python并发学习总结
一、理解操作系统
操作系统（OS）统管了计算机的所有硬件，并负责为应用程序分配和回收硬件资源。
硬件资源总是有限的，而应用程序对资源的欲望都是贪婪的。
当多个应用程序发生硬件资源争夺时，OS负责出面调度，保证多任务的资源分配以保证系统稳定执行。
只有CPU可以执行代码，所以应用程序（任务）执行前，必须申请到CPU资源，同一时刻，一个CPU只能执行一个任务代码。
计算机的CPU数量（资源方）远远小于需要执行的任务数（需求方），操作系统将CPU的资源按照时间片划分，并根据任务类型分配，各任务轮流使用CPU。
CPU的执行/切换速度非常快，对于用户而言，多任务看上去就像同时执行一样，此称为并发。
如下是串行和并发的对比：
计算机的内存、硬盘、网卡、屏幕、键盘等硬件提供了数据交换的场所。
OS提供了IO接口以实现数据交换，数据交换的过程一般不需要CPU的参与。
IO接口有两种类型：
1、阻塞型IO
发生IO(数据交换）的时候，调用线程无法向下执行剩余代码，意图占用CPU但不执行任何代码，单线程阻塞型IO自身无法支持并发
2、非阻塞型IO
发生IO（数据交换）的时候，调用线程可以向下执行剩余代码，单线程非阻塞型IO自身可以支持并发
如下是阻塞型IO和非阻塞型IO的对比：
二、任务类型
根据一个任务执行期间占用CPU的比例来划分，有两种类型：
1、CPU密集型
绝大部分时间都是占用CPU并执行代码，比如科学计算任务
2、IO密集型
绝大部分时间都未占用CPU，而是在发生IO操作，比如网络服务
三、Socket模块
OS提供了阻塞IO和非阻塞IO两种类型的接口，应用程序可以自行选择。
Socket模块封装了两种接口，Socket模块提供的函数默认是阻塞IO类型。
用户可以选择手工切换至非阻塞IO类型，使用socketobj.setblocking(False)切换至非阻塞IO模式。
下面将通过一个简单的例子程序来记录对并发的学习思考及总结。
四、一个简单的C/S程序
客户端：循环接收用户的输入，并发送给服务器。从服务器接收反馈并打印至屏幕。
服务器：将接收到的用户输入，变成大写并返回给客户端。
客户端代码固定，主要思考服务器端的代码。
一般我们会这样写服务端代码：
# 服务器端
import socket
addr = ('127.0.0.1', 8080)
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(addr)
server.listen(5)
print('监听中...')
while True: # 链接循环
conn, client = server.accept()
print(f'一个客户端上线 -> {client}')
while True: # 消息循环
try:
request = conn.recv(1024)
if not request:
break
print(f"request: {request.decode('utf-8')}")
conn.send(request.upper())
except ConnectionResetError as why:
print(f'客户端丢失，原因是: {why}')
break
conn.close()
客户端代码保持不变：
# 客户端
import socket
addr = ('127.0.0.1', 8080)
client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client.connect(addr)
print(f'服务器{addr}连接成功')
while True: # 消息循环
inp = input('>>>').strip()
if not inp: continue
try:
client.send(inp.encode('utf-8'))
response = client.recv(1024)
print(response.decode('utf-8'))
except ConnectionResetError as why:
print(f'服务端丢失，原因是: {why}')
break
client.close()
这种形式的编码我称为：单线程+阻塞IO+循环串行，有如下几个特点：
1、编码简单，模型简洁，可读性强
2、串行提供服务，用户使用服务器必须一个一个排队
单一线程的阻塞IO模型是无法支持并发的，如果要支持并发，有如下两类解决方案。
五、使用阻塞IO实现并发
单线程阻塞IO，本质上是无法实现并发的。因为一旦发生IO阻塞，线程就会阻塞，下方代码不会继续执行。如果要使用单线程阻塞IO来实现并发，需要增加线程数目或者进程数目，当某一个线程/进程发生阻塞的时候，由OS调度至另一个线程/进程执行。
方案一：阻塞IO+多进程
服务器端代码
import socket
from multiprocessing import Process
def task(conn):
"""通信循环处理函数"""
while True:
try:
request = conn.recv(1024)
if not request:
break
print(f"request: {request.decode('utf-8')}")
conn.send(request.upper())
except ConnectionResetError as why:
print(f'客户端丢失，原因是: {why}')
break
if __name__ == '__main__': # windows下需要把新建进程写到main中，不然会报错
addr = ('127.0.0.1', 8080)
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(addr)
server.listen(5)
print('监听中...')
