python进程冲突 python 进程间同步

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晨曦微露s 2024-07-10 20:23:54

文章标签 python进程冲突地址空间子进程上下文切换 文章分类 Python 后端开发

一、上下文切换技术

简述

在进一步之前，让我们先回顾一下各种上下文切换技术。

不过首先说明一点术语。当我们说“上下文”的时候，指的是程序在执行中的一个状态。通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪里，还有执行时的环境情况等所有有关的信息。

当我们说“上下文切换”的时候，表达的是一种从一个上下文切换到另一个上下文执行的技术。而“调度”指的是决定哪个上下文可以获得接下去的CPU时间的方法。

进程

进程是一种古老而典型的上下文系统，每个进程有独立的地址空间，资源句柄，他们互相之间不发生干扰。

每个进程在内核中会有一个数据结构进行描述，我们称其为进程描述符。这些描述符包含了系统管理进程所需的信息，并且放在一个叫做任务队列的队列里面。

很显然，当新建进程时，我们需要分配新的进程描述符，并且分配新的地址空间(和父地址空间的映射保持一致，但是两者同时进入COW状态)。这些过程需要一定的开销。

进程状态

忽略去linux内核复杂的状态转移表，我们实际上可以把进程状态归结为三个最主要的状态：就绪态，运行态，睡眠态。这就是任何一本系统书上都有的三态转换图。

就绪和执行可以互相转换，基本这就是调度的过程。而当执行态程序需要等待某些条件(最典型就是IO)时，就会陷入睡眠态。而条件达成后，一般会自动进入就绪。

阻塞

当进程需要在某个文件句柄上做IO，这个fd又没有数据给他的时候，就会发生阻塞。具体来说，就是记录XX进程阻塞在了XX fd上，然后将进程标记为睡眠态，并调度出去。当fd上有数据时(例如对端发送的数据到达)，就会唤醒阻塞在fd上的进程。进程会随后进入就绪队列，等待合适的时间被调度。

阻塞后的唤醒也是一个很有意思的话题。当多个上下文阻塞在一个fd上(虽然不多见，但是后面可以看到一个例子)，而且fd就绪时，应该唤醒多少个上下文呢？传统上应当唤醒所有上下文，因为如果仅唤醒一个，而这个上下文又不能消费所有数据时，就会使得其他上下文处于无谓的死锁中。

但是有个著名的例子——accept，也是使用读就绪来表示收到的。如果试图用多个线程来accept会发生什么？当有新连接时，所有上下文都会就绪，但是只有第一个可以实际获得fd，其他的被调度后又立刻阻塞。这就是惊群问题thundering herd problem。

现代linux内核已经解决了这个问题，方法惊人的简单——accept方法加锁。

(inet_connection_sock.c:inet_csk_wait_for_connect)

线程

线程是一种轻量进程，实际上在linux内核中，两者几乎没有差别，除了一点——线程并不产生新的地址空间和资源描述符表，而是复用父进程的。
但是无论如何，线程的调度和进程一样，必须陷入内核态。

二、传统网络服务模型

进程模型

为每个客户分配一个进程。优点是业务隔离，在一个进程中出现的错误不至于影响整个系统，甚至其他进程。Oracle传统上就是进程模型。缺点是进程的分配和释放有非常高的成本。因此Oracle需要连接池来保持连接减少新建和释放，同时尽量复用连接而不是随意的新建连接。

线程模型

为每客户分配一个线程。优点是更轻量，建立和释放速度更快，而且多个上下文间的通讯速度非常快。缺点是一个线程出现问题容易将整个系统搞崩溃。

一个例子

py_http_fork_thread.py

在这个例子中，线程模式和进程模式可以轻易的互换。

如何工作的：

父进程监听服务端口
在有新连接建立的时候，父进程执行fork，产生一个子进程副本
如果子进程需要的话，可以exec(例如CGI)
父进程执行(理论上应当先执行子进程，因为exec执行的快可以避免COW)到accept后，发生阻塞
上下文调度，内核调度器选择下一个上下文，如无意外，应当就是刚刚派生的子进程
子进程进程进入读取处理状态，阻塞在read调用上，所有上下文均进入睡眠态
随着SYN或者数据报文到来，CPU会唤醒对应fd上阻塞的上下文(wait_queue)，切换到就绪态，并加入调度队列
上下文继续执行到下一个阻塞调用，或者因为时间片耗尽被挂起

评价

同步模型，编写自然，每个上下文可以当作其他上下文不存在一样的操作，每次读取数据可以当作必然能读取到。
进程模型自然的隔离了连接。即使程序复杂且易崩溃，也只影响一个连接而不是在整个系统。
生成和释放开销很大(效率测试的进程fork和线程模式开销测试)，需要考虑复用。
进程模式的多客户通讯比较麻烦，尤其在共享大量数据的时候。

