python服务器运维 python 服务器

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云端行者 2023-09-18 21:09:41

文章标签 python服务器运维客户端套接字文件描述符 文章分类 Python 后端开发

为了让服务器可以完成对多个请求的应答，可以构建并发服务器，以python为例，可以有以下几个方式：

1.多进程服务器

from socket import *
from multiprocessing import *
from time import sleep

# 处理客户端的请求并为其服务
def dealWithClient(newSocket,destAddr):
    while True:
        recvData = newSocket.recv(1024)
        if len(recvData)>0:
            print('recv[%s]:%s'%(str(destAddr), recvData))
        else:
            print('[%s]客户端已经关闭'%str(destAddr))
            break

    newSocket.close()


def main():

    serSocket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    serSocket.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR  , 1)
    localAddr = ('', 7788)
    serSocket.bind(localAddr)
    serSocket.listen(5)

    try:
        while True:
            print('-----主进程，，等待新客户端的到来------')
            newSocket,destAddr = serSocket.accept()

            print('-----主进程，，接下来创建一个新的进程负责数据处理[%s]-----'%str(destAddr))
            client = Process(target=dealWithClient, args=(newSocket,destAddr))
            client.start()

            #因为已经向子进程中copy了一份（引用），并且父进程中这个套接字也没有用处了
            #所以关闭
            newSocket.close()
    finally:
        #当为所有的客户端服务完之后再进行关闭，表示不再接收新的客户端的链接
        serSocket.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

当客户端不是特别多的时候，这种方式可行，如果有几百上千个，为每次创建进程等过程需要较大的资源，从而造成资源的浪费。

2.多线程服务器

#coding=utf-8
from socket import *
from threading import Thread
from time import sleep

# 处理客户端的请求并执行事情
def dealWithClient(newSocket,destAddr):
    while True:
        recvData = newSocket.recv(1024)
        if len(recvData)>0:
            print('recv[%s]:%s'%(str(destAddr), recvData))
        else:
            print('[%s]客户端已经关闭'%str(destAddr))
            break

    newSocket.close()


def main():

    serSocket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    serSocket.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR  , 1)
    localAddr = ('', 7788)
    serSocket.bind(localAddr)
    serSocket.listen(5)

    try:
        while True:
            print('-----主进程，，等待新客户端的到来------')
            newSocket,destAddr = serSocket.accept()

            print('-----主进程，，接下来创建一个新的进程负责数据处理[%s]-----'%str(destAddr))
            client = Thread(target=dealWithClient, args=(newSocket,destAddr))
            client.start()

            #因为线程中共享这个套接字，如果关闭了会导致这个套接字不可用，
            #但是此时在线程中这个套接字可能还在收数据，因此不能关闭
            #newSocket.close() 
    finally:
        serSocket.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

3.单进程非堵塞模式

本质上，就是让套接字非阻塞，然后建立一个列表，把需要处理的连接放在列表中，进行轮询。无论在这个过程中，每个连接是不是都有请求，都进行轮询，毫无疑问，这样的效率是非常低下的。

#coding=utf-8
from socket import *
import time

# 用来存储所有的新链接的socket
g_socketList = []

def main():
    serSocket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    serSocket.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR  , 1)
    localAddr = ('', 7788)
    serSocket.bind(localAddr)
    #可以适当修改listen中的值来看看不同的现象
    serSocket.listen(1000)
    #将套接字设置为非堵塞
    #设置为非堵塞后，如果accept时，恰巧没有客户端connect，那么accept会
    #产生一个异常，所以需要try来进行处理
    serSocket.setblocking(False)

    while True:

        #用来测试
        #time.sleep(0.5)

        try:
            newClientInfo = serSocket.accept()
        except Exception as result:
            pass
        else:
            print("一个新的客户端到来:%s"%str(newClientInfo))
            newClientInfo[0].setblocking(False)
            g_socketList.append(newClientInfo)

        # 用来存储需要删除的客户端信息
        needDelClientInfoList = []

        for clientSocket,clientAddr in g_socketList:
            try:
                recvData = clientSocket.recv(1024)
                if len(recvData)>0:
                    print('recv[%s]:%s'%(str(clientAddr), recvData))
                else:
                    print('[%s]客户端已经关闭'%str(clientAddr))
                    clientSocket.close()
                    g_needDelClientInfoList.append((clientSocket,clientAddr))
            except Exception as result:
                pass

        for needDelClientInfo in needDelClientInfoList:
            g_socketList.remove(needDelClientInfo)

if __name__ == '__main__':
    main()

4.单进程select

在多路复用的模型中，比较常用的有select模型和epoll模型。这两个都是系统接口，由操作系统提供。当然，Python的select模块进行了更高级的封装。
网络通信被Unix系统抽象为文件的读写，通常是一个设备，由设备驱动程序提供，驱动可以知道自身的数据是否可用。支持阻塞操作的设备驱动通常会实现一组自身的等待队列，如读/写等待队列用于支持上层(用户层)所需的block或non-block操作。设备的文件的资源如果可用（可读或者可写）则会通知进程，反之则会让进程睡眠，等到数据到来可用的时候，再唤醒进程。