while True:
conn, client = server.accept()
print(f'一个客户端上线 -> {client}')
p = Process(target=task, args=(conn,)) # 开启子进程处理与用户的消息循环
p.start()
将服务器对用户的消息循环操作封装到进程中，单进程依然会发生阻塞。
进程之间的调度交由OS负责(重要）。
进程太重，创建和销毁进程都需要比较大的开销，此外，一台设备所能涵盖的进程数量非常有限（一般就几百左右）。
进程之间的切换开销也不小。
当进程数小于等于CPU核心数的时候，可以实现真正的并行，当进程数大于CPU核心的时候，依然以并发执行。
方案二：阻塞IO+多线程
服务器端代码
import socket
from threading import Thread
def task(conn):
"""通信循环处理函数"""
while True:
try:
request = conn.recv(1024)
if not request:
break
print(f"request: {request.decode('utf-8')}")
conn.send(request.upper())
except ConnectionResetError as why:
print(f'客户端丢失，原因是: {why}')
break
if __name__ == '__main__':
addr = ('127.0.0.1', 8080)
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(addr)
server.listen(5)
print('监听中...')
while True:
conn, client = server.accept()
print(f'一个客户端上线 -> {client}')
t = Thread(target=task, args=(conn,)) # 启动多线程处理与用户的消息循环
t.start()
将服务器对用户的操作封装到线程中，单线程中依然会发生IO阻塞。
线程之间的调度交由OS负责（重要）。
线程较轻，创建和销毁的开销都比较小，但是线程数量也不会太大，一台设备一般能容纳几百至上千的线程。
注意：因为CPython的GIL的存在，使用CPython编写的多线程代码，只能使用一个CPU核心，换句话说，使用官方的解释器执行Python多线程代码，无法并行(单进程中）。
线程之间的切换开销比较小。
实际上，多线程的最大问题并不是并发数太少，而是数据安全问题。
线程之间共享同一进程的数据，在频繁发生IO操作的过程中，难免需要修改共享数据，这就需要增加额外的处理，当线程数量大量增加时，如何妥善处理数据安全的问题就会变成主要困难。
阻塞IO模型的思考和总结
1、多线程和多进程都是基于阻塞IO模式提供的并发，两者编程模型比较简单，可读性也很高。
2、如果使用多线程/进程的方案来提供并发，当线程/进程数量不断增大时，系统稳定性将会下降。虽然可以使用线程/进程池来提供一定的优化，但超过一定数量之后，池子发挥的效果也会越来越小。所以，两者都无法支持超大规模的并发（如C10M及以上)。
3、线程/进程切换都交由OS调度，调度策略依据OS的算法，应用程序无法主动控制，无法针对任务的特性做一些必要的调度算法调整。
4、编码思维直接、易理解，学习曲线平缓。
5、多线程/进程的方案可以理解为单纯的增加资源，如果要想支持超大规模的并发，单纯的增加资源的行为并不合理（资源不可能无限或者总得考虑成本以及效率，而且数量越大，原有的缺点就会越凸显）。
6、另一种解决方案的核心思路是：改变IO模型。
六、使用非阻塞IO实现并发
单线程非阻塞IO模型，本身就直接支持并发，为啥？请回头看看阻塞IO和非阻塞IO的流程图片。
非阻塞IO接口的核心是：调用线程一旦向OS发起IO调用，OS就直接返回结果，因此，调用线程不会被阻塞而可以执行下方代码。不过也正因为不会阻塞，调用线程无法判断立即返回的结果是不是期望结果，所以调用线程需要增加额外的操作对返回结果进行判断，正因为这一点，就增加了编程难度（增加的难度可不是一点啊）。
对立即返回的结果进行判断的方案有两种：
- 轮询
线程定期/不定期主动发起查询和判断 - 回调函数+事件循环
线程在发起IO时注册回调函数，然后统一处理事件循环
注意：非阻塞IO实现并发有多种解决方案，编程模型的可读性都不高，有些方案的编程思维甚至晦涩、难以理解、且编码困难。
方案一：非阻塞IO+Try+轮询
服务器端代码
import socket
addr = ('127.0.0.1', 8080)
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(addr)
server.setblocking(False)
server.listen(5)
print('监听中...')
