python Gevent – 高性能的Python并发框架

Gevent是一个基于greenlet的Python的并发框架，以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效。

于greenlet、eventlet相比，性能略低，但是它封装的API非常完善，最赞的是提供了一个monkey类，可以将现有基于Python线程直接转化为greenlet，相当于proxy了一下（打了patch）。

今天有空就迫不及待的试一下效果。

1、安装

Gevent依赖libevent和greenlet，需要分别安装。

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#libevent 1.4.x sudo apt-get install libevent-dev   #python_dev sudo apt-get install python-dev   #easy_install wget -q http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py sudo python ./ez_setup.py   #greenlet wget http://pypi.python.org/packages/source/g/greenlet/greenlet-0.3.1.tar.gz#md5=8d75d7f3f659e915e286e1b0fa0e1c4d tar -xzvf greenlet-0.3.1.tar.gz cd greenlet-0.3.1/ sudo python setup.py install   #gevent wget http://pypi.python.org/packages/source/g/gevent/gevent-0.13.6.tar.gz#md5=7c836ce2315d44ba0af6134efbcd38c9 tar -xzvf gevent-0.13.6.tar.gz cd gevent-0.13.6/ sudo python setup.py install

至此，安装完毕。

2、测试代码：XML-RPC

这里必须使用支持线程的XML-RPC，否则无法发挥gevent的优势！

传统版本：
需要说明的是，这个并很多资料描述的非单线程，而是一个select版本，所以某些时候比线程版本性能好。

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from SocketServer import ThreadingMixIn from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer, SimpleXMLRPCRequestHandler   from SocketServer import TCPServer   TCPServer.request_queue_size = 10000   #Logic function def add(a, b):     return a + b   #Logic function 2 def gen(n):     return '0' * n   #create server server = SimpleXMLRPCServer(('', 8080), SimpleXMLRPCRequestHandler,False) server.register_function(add, "add") server.register_function(gen, "gen") server.serve_forever()

线程版本：

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from SocketServer import ThreadingMixIn from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer, SimpleXMLRPCRequestHandler   #Threaded XML-RPC class TXMLRPCServer(ThreadingMixIn, SimpleXMLRPCServer): pass   #Logic function def add(a, b):     return a + b   #Logic function 2 def gen(n):     return "0" * n   #create server server = TXMLRPCServer(('', 8080), SimpleXMLRPCRequestHandler) server.register_function(add, "add") server.register_function(gen, "gen") server.serve_forever()

3、测试客户端

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from xmlrpclib import ServerProxy   #Execute RPC server = ServerProxy("http://localhost:8080") #print server.add(3,5) print server.gen(2048)

4、gevent的monkey包装后的XML-RPC

monkey是非入侵式的patch，只需要显示调用你需要patch的东西就行了，别看我用了三行，其实可以patch_all()的

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from SocketServer import ThreadingMixIn from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer, SimpleXMLRPCRequestHandler from gevent import monkey   #Threaded XML-RPC && Monkey Patch monkey.patch_socket() #Just 2 line! monkey.patch_thread() #Just 3 line! monkey.patch_select() #Just 3 line! class TXMLRPCServer(ThreadingMixIn, SimpleXMLRPCServer): pass   #Logic function def add(a, b):     return a + b   #Logic function 2 def gen(n):     return "0" * n   #create server server = TXMLRPCServer(('', 8080), SimpleXMLRPCRequestHandler) server.register_function(add, "add") server.register_function(gen, "gen") server.serve_forever()

5、测试结果

现在只有一台机器，下午去实验室两台机器跑了以后，放上结果。对gevent还是比较寄希望的，希望不要太差。。

客户端的特殊配置：
echo -e ’1024\t65535′ | sudo tee /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range
echo 1 | sudo tee /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle
echo 1 | sudo tee /proc/sys/net/ipv4/tcp_syncookies
ulimit -n 10240

服务器端的特殊配置：
echo “10152 65535″ > /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range
echo 1 | sudo tee /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle
sysctl -w fs.file-max=128000
sysctl -w net.ipv4.tcp_keepalive_time=300
sysctl -w net.core.somaxconn=250000
sysctl -w net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=2500
sysctl -w net.core.netdev_max_backlog=2500
ulimit -n 10240

然后说让大家比较失望的结果：测试效果非常失败，经常出现异常情况，根据我的分析是默认的XML-RPC没有backlog(或者默认太低)，导致压力一大，就会fail accept，从而导致RESET（connection refused）。
所以说对monkey的patch不要抱太大希望，他是和原代码密切相关的。

补充：已经找到修改默认backlog的方法，如下：

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from SocketServer import TCPServer #修改这个全局变量即可 TCPServer.request_queue_size = 5000

当然测试数据说明，不要过分迷恋monkey，那只是个传说~

测试数据：
c=500 n=50000
默认：2845/s, 8M
多线程：1966/s, 51M
gevent：1888/s, 11M

c=1000 n=100000
默认：3096/s, 8M
多线程：1895/s, 52M
gevent：1936/s, 11M

c=5000 n=500000
默认：3009/s, 8M
多线程：失败，无法创建新线程
gevent：1988/s, 11M

c=10000 n=1000000
默认：2883/s, 8M
多线程：失败，无法创建新线程
gevent：1992/s, 20M

monkey的优点就是：省内存，我是和线程的相比。
我仔细的分析了一下，XML-RPC使用CPU的比例还是很大的，相比较于直接http的计算，xmlrpc还是属于cpu密集型。
在这种CPU占用很高，需要反复争夺微greenlet的情况下，gevent并不具有优势。
或者从另一种角度说，测试机不够强大，喂不饱gevent（可以看到，随着并发线程升高，gevent的性能不降反升，而默认的则在不断下降）