twisted 多线程并发的相关讨论

一般让爬虫在一个进程内多线程并发，有几种方法：

Stackless ：Stackless Python是Python的一个增强版本。Stackless Python修改了Python的代码，提供了对微线程的支持。微线程是轻量级的线程，与前边所讲的线程相比，微线程在多个线程间切换所需的时间更多，占用资源也更少。

Twisted ：主要利用 Twisted 中的异步编程能力。如 addCallback ， callLater ， defer.succeed ，deferToThread ， callFromThread 和 callInThread 等等。

threading 和 Queue ：这都是 Python 原生库。从这个库可以衍生出很多线程池的第三方实现。如2003年的一个实现。比如 Christopher Arndt 的一个版本。比如2010年的一个实现。

greenlet 和 eventlet ：greenlet 不是一种真正的并发机制，而是在同一线程内，在不同函数的执行代码块之间切换，实施“你运行一会、我运行一会”，并且在进行切换时必须指定何时切换以及切换到哪。粗糙来讲，greenlet是“阻塞了我就先干点儿别的，但是程序员得明确告诉greenlet能先干点儿啥以及什么时候回来”。

 

（注：关于 Python Threading 代码片段，参考：http://code.activestate.com/recipes/langs/python/tags/meta:requires=threading/ ，有很多例子）

 

Twisted 的 callInThread 和 callFromThread 区别

这两个函数的定义在  IReactorThreads 的文档里。

 

Method callInThread ：

Run the callable object in a separate thread.

Method callFromThread ：

Cause a function to be executed by the reactor thread.

Use this method when you want to run a function in the reactor's thread from another thread. Calling callFromThread should wake up the main thread (where reactor.run() is executing) and run the given callable in that thread.

If you're writing a multi-threaded application the callable may need to be thread safe, but this method doesn't require it as such. If you want to call a function in the next mainloop iteration, but you're in the same thread, use callLater with a delay of 0.

也就是说，reactor.callFromThread 是在由 reactor.run() 激发的主消息循环（main event loop）中执行，所以也就能被 reactor.stop() 终止执行。甚至可以通过：

reactor.callFromThread(reactor.stop)

来主动要求主消息循环关闭 reactor 的主线程运行。

callFromThread 有时候比较危险，如果压的任务太多，会阻塞主消息循环，造成其他事件无法得到及时的处理。

参考 callInThread 的代码，可以看出它是在 reactor 的一个私有线程池里工作的：

def callInThread(self, _callable, *args, **kwargs):

    if self.threadpool is None:

        self._initThreadPool()

    self.threadpool.callInThread(_callable, *args, **kwargs)

所以，我们可以通过

from twisted.internet import reactor

reactor.suggestThreadPoolSize(15)

来设置该线程池的大小。默认最小是5个线程，最大10个（the default reactor uses a minimum size of 5 and a maximum size of 10）。

 

这里有两个问题：

1、如何通知 callInThread 执行任务的线程退出呢，如何确保线程池内的工作线程安全退出呢？

2、如果让工作线程去某网站抓取页面，由于 TCP/IP 的不确定性，可能该工作线程挂起，长时间不返回。如果线程池内的每一个线程被这样耗尽，没有空闲线程，就相当于抓取全部停止了。某个线程或许会因请求超时而退出，但这也未必可靠。一般通过代码：

import timeoutsocket 
timeoutsocket.setDefaultSocketTimeout(120)

设置 socket 超时时间，但有时候就是会莫名其妙地挂住线程。

 

threads.deferToThread和reactor.callInThread的区别

twisted.internet.threads.deferToThread 与 callInThread 一样，默认用 reactor.getThreadPool() 所开辟的线程池。它调用这个线程池的 threadpool.callInThreadWithCallback 方法，实际效果和 reactor.callInThread 一样。区别只是 deferToThread 可以返回一个deferred对象，从而允许你设定回调函数。

示范代码：

def finish_success(request): 
    pass 
threads.deferToThread(parseData, body).addCallback(lambda x: finish_success(request))

 

twisted 的 defer.succeed

twisted还提供了一个简易办法

twisted .  internet . defer . succeed (result)

Return a Deferred that has already had '.callback(result)' called.

This is useful when you're writing synchronous code to an asynchronous interface: i.e., some code is calling you expecting a Deferred result, but you don't actually need to do anything asynchronous. Just return defer.succeed(theResult).

代码示范参考 howto 文档的 Returning Deferreds from synchronous functions 。

还可以参考 《Twisted 服务器开发技巧(1) - 将性能优化到底》中的示范。

defer.succeed 说白了就是为了让某函数 A 返回一个 Deferred 对象，从而让 A.addCallback(…) 异步触发成为现实。

 

参考资源：

1、http://www.network-theory.co.uk/docs/pytut/Multithreading.html

2、http://www.tutorialspoint.com/python/python_multithreading.htm

3、[CPyUG:88421] Re: 关于twisted中reactor的callInThread

4、Generating Deferreds

5、Python几种并发实现方案的性能比较