# 需要执行接收的conn对象放入此列表
recv_list = []
# 需要发送数据的conn对象和数据放入此列表
send_list = []
# 执行链接循环
while True:
try:
conn, client = server.accept()
# 执行成功，说明返回值是conn,client
print(f'一个客户端上线 -> {client}')
# 将成功链接的conn放入列表，当accept发生错误的时候执行conn的消息接收操作
recv_list.append(conn)
except BlockingIOError:
# 执行accept不成功，意味着当前未有任何连接
# 在下一次执行accept之前，可以执行其他的任务（消息接收操作）
# 无法对处于遍历期间的接收列表执行remove操作，使用临时列表存储需要删除的conn对象
del_recv_list = []
# 对已经成功链接的conn列表执行接收操作
for conn in recv_list:
# 对每一个conn对象，执行recv获取request
try:
# recv也是非阻塞
request = conn.recv(1024)
# 执行成功，就要处理request
if not request:
# 当前conn链接已经失效
conn.close()
# 不再接收此conn链接的消息，将失效conn加入删除列表
del_recv_list.append(conn)
# 当前conn处理完毕，切换下一个
continue
# request有消息，处理，然后需要加入发送列表中
response = request.upper()
# 发送列表需要存放元组，发送conn和发送的数据
send_list.append((conn, response))
except BlockingIOError:
# 当前conn的数据还没有准备好,处理下一个conn
continue
except ConnectionResetError:
# 当前conn失效,不再接收此conn消息
conn.close()
del_recv_list.append(conn)
# 无法处理发送列表遍历期间的remove，使用临时列表
del_send_list = []
# 接收列表全部处理完毕，准备处理发送列表
for item in send_list:
conn = item[0]
response = item[1]
# 执行发送
try:
conn.send(response)
# 发送成功，就应该从发送列表中移除此项目
del_send_list.append(item)
except BlockingIOError:
# 发送缓冲区有可能已经满了,留待下次发送处理
continue
except ConnectionResetError:
# 链接失效
conn.close()
del_recv_list.append(conn)
del_send_list.append(item)
# 删除接收列表中已经失效的conn对象
for conn in del_recv_list:
recv_list.remove(conn)
# 删除发送列表中已经发送或者不需要发送的对象
for item in del_send_list:
send_list.remove(item)
服务器使用单线程实现了并发。
对于accept接收到的多个conn对象，加入列表，并通过遍历读取列表、发送列表来提供多用户访问。
单线程中的Socket模块提供的IO函数都被设置成：非阻塞IO类型。
增加了额外操作：对非阻塞调用立即返回的结果，使用了Try来判断是否为期望值。
因为不知道何时返回的结果是期望值，所以需要不停的发起调用，并通过Try来判断，即，轮询。
两次轮询期间，线程可以执行其他任务。但是模型中也只是不停的发起轮询，并没有利用好这些时间。
编码模型复杂，难理解。
优化：此模型中的主动轮询的工作由程序负责，其实可以交由OS代为操作。这样的话，应用程序就不需要编写轮询的部分，可以更聚焦于业务逻辑(upper()的部分)，Python提供了Select模块以处理应用程序的轮询工作。
方案二：非阻塞IO+Select代理轮询
服务器端代码
import socket
import select
addr = ('127.0.0.1', 8080)
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(addr)
server.setblocking(False)
server.listen(5)
print('监听中...')
