python中的阻塞函数 python阻塞和非阻塞

如何解决python socket server重启后端口被占用的问题

本文介绍下，在solaris 系统下，python socket server重启后，提示端口被占用，telnet端口失败。这里给出一个解决方法，有需要的朋友参考下。

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在solaris 系统下，socket server被重启后，提示端口被占用，telnet端口又是不成功的，说明服务已被关闭。

通过netstat可以看到端口还处于于fin_wait_2状态，solaris要4分钟才能关闭。

遇到这个问题时，可以采用如下的方法解决，以减少等待时间。

1，加上s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)。

代码：

复制代码代码示例:

self.host=socket.gethostbyname(socket.gethostname())

s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)

s.bind((self.host,self.port))

s.listen(5)

2，修改系统fin_wait,time_wait的时间设置。这个时间改短，也利于系统系能。

修改方法

查看或设置：

使用get命令来确定当前时间间隔，并使用set命令将时间间隔指定为30秒。

例如:

复制代码代码示例:

ndd -get /dev/tcp tcp_time_wait_interval

ndd -set /dev/tcp tcp_time_wait_interval 30000

缺省值：对于 Solaris 操作系统，缺省等待时间间隔为 240000 毫秒（即 4 分钟）。

建议值：60000 毫秒。

Solaris TCP_FIN_WAIT_2_FLUSH_INTERVAL

描述：

指定禁止处于FIN_WAIT_2状态的连接保持该状态的计时器时间间隔。

当连接比率较高时，这将累积大量的TCP/IP连接，从而导致服务器性能下降。在高峰时间段，服务器会发 生延迟。

如果服务器延迟，netstat命令显示对HTTP Server打开的许多套接字处于CLOSE_WAIT或FIN_WAIT_2状态。

明显的延迟可能会长达4分钟，其间服务器无法发送任何响应，但是CPU利用率保持很高，所有活动都在系统进程中。

查看和设置：

使用get命令来确定当前时间间隔，并使用set命令将时间间隔指定为67.5秒。

例如:

复制代码代码示例:

ndd -get /dev/tcp tcp_fin_wait_2_flush_interval

ndd -set /dev/tcp tcp_fin_wait_2_flush_interval 67500

缺省值：675000 毫秒

建议值：67500 毫秒

Solaris TCP_KEEPALIVE_INTERVAL

描述：

“保持活动”包确保连接保持活动和已建立状态。

查看或设置：

使用ndd命令来确定当前值或设置该值。

例如：

复制代码代码示例:

ndd -set /dev/tcp tcp_keepalive_interval 300000

缺省值：7200000 毫秒

建议值：15000 毫秒

Python中socket里的.recv()函数问题

可以通过setsockopt，或者更简单的setblocking,

settimeout设置。阻塞式的socket的recv服从这样的规则：

当缓冲区内有数据时，立即返回所有的数据；当缓冲区内无数据时，阻塞直到缓冲区中有数据。非阻塞式的socket的recv服从的规则则是：

当缓冲区内有数据时，立即返回所有的数据；当缓冲区内无数据时，产生EAGAIN的错误并返回（在Python中会抛出一个异常）。两种情况都不会返回空字符串，返回空数据的结果是对方关闭了连接之后才会出现的。

python2.7怎么实现异步

改进之前

之前，我的查询步骤很简单，就是：

前端提交查询请求 -- 建立数据库连接 -- 新建游标 -- 执行命令 -- 接受结果 -- 关闭游标、连接

这几大步骤的顺序执行。

这里面当然问题很大：

建立数据库连接实际上就是新建一个套接字。这是进程间通信的几种方法里，开销最大的了。

在“执行命令”和“接受结果”两个步骤中，线程在阻塞在数据库内部的运行过程中，数据库连接和游标都处于闲置状态。

这样一来，每一次查询都要顺序的新建数据库连接，都要阻塞在数据库返回结果的过程中。当前端提交大量查询请求时，查询效率肯定是很低的。

第一次改进

之前的模块里，问题最大的就是第一步——建立数据库连接套接字了。如果能够一次性建立连接，之后查询能够反复服用这个连接就好了。

所以，首先应该把数据库查询模块作为一个单独的守护进程去执行，而前端app作为主进程响应用户的点击操作。那么两条进程怎么传递消息呢？翻了几天Python文档，终于构思出来：用队列queue作为生产者（web前端）向消费者（数据库后端）传递任务的渠道。生产者，会与SQL命令一起，同时传递一个管道pipe的连接对象，作为任务完成后，回传结果的渠道。确保，任务的接收方与发送方保持一致。