这些设备的文件描述符被放在一个数组中，然后select调用的时候遍历这个数组，如果对于的文件描述符可读则会返回改文件描述符。当遍历结束之后，如果仍然没有一个可用设备文件描述符，select让用户进程则会睡眠，直到等待资源可用的时候在唤醒，遍历之前那个监视的数组。每次遍历都是依次进行判断的。

#coding=utf-8
import socket  
import Queue
from select import select  

SERVER_IP = ('', 9999)  

# 保存客户端发送过来的消息,将消息放入队列中  
message_queue = {}  
input_list = []  
output_list = []  

if __name__ == "__main__":  
    server = socket.socket()  
    server.bind(SERVER_IP)  
    server.listen(10)  
    # 设置为非阻塞  
    server.setblocking(False)  

    # 初始化将服务端加入监听列表  
    input_list.append(server)  

    while True:  
        # 开始 select 监听,对input_list中的服务端server进行监听  
        stdinput, stdoutput, stderr = select(input_list, output_list, input_list)  

        # 循环判断是否有客户端连接进来,当有客户端连接进来时select将触发  
        for obj in stdinput:  
            # 判断当前触发的是不是服务端对象, 当触发的对象是服务端对象时,说明有新客户端连接进来了  
            if obj == server:  
                # 接收客户端的连接, 获取客户端对象和客户端地址信息  
                conn, addr = server.accept()  
                print("Client %s connected! "%str(addr))  
                # 将客户端对象也加入到监听的列表中, 当客户端发送消息时 select 将触发  
                input_list.append(conn)  
                # 为连接的客户端单独创建一个消息队列，用来保存客户端发送的消息  
                message_queue[conn] = Queue.Queue()  

            else:  
                # 由于客户端连接进来时服务端接收客户端连接请求，将客户端加入到了监听列表中(input_list)，客户端发送消息将触发  
                # 所以判断是否是客户端对象触发  
                try:  
                    recv_data = obj.recv(1024)  
                    # 客户端未断开  
                    if recv_data:  
                        print("received %s from client %s"%(recv_data, str(addr)))  
                        # 将收到的消息放入到各客户端的消息队列中  
                        message_queue[obj].put(recv_data)  

                        # 将回复操作放到output列表中，让select监听  
                        if obj not in output_list:  
                            output_list.append(obj)  

                except ConnectionResetError:  
                    # 客户端断开连接了，将客户端的监听从input列表中移除  
                    input_list.remove(obj)  
                    # 移除客户端对象的消息队列  
                    del message_queue[obj]  
                    print("\n[input] Client %s disconnected"%str(addr))  

        # 如果现在没有客户端请求,也没有客户端发送消息时，开始对发送消息列表进行处理，是否需要发送消息  
        for sendobj in output_list:  
            try:  
                # 如果消息队列中有消息,从消息队列中获取要发送的消息  
                if not message_queue[sendobj].empty():  
                    # 从该客户端对象的消息队列中获取要发送的消息  
                    send_data = message_queue[sendobj].get()  
                    sendobj.send(send_data)  
                else:  
                    # 将监听移除等待下一次客户端发送消息  
                    output_list.remove(sendobj)  

            except ConnectionResetError:  
                # 客户端连接断开了  
                del message_queue[sendobj]  
                output_list.remove(sendobj)  
                print("\n[output] Client  %s disconnected"%str(addr))

优点：select目前几乎在所有的平台上支持，其良好跨平台支持也是它的一个优点。

缺点：

（1）select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制，在Linux上一般为1024，可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制，但是这样也会造成效率的降低。

（2）一般来说这个数目和系统内存关系很大，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看。32位机默认是1024个。64位机默认是2048.

（3）对socket进行扫描时是依次扫描的，即采用轮询的方法，效率较低。

（4）当套接字比较多的时候，每次select()都要通过遍历FD_SETSIZE个Socket来完成调度，不管哪个Socket是活跃的，都遍历一遍。这会浪费很多CPU时间。

5.单进程epoll

import socket
import select

# 创建套接字
s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

# 设置可以重复使用绑定的信息
s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)

# 绑定本机信息
s.bind(("",7788))

# 变为被动
s.listen(10)

# 创建一个epoll对象
epoll=select.epoll()

# 测试，用来打印套接字对应的文件描述符
# print s.fileno()
# print select.EPOLLIN|select.EPOLLET

# 注册事件到epoll中
# epoll.register(fd[, eventmask])
# 注意，如果fd已经注册过，则会发生异常
# 将创建的套接字添加到epoll的事件监听中
epoll.register(s.fileno(),select.EPOLLIN|select.EPOLLET)


connections = {}
addresses = {}

# 循环等待客户端的到来或者对方发送数据
while True:

    # epoll 进行 fd 扫描的地方 -- 未指定超时时间则为阻塞等待
    epoll_list=epoll.poll()

    # 对事件进行判断
    for fd,events in epoll_list:

        # print fd
        # print events

        # 如果是socket创建的套接字被激活
        if fd == s.fileno():
            conn,addr=s.accept()

            print('有新的客户端到来%s'%str(addr))