性能

thread模式，虚拟机：

1: 909.27 2: 3778.38 3: 4815.37 4: 5000.04 10: 4998.16 50: 4881.93 100: 4603.24 200: 3445.12 500: 1778.26 (出现错误)

fork模式，虚拟机：

1: 384.14 2: 435.67 3: 435.17 4: 437.54 10: 383.11 50: 364.03 100: 320.51 (出现错误)

thread模式，物理机：

1: 6942.78 2: 6891.23 3: 6584.38 4: 6517.23 10: 6178.50 50: 4926.91 100: 2377.77

注意在python中，虽然有GIL，但是一个线程陷入到网络IO的时候，GIL是解锁的。因此从调用开始到调用结束，减去CPU切换到其他上下文的时间，是可以多线程的。现象是，在此种状况下可以观测到短暂的python CPU用量超过100%。

如果执行多个上下文，可以充分利用这段时间。所观测到的结果就是，只能单核的python，在小范围内，其随着并发数上升，性能居然会跟着上升。如果将这个过程转移到一台物理机上执行，那么基本不能得出这样的结论。这主要是因为虚拟机上内核陷入的开销更高。

三、C10K 问题

描述

当同时连接数在10K左右时，传统模型就不再适用。实际上在效率测试报告的线程切换开销一节可以看到，超过1K后性能就差的一塌糊涂了。

进程模型的问题：

在C10K的时候，启动和关闭这么多进程是不可接受的开销。事实上单纯的进程fork模型在C1K时就应当抛弃了。

Apache的prefork模型，是使用预先分配(pre)的进程池。这些进程是被复用的。但即便是复用，本文所描述的很多问题仍不可避免。

线程模式的问题

从任何测试都可以表明，线程模式比进程模式更耐久一些，性能更好。但是在面对C10K还是力不从心的。问题是，线程模式的问题出在哪里呢？

内存？

有些人可能认为线程模型的失败首先在于内存。如果你这么认为，一定是因为你查阅了非常老的资料，并且没仔细思考过。

你可能看到资料说，一个线程栈会消耗8M内存(linux默认值，ulimit可以看到)，512个线程栈就会消耗4G内存，而10K个线程就是80G。所以首先要考虑调整栈深度，并考虑爆栈问题。

听起来很有道理，问题是——linux的栈是通过缺页来分配内存的(How does stack allocation work in Linux?)，不是所有栈地址空间都分配了内存。因此，8M是最大消耗，实际的内存消耗只会略大于实际需要的内存(内部损耗，每个在4k以内)。但是内存一旦被分配，就很难回收(除非线程结束)，这是线程模式的缺陷。

这个问题提出的前提是，32位下地址空间有限。虽然10K个线程不一定会耗尽内存，但是512个线程一定会耗尽地址空间。然而这个问题对于目前已经成为主流的64位系统来说根本不存在。

内核陷入开销？

所谓内核陷入开销，就是指CPU从非特权转向特权，并且做输入检查的一些开销。这些开销在不同的系统上差异很大。

线程模型主要通过陷入切换上下文，因此陷入开销大听起来有点道理。实际上，这也是不成立的。线程在什么时候发生陷入切换？正常情况下，应当是IO阻塞的时候。同样的IO量，难道其他模型就不需要陷入了么？只是非阻塞模型有很大可能直接返回，并不发生上下文切换而已。

效率测试报告的基础调用开销一节，证实了当代操作系统上内核陷入开销是非常惊人的小的(10个时钟周期这个量级)。

线程模型的问题在于切换成本高

熟悉linux内核的应该知道，近代linux调度器经过几个阶段的发展。

linux2.4的调度器
O(1)调度器
CFS

实际上直到O(1)，调度器的调度复杂度才和队列长度无关。在此之前，过多的线程会使得开销随着线程数增长(不保证线性)。

O(1)调度器看起来似乎是完全不随着线程的影响。但是这个调度器有显著的缺点——难于理解和维护，并且在一些情况下会导致交互式程序响应缓慢。
CFS使用红黑树管理就绪队列。每次调度，上下文状态转换，都会查询或者变更红黑树。红黑树的开销大约是O(logm)，其中m大约为活跃上下文数(准确的说是同优先级上下文数)，大约和活跃的客户数相当。

因此，每当线程试图读写网络，并遇到阻塞时，都会发生O(logm)级别的开销。而且每次收到报文，唤醒阻塞在fd上的上下文时，同样要付出O(logm)级别的开销。