python greenlet 背景介绍与实现机制

Z时代
2024-01-10
分类：综合

python

最近开始研究Python的并行开发技术，包括多线程，多进程，协程等。逐步整理了网上的一些资料，今天整理一下greenlet相关的资料。

并发处理的技术背景

并行化处理目前很受重视，因为在很多时候，并行计算能大大的提高系统吞吐量，尤其在现在多核多处理器的时代，所以像lisp这种古老的语言又被人们重新拿了起来，函数式编程也越来越流行。介绍一个python的并行处理的一个库： greenlet。 python 有一个非常有名的库叫做 stackless ，用来做并发处理，主要是弄了个叫做tasklet的微线程的东西，而greenlet 跟stackless的最大区别是，他很轻量级？不够，最大的区别是greenlet需要你自己来处理线程切换，就是说，你需要自己指定现在执行哪个greenlet再执行哪个greenlet。

greenlet的实现机制

以前使用python开发web程序,一直使用的是fastcgi模式.然后每个进程中启动多个线程来进行请求处理.这里有一个问题就是需要保证每个请求响应时间都要特别短,不然只要多请求几次慢的就会让服务器拒绝服务,因为没有线程能够响应请求了.平时我们的服务上线都会进行性能测试的,所以正常情况没有太大问题.但是不可能所有场景都测试到.一旦出现就会让用户等好久没有响应.部分不可用导致全部不可用.后来转换到了coroutine,python 下的greenlet.所以对它的实现机制做了一个简单的了解.

每个greenlet都只是heap中的一个python object(PyGreenlet).所以对于一个进程你创建百万甚至千万个greenlet都没有问题.

typedef struct _greenlet {
PyObject_HEAD
char* stack_start;
char* stack_stop;
char* stack_copy;
intptr_t stack_saved;
struct _greenlet* stack_prev;
struct _greenlet* parent;
PyObject* run_info;
struct _frame* top_frame;
int recursion_depth;
PyObject* weakreflist;
PyObject* exc_type;
PyObject* exc_value;
PyObject* exc_traceback;
PyObject* dict;
} PyGreenlet;

每一个greenlet其实就是一个函数,以及保存这个函数执行时的上下文.对于函数来说上下文也就是其stack..同一个进程的所有的greenlets共用一个共同的操作系统分配的用户栈.所以同一时刻只能有栈数据不冲突的greenlet使用这个全局的栈.greenlet是通过stack_stop,stack_start来保存其stack的栈底和栈顶的,如果出现将要执行的greenlet的stack_stop和目前栈中的greenlet重叠的情况,就要把这些重叠的greenlet的栈中数据临时保存到heap中.保存的位置通过stack_copy和stack_saved来记录,以便恢复的时候从heap中拷贝回栈中stack_stop和stack_start的位置.不然就会出现其栈数据会被破坏的情况.所以应用程序创建的这些greenlet就是通过不断的拷贝数据到heap中或者从heap中拷贝到栈中来实现并发的.对于io型的应用程序使用coroutine真的非常舒服.

下面是greenlet的一个简单的栈空间模型(from greenlet.c)

下面是一段简单的greenlet代码.

from greenlet import greenlet
def test1():
    print 12
    gr2.switch()
    print 34
def test2():
    print 56
    gr1.switch()
    print 78
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()