            # 将 conn 和 addr 信息分别保存起来
            connections[conn.fileno()] = conn
            addresses[conn.fileno()] = addr

            # 向 epoll 中注册 连接 socket 的 可读 事件
            epoll.register(conn.fileno(), select.EPOLLIN | select.EPOLLET)


        elif events == select.EPOLLIN:
            # 从激活 fd 上接收
            recvData = connections[fd].recv(1024)

            if len(recvData)>0:
                print('recv:%s'%recvData)
            else:
                # 从 epoll 中移除该 连接 fd
                epoll.unregister(fd)

                # server 侧主动关闭该 连接 fd
                connections[fd].close()

                print("%s---offline---"%str(addresses[fd]))

epoll的优点：

（1）没有最大并发连接的限制，能打开的FD(指的是文件描述符，通俗的理解就是套接字对应的数字编号)的上限远大于1024

（2）效率提升，不是轮询的方式，不会随着FD数目的增加效率下降。只有活跃可用的FD才会调用callback函数；即epoll最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环境中，epoll的效率就会远远高于select和poll。

6.协程实现方式

协程：协程，又称微线程，纤程。协程其实可以认为是比线程更小的执行单元，自带CPU上下文。这样只要在合适的时机，可以把一个协程切换到另一个协程。只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。

协程和线程差异：

（1）线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。操作系统为了程序运行的高效性每个线程都有自己缓存Cache等等数据，操作系统还会帮你做这些数据的恢复操作。所以线程的切换非常耗性能。但是协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以一秒钟切换个上百万次系统都可以。

（2）操作系统不会帮助切换协程，需要程序员自己考虑。

协程的好处：

在IO密集型的程序中由于IO操作远远慢于CPU的操作，所以往往需要CPU去等IO操作。同步IO下系统需要切换线程，让操作系统可以在IO过程中执行其他的东西。这样虽然代码是符合人类的思维习惯但是由于大量的线程切换带来了大量的性能的浪费，尤其是IO密集型的程序。

所以人们发明了异步IO。就是当数据到达的时候触发我的回调。来减少线程切换带来性能损失。但是这样的坏处也是很大的，主要的坏处就是操作被 “分片” 了，代码写的不是 “一气呵成” 这种。而是每次来段数据就要判断数据够不够处理哇，够处理就处理吧，不够处理就在等等吧。这样代码的可读性很低，其实也不符合人类的习惯。

但是协程可以很好解决这个问题。比如把一个IO操作写成一个协程。当触发IO操作的时候就自动让出CPU给其他协程。要知道协程的切换很轻的。协程通过这种对异步IO的封装既保留了性能也保证了代码的容易编写和可读性。在高IO密集型的程序下很好。但是高CPU密集型的程序下没啥好处。

生成器完成协程：

import time

def A():
    while True:
        print("----A---")
        yield
        time.sleep(0.5)

def B(c):
    while True:
        print("----B---")
        c.next()
        time.sleep(0.5)

if __name__=='__main__':
    a = A()
    B(a)

协程-greenlet版:

为了更好使用协程来完成多任务，python中的greenlet模块对其封装，从而使得切换任务变的更加简单.

#coding=utf-8

from greenlet import greenlet
import time

def test1():
    while True:
        print "---A--"
        gr2.switch()
        time.sleep(0.5)

def test2():
    while True:
        print "---B--"
        gr1.switch()
        time.sleep(0.5)

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)

#切换到gr1中运行
gr1.switch()

协程-gevent版

python还有一个比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块gevent。其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。

由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。

import gevent

def f(n):
    for i in range(n):
        print gevent.getcurrent(), i
        #用来模拟一个耗时操作，注意不是time模块中的sleep
        gevent.sleep(1)

g1 = gevent.spawn(f, 5)
g2 = gevent.spawn(f, 5)
g3 = gevent.spawn(f, 5)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

gevent版-TCP服务器

import sys
import time
import gevent

from gevent import socket,monkey
monkey.patch_all()   #有IO才做时需要这一句

def handle_request(conn):
    while True:
        data = conn.recv(1024)
        if not data:
            conn.close()
            break
        print("recv:", data)
        conn.send(data)


def server(port):
    s = socket.socket()
    s.bind(('', port))
    s.listen(5)
    while True:
        cli, addr = s.accept()
        gevent.spawn(handle_request, cli)

if __name__ == '__main__':
    server(7788)

总结：

计算密集型的程序中，需要大量CPU资源，用python多线程显然是不行的，因为python的伪多线程，不能有效利用。

IO密集型的程序中，往往用多线程或者协程。

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