步IO，其实不写demo就知道多线程同步IO效率低得多，每个线程一个连接？10k个线程，仅线程栈就占用600+MB（64KB * 10000）内存，加上线程上下文切换和GIL，基本就是噩梦。

ayncio核心概念

以下是学习asyncio时需要理解的四个核心概念，更多细节请看<参考资料>

1. event loop。单线程实现异步的关键就在于这个高层事件循环，它是同步执行的。源码库

2. future。异步IO有很多异步任务构成，而每个异步任务都由一个future控制。

3. coroutine。每个异步任务具体的执行逻辑由一个coroutine来体现。

4. generator(yield & yield from) 。在asyncio中大量使用，是不可忽视的语法细节。

参考资料

1. asyncio – Asynchronous I/O, event loop, coroutines and tasks, https://docs.python.org/3/library/asyncio.html

2. PEP 3156, Asynchronous IO Support Rebooted: the "asyncio” Module, http://legacy.python.org/dev/peps/pep-3156/

3. PEP 380, Syntax for Delegating to a Subgenerator, http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0380/

4. PEP 342, Coroutines via Enhanced Generators, http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0342/

5. PEP 255, Simple Generators, http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0255/

6. asyncio source code, http://hg.python.org/cpython/file/3.4/Lib/asyncio/ 

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