# 最开始的server对象需要被监听，一旦可读，说明可以执行accept
read_list = [server,]
# 需要监听的写列表，一旦wl中可写对象处理完send，应该将它也从此列表中删除
write_list = []
# 用于临时存放某一个sock对象需要发送的数据
data_dic = {}
# 不停的发起select查询
while True:
# 发起select查询，尝试得到可以操作的socket对象
rl, wl, xl = select.select(read_list, write_list, [], 1)
# 操作可读列表
for sock in rl:
# 如果可读列表中的对象是server，意味着有链接，则server可执行accept
if sock is server:
# 执行accept一定不会报错,所以不需要try
conn, client = sock.accept()
# 一旦获得conn，就需要将此conn加入可读列表
read_list.append(conn)
else:
# 说明可读的对象是普通的conn对象,执行recv时要处理链接失效问题
try:
request = sock.recv(1024)
except (ConnectionResetError, ConnectionAbortedError):
# 此链接失效
sock.close()
read_list.remove(sock)
else:
# 还需要继续判断request的内容
if not request:
# 说明此conn链接失效
sock.close()
# 不再监控此conn
read_list.remove(sock)
continue
# 处理请求
response = request.upper()
# 加入发送列表
write_list.append(sock)
# 保存发送的数据
data_dic[sock] = response
# 操作可写列表
for sock in wl:
# 执行发送操作，send也会出错
try:
sock.send(data_dic[sock])
# 发送完毕后，需要移除发送列表
write_list.remove(sock)
# 需要移除发送数据
data_dic.pop(sock)
except (ConnectionResetError, ConnectionAbortedError):
# 此链接失效
sock.close()
read_list.remove(sock)
write_list.remove(sock)
服务器使用单线程实现了并发。
使用了Select模块之后，应用程序不再需要编写主动轮询的代码，而是将此部分工作交由Select模块的select函数代为处理。
应用程序只需要遍历select函数返回的可操作socket列表，并处理相关业务逻辑即可。
虽然应用程序将轮询工作甩给了select，自己不用编写代码。不过select函数的底层接口效率不高，使用epoll接口可以提升效率，此接口被封装在Selectors模块中。
此外，select函数是一个阻塞IO，在并发数很少的时候，线程大部分时间会阻塞在select函数上。所以select函数应该适用于随时随刻都有socket准备好、大规模并发的场景。
编码困难，模型难理解。
select函数接口说明
def select(rlist, wlist, xlist, timeout=None): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
select(rlist, wlist, xlist[, timeout]) -> (rlist, wlist, xlist)
Wait until one or more file descriptors are ready for some kind of I/O.
The first three arguments are sequences of file descriptors to be waited for:
rlist -- wait until ready for reading
wlist -- wait until ready for writing
xlist -- wait for an ``exceptional condition''
If only one kind of condition is required, pass [] for the other lists.
A file descriptor is either a socket or file object, or a small integer
gotten from a fileno() method call on one of those.
The optional 4th argument specifies a timeout in seconds; it may be
a floating point number to specify fractions of seconds. If it is absent
or None, the call will never time out.
The return value is a tuple of three lists corresponding to the first three
arguments; each contains the subset of the corresponding file descriptors
that are ready.
*** IMPORTANT NOTICE ***
On Windows, only sockets are supported; on Unix, all file
descriptors can be used.
"""
pass
- 输入4个参数（3位置，1默认），返回3个值
- select函数是阻塞IO，函数的返回必须等到至少1个文件描述符准备就绪
- 位置参数
rlist/wlist/xlist分为是：需要监控的读列表/写列表/例外列表（第3参数暂不理解） - 在
windows下，列表中只能放socket对象，unix下，可以放任何文件描述符 - 第4参数如果是
None（默认），则会永久阻塞，否则按照给定的值（单位是秒）发生超时，可以使用小数如0.5秒 - 返回值是3个列表，里面涵盖的是可以操作的文件描述符对象
关于轮询效率的思考
轮询操作，效率不高。
轮询的工作视角是：发起者定期/不定期主动发起询问，如果数据没有准备好，就继续发起询问。如果数据准备好了，发起者就处理这些数据。
假设，调用者在第35次主动轮询的时候发现数据准备好了，那么意味着前34次主动轮询的操作是没有任何收益的。
调用者要想知道数据是否就绪，就要主动询问，而主动询问的效率又比较低。
这个矛盾的核心关键在于：如何得知数据准备就绪这件事呢？
使用回调函数+事件循环。
此种方案中，调用者不会主动发起轮询，而是被动的等待IO操作完成，并由OS向调用者发起准备就绪的事件通知。
方案三：非阻塞IO+Selectors+回调函数+事件循环
# 服务器端代码
import socket
from selectors import DefaultSelector, EVENT_READ
def recv_read(conn, mask):
# recv回调函数
try:
request = conn.recv(1024)
if not request:
# 意味着链接失效，不再监控此socket
conn.close()
selector.unregister(conn)
# 结束此回调的执行
return None
# 链接正常，处理数据
conn.send(request.upper())
except (ConnectionResetError, ConnectionAbortedError):
# 链接失效
conn.close()
selector.unregister(conn)
def accept_read(server, mask):
# accept回调函数
conn, client = server.accept()
print(f'一个客户端上线{client}')
# 监听conn对象的可读事件的发生，并注册回调函数
selector.register(conn, EVENT_READ, recv_read)
if __name__ == '__main__':
addr = ('127.0.0.1', 8080)
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(addr)
server.setblocking(False)
server.listen(5)
print('监听中...')
