Python高并发和多线程有什么关系_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

多线程高并发不容易。2113因为python的线程虽然是真5261线程,不过它有GIL。 所以通常4102会使用twisted工具,高并发就1653不是难题了。在linux下更容易。由于windows下不知道socket的复制。所以不能使用多进程管理多个python实例处理一个端口的请求。所以建议你走另外一条路,使用nginx之类的代理,再通过wsgi连接。 另外一种办法是使用jython, 这是没有GIL锁的。 不过话说回来,高并发并不取决于语言快慢。而在于处理请求的快慢。 如果你的请求处理速度极快,即使10个线程也可以高并发到3000以上。甚至8000都可以做到。追问嗯,多进程确实是不能用了。我的想法是,实现多线程,异步处理。可是我做的只能并发到1500+就上不去了。怎么实现多个线程,并发3000以上呢,请求处理,不必在意。求代码……追答并发上不去,不是因为你代码写得不好。是因为你的机器不行啊。你换linux服务器。用localhost连接做测试 ,可以轻松上到8000啊。 不过你用8000线程是不行的。最多几百线程。不过保证每个线程的处理速度。 我们说的并发是指每秒处理多少个。 而不是同时连接8000个。 另外还有一个限制。每个进程能打开的文件句柄数有限制。你同时让8000个人连接你,就等于你8000个文件句柄打开。所以要将ulimit设置到6万以上。 如果是windows下,也可以,需要用server版,并做相应的设置www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

“高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程

我用的是tornado,支持微线程,支持最新的python3.x,在原生python里面并发能力是最强的,自带的模板功能我感觉也够用了。 当然缺点是这个框架很精简(从另外一个方面说也是优点),很多功能都得自己实现,不像Django什么都给你集成好了。

多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现。

python就别去考虑高并发框架了,哪个简单用哪个,反正以后性能优化也是要靠多进程的 多进程肯定不够的,至少也要用 greenlet 或 tornado。

高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求(例如:12306的抢票情况;天猫双十一活动)。

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该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求,数据库的操作等。如果高并发处理不好,不仅仅降低了用户的体验度(请求响应时间过长),同时可能导致系统宕机,严重的甚至导致OOM异常,系统停止工作等。如果要想系统能够适应高并发状态,则需要从各个方面进行系统优化,包括,硬件、网络、系统架构、开发语言的选取、数据结构的运用、算法优化、数据库优化……而多线程只是其中解决方法之一。

python是一门高级的编程语言,同时也是非常热火的编程语言,python相对于其他的语言来说,具有自己独特的优势,功能强大、语法简单、上手容易,同时也是一个适合零基础人员学习的,在应用领域以及就业岗位上都是比较多的,薪资待遇水平也会非常

实现高并发需要考虑: 系统的架构设计,如何在架构层面减少不必要的处理(网络请求,数据库操作等) 网络拓扑优化减少网络请求时间、如何设计拓扑结构,分布式如何实现? 系统代码级别的代码优化,使用什么设计模式来进行工作?哪些类需要使用单例,哪些需要尽量减少new操作? 提高代码层面的运行效率、如何选取合适的数据结构进行数据存取?如何设计合适的算法? 任务执行方式级别的同异步操作,在哪里使用同步,哪里使用异步? JVM调优,是以server模式还是以clien模式运行,如何设置Heap、Stack、Eden的大小,如何选择GC策略,控制Full GC的频率? 数据库优化减少查询修改时间。数据库的选取?数据库引擎的选取?数据库表结构的设计?数据库索引、触发器等设计?是否使用读写分离?还是需要考虑使用数据仓库? 缓存数据库的使用,如何选择缓存数据库?是Redis还是Memcache? 如何设计缓存机制? 数据通信问题,如何选择通信方式?是使用TCP还是UDP,是使用长连接还是短连接?NIO还是BIO?netty、mina还是原生socket? 操作系统选取,是使用winserver还是Linux?或者Unix? 硬件配置?是8G内存还是32G,网卡10G还是1G?

python开发工程师是指运用Python进行软件开发的工程师岗位。 python语言进行程序开发的知识和技巧,包括python的安装和环境配置、python的基本语法、模块和函数、内置数据结构、字符串和文件的处理、正则表达式的使用、异常的捕获和处理、面向对

以上的这些问题在高并发中都是必须要深入考虑的,就像木桶原理一样,只要其中的某一方面没有考虑到,都会造成系统瓶颈,影响整个系统的运行。而高并发问题不仅仅涉及面之广,同时又要求有足够的深度!!!

而多线程在这里只是在同/异步角度上解决高并发问题的其中的一个方法手段,是在同一时刻利用计算机闲置资源的一种方式。

多线程在解决高并发问题中所起到的作用就是使计算机的资源在每一时刻都能达到最大的利用率,不至于浪费计算机资源使其闲置。

python 就不能考虑高并发gevent 焦作人另外 pypy+tornado 有惊喜,42w 7IP 懂的自然懂,内存占用没记错是10k+/Conn,python的web框架2113很多django (大而全,模板,5261orm都自带)flask (pocoo出品,比属精品,自带jinja2模板,可以替4102换)web.py (这个我没灶余态用过,1653作者自杀,白瞎了一个高手)bottle (只有一个文件的框架,需要自己构建整个开发体系)uliweb (中国人开发的,也很不错)Tornado (异步框架,适合长连接,比如在线聊天之类的)Python框架虽然说是百花齐放,但仍然有那么一家是最大的,它就是Django。Django为人所称道的地方主要有:①完美的文档,Django的成功,我觉得很大一部分原因要归功于Django近乎完美的官方文档(包括Django book)。②全套的解决方案,Django象Rails一样,提供全套的解决方案(full-stack framework + batteries included),基本要什么有什么(比如:cache、session、feed、orm、geo、毁衡auth),而且全部Django自己造,开发网 站应手的工具Django基本都给你做好了,因此开发效率是不用说的,出了问题也算好找,不在你的代码里就在Django的源码里。③强大的URL路由配置,Django让你可以设计出非常优雅的URL,在Django里你基本可以跟丑陋的GET参数说拜拜。④自助管理后台,admin interface是Django里比较吸引眼球的一项contrib,让你几乎不用写一行隐源代码就拥有一个完整的后台管理界面。本回答被提问者采纳内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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