本文转载请联系小菜雪编程公众号。C10K问题在互联网普及之前的早期，一个服务器有100个用户同时在线被认为是一个非常大的应用，不存在工程上的挑战。随着Web2.0时代的到来，用户群呈指数级增长，服务器需要更强的并发处理能力来应对海量用户。这时，著名的C10K问题诞生了——如何让单个服务器同时支持10000个客户端连接？原来的服务器应用程序编程模型是基于进程/线程的：当一个新的客户端连接时，服务器会分配一个进程或线程来处理这个新的连接。这意味着要解决C10K问题，操作系统需要同时运行10000个进程或线程。进程和线程是操作系统中最昂贵的资源之一。每一个新的连接都会开启一个新的进程/线程，这会造成资源的极大浪费。而且，受限于硬件资源，系统可以同时运行的进程/线程数是有上限的。也就是说，在进程/线程模型中，每个服务器所能处理的客户端连接数是非常有限的。为了支撑海量业务，只能通过简单粗暴的服务器堆叠方式来实现。但这样的人山人海战术既不稳定也不经济。为了在单个进程/线程中同时处理多个网络连接，select、poll、epoll等IO多路复用技术应运而生。在IO多路复用模型中，进程/线程不再阻塞在某个连接上，而是同时监听多个连接，只处理那些有新数据到达的活跃连接。为什么需要协程？纯IO多路复用编程模型不如阻塞式编程模型直观，给工程项目带来很多不便。最典型的例子就是JavaScript中的回调编程模型。各种回调函数在程序中飞来飞去。这不是一种直观的思维方式。为了实现像阻塞一样直观的编程模型，协程（用户态线程）的概念被提出。协程在进程/线程的基础上实现了多个执行上下文。由epoll等IO多路复用技术实现的事件循环负责驱动协程的调度和执行。协程可以看作是对IO多路复用技术的更高层次的封装。虽然与原始IO多路复用相比有一定的性能开销，但与进程/线程模型相比它很突出。协程占用的资源比进程/线程少，切换成本也比较低。因此，协程在高并发应用中有着无限的潜力。但是，协程独特的运行机制让初学者吃了不少苦头，错漏百出。接下来，我们通过一些简单的例子来探索协程的应用，了解协程的作用，揭示在高并发应用的设计和部署中常见的误区。由于asyncio是Python协程发展的主要趋势，所以本例以asyncio为讲解对象。第一个协程应用协程应用由事件循环驱动，socket必须是非阻塞模式，否则事件循环会阻塞。所以，一旦你使用了协程，你就不得不和很多类库说拜拜了。以MySQL数据库操作为例，如果我们使用asyncio，则需要使用aiomysql包来连接数据库。如果要开发web应用，可以使用aiohttp包，可以通过pip命令安装：$pipinstallaiohttp这个例子实现了一个完整的web服务器，虽然它只有返回当前时间的功能：fromaiohttpimportwebfromdatetimeimportdatetimeasyncdefhandle(request):returnweb.Response(text=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S'))app=web.Application()app.add_routes([web.get('/',handle),])if__name__=='__main__':web.run_app(app)第4行，实现处理函数，获取当前时间并返回；第7行，创建应用对象，并将处理函数注册到路由中；第13行，运行Web应用程序，默认端口为8080；当有新的请求到来时，aiohttp会创建一个新的协程来处理这个请求，并负责执行相应的处理函数。因此，处理函数必须是一个有效的协程函数，以async关键字开头。运行程序后，我们可以通过它获取当前时间。在命令行可以使用curl命令发起请求：$curlhttp://127.0.0.1:8080/2020-08-0615:50:34压力测试开发高并发应用需要评估处理能力应用程序。我们可以在短时间内发起大量请求，衡量应用的吞吐量。但是，手再快，每秒也只能发起几个请求。怎么做？我们需要用到一些压力测试工具，比如Apache工具集中的ab。如何安装和使用ab不在本文讨论范围内，请参考本文：Web压测（https://network.fasionchan.com/zh_CN/latest/performance/web-pressure-test.html）。事不宜迟，我们先以100为并发数，压10000个请看结果：$ab-n10000-c100http://127.0.0.1:8080/ThisisApacheBench,Version2.3<$Revision:17060009$,http://www.zeustech.net/LicensedtoTheApacheSoftwareFoundation,http://www.apache.org/Benchmarking127.0.0.1(bepatient)Completed1000requestsCompleted2000requestsCompleted3000requestsCompleted4000requestsCompleted5000requestsCompleted6000requestsCompleted7000requestsCompleted8000requestsCompleted9000requestsCompleted10000requestsFinished10000requestsServerSoftware:Python/3.8ServerHostname:127.0.0.1ServerPort:8080DocumentPath:/DocumentLength:19bytesConcurrencyLevel:100Timetakenfortests:5.972secondsCompleterequests:10000Failedrequests:0Totaltransferred:1700000bytesHTMLtransferred:190000bytesRequestspersecond:1674.43[#/sec](mean)Timeperrequest:59.722[ms](mean)Timeperrequest:0.597[ms](mean,ascrossall7bytesrequest/2KTransferrequest/2Kbytes.request8/second)receivedConnectionTimes(ms)minmean[+/-sd]medianmaxConnect:021.5115Processing:43585.05789Waiting:29476.34785Total:43604.85890Percentageoftherequestsservedwithincertaintime(ms)50%5866%5975%6080%6190%6595%6998%7299%8510long请求总计(specifiedthatis%0request)，总共发送了多少个请求；-c选项指定并发数，即同时发送多少个请求；从ab输出的报告可以知道，10000个请求全部成功，共耗时5.972秒，处理速度可以达到1674.43现在，我们尝试提供并发数，看看处理速度有没有提升:$ab-n10000-c100http://127.0.0.1:8080/1000并发下，10000个请求用时5.771秒，处理速度为1732.87，略有提升但不明显。这一点也不奇怪。例子中大部分处理逻辑都是计算性的，夸大并发数几乎没有意义。协程擅长什么协程擅长处理IO类型的应用逻辑。例如，当一个协程正在等待数据库的响应时，事件循环会唤醒另一个准备好的协程来执行，从而提高吞吐量。为了降低复杂度，我们通过在程序中休眠来模拟等待数据库的效果。importasynciofromaiohttpimportwebfromdatetimeimportdatetimeasyncdefhandle(request):#休眠一秒asyncio.sleep(1)returnweb.Response(text=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S'))app=web.Application()app.add_routes([web.get('/',handle),])if__name__=='__main__':web.run_app(app)并发请求总数耗时（秒）处理speed(Requests/second)10010000102.31097.745001000022.129451.8910001000012.780782.50可以看出，随着并发数的增加，处理速度也有显着提升，且趋势接近线性。