# 获取对象
selector = DefaultSelector()
# 第一个注册,监听server对象的可读事件的发生，并注册回调函数
selector.register(server, EVENT_READ, accept_read)
# 执行事件循环
while True:
# 循环调用select，select是阻塞调用，返回就绪事件
events = selector.select()
for key, mask in events:
# 获取此事件预先注册的回调函数
callback = key.data
# 对此事件中准备就绪的socket对象执行回调
callback(key.fileobj, mask)
服务器使用单线程实现了并发。
OS使用了Selectors自行选择最优的底层接口监听socket对象。
程序不再需要主动发起查询，而是注册回调函数。
增加事件循环，用于处理准备就绪的socket对象，调用预先注册的回调函数。
应用程序不用再关注如何判断非阻塞IO的返回值，而将精力聚焦于回调函数的编写。
方案四：非阻塞IO+协程+回调函数+事件循环（待后续补充）
pass
非阻塞IO的思考和总结（待后续补充）
- 如果将一个IO密集型任务的IO模型设置为非阻塞，则此任务类型将会从IO密集型逐渐转变为CPU密集型。
- 非阻塞IO的编程模型比较困难，可读性较差，模型理解困难
- 我认为，含有非阻塞IO+回调+事件循环的编程模型，就是异步编程。
pass
七、关于同步/异步，阻塞IO/非阻塞IO的区别和思考
- 阻塞IO和非阻塞IO指的是
OS提供的两种IO接口，区别在于调用时是否立即返回。 - 同步和异步指的是两个任务之间的执行模型
同步：两个任务关联性大，任务相互依赖，对任务执行的前后顺序有一定要求
异步：两个任务关联性小，任务可以相互独立，任务执行顺序没有要求 - 网上有很多关于同步阻塞、同步非阻塞、异步阻塞、异步非阻塞的各种理解，站在不同的角度，理解都不一样。我觉得应该把同步/异步划为一类，用于描述任务执行模型，而把阻塞/非阻塞IO划为一类，用于描述IO调用模型。
如下是我根据网上的各种解释，结合自己的思考给出的一个关于同步/异步简单的例子：
-
同步
第一天，晚饭时间到了，你饿了，你走到你老婆面前说：老婆，我饿了，快点做饭！你老婆回答：好的，我去做饭。
你跟着老婆走到厨房，你老婆花了30分钟的时间给你做饭。这期间，你就站在身边，啥也不干，就这样注视着她，你老婆问你：你站这干嘛？你说：我要等你做完饭再走。30分钟后，你吃到了晚饭。 -
异步+轮询
第二天，晚饭时间到了，你饿了，你大喊：老婆，我饿了，快点做饭！你老婆回答：好的，我去做饭。
你老婆花了30分钟的时间给你做饭，但是你不再跟着你老婆走到厨房。这期间，你在客厅看电视，不过你实在饿得不行了，于是你每过5分钟，就跑到厨房询问：老婆，饭做好了没？你老婆回答：还要一会。30分钟后，你吃到了晚饭。 -
异步+事件通知
第三天，晚饭时间到了，你饿了，你大喊：老婆，我饿了，快点做饭！你老婆回答：好的，我去做饭。
你老婆花了30分钟的时间给你做饭，你也不再跟着你老婆走到厨房。这期间，你在客厅看电视，你知道你老婆在做饭，你也不会去催她，专心看电视。30分钟后，你老婆喊你：饭做好了。最后你吃到了晚饭。