作为第二个问题的解决方法，可以使用线程池来并发获取任务队列中的task，然后执行命令并回传结果。

第二次改进

第一次改进的效果还是很明显的，不用任何测试手段。直接点击页面链接，可以很直观地感觉到反应速度有很明显的加快。

但是对于第二个问题，使用线程池还是有些欠妥当。因为，CPython解释器存在GIL问题，所有线程实际上都在一个解释器进程里调度。线程稍微开多一点，解释器进程就会频繁的切换线程，而线程切换的开销也不小。线程多一点，甚至会出现“抖动”问题（也就是刚刚唤醒一个线程，就进入挂起状态，刚刚换到栈帧或内存的上下文，又被换回内存或者磁盘），效率大大降低。也就是说，线程池的并发量很有限。

试过了多进程、多线程，只能在单个线程里做文章了。

Python中的asyncio库

Python里有大量的协程库可以实现单线程内的并发操作，比如Twisted、Gevent等等。Python官方在3.5版本里提供了asyncio库同样可以实现协程并发。asyncio库大大降低了Python中协程的实现难度，就像定义普通函数那样就可以了，只是要在def前面多加一个async关键词。async def函数中，需要阻塞在其他async def函数的位置前面可以加上await关键词。

import asyncio

async def wait():

await asyncio.sleep(2)

async def execute(task):

process_task(task)

await wait()

continue_job()

async def函数的执行稍微麻烦点。需要首先获取一个loop对象，然后由这个对象代为执行async def函数。

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(execute(task))

loop.close()

loop在执行execute(task)函数时，如果遇到await关键字，就会暂时挂起当前协程，转而去执行其他阻塞在await关键词的协程，从而实现协程并发。

不过需要注意的是，run_until_complete()函数本身是一个阻塞函数。也就是说，当前线程会等候一个run_until_complete()函数执行完毕之后，才会继续执行下一部函数。所以下面这段代码并不能并发执行。

for task in task_list:

loop.run_until_complete(task)

对与这个问题，asyncio库也有相应的解决方案：gather函数。

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [asyncio.ensure_future(execute(task))

for task in task_list]

loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

loop.close()

当然了，async def函数的执行并不只有这两种解决方案，还有call_soon与run_forever的配合执行等等，更多内容还请参考官方文档。

Python下的I/O多路复用

协程，实际上，也存在上下文切换，只不过开销很轻微。而I/O多路复用则完全不存在这个问题。

目前，Linux上比较火的I/O多路复用API要算epoll了。Tornado，就是通过调用C语言封装的epoll库，成功解决了C10K问题（当然还有Pypy的功劳）。

在Linux里查文档，可以看到epoll只有三类函数，调用起来比较方便易懂。

创建epoll对象，并返回其对应的文件描述符（file descriptor）。

int epoll_create(int size);

int epoll_create1(int flags);

控制监听事件。第一个参数epfd就对应于前面命令创建的epoll对象的文件描述符；第二个参数表示该命令要执行的动作：监听事件的新增、修改或者删除；第三个参数，是要监听的文件对应的描述符；第四个，代表要监听的事件。

int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

等候。这是一个阻塞函数，调用者会等候内核通知所注册的事件被触发。

int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,

int maxevents, int timeout);

int epoll_pwait(int epfd, struct epoll_event *events,

int maxevents, int timeout,

const sigset_t *sigmask);

在Python的select库里：

select.epoll()对应于第一类创建函数；

epoll.register()，epoll.unregister()，epoll.modify()均是对控制函数epoll_ctl的封装；

epoll.poll()则是对等候函数epoll_wait的封装。

Python里epoll相关API的最大问题应该是在epoll.poll()。相比于其所封装的epoll_wait，用户无法手动指定要等候的事件，也就是后者的第二个参数struct epoll_event *events。没法实现精确控制。因此只能使用替代方案：select.select()函数。

根据Python官方文档，select.select(rlist, wlist, xlist[, timeout])是对Unix系统中select函数的直接调用，与C语言API的传参很接近。前三个参数都是列表，其中的元素都是要注册到内核的文件描述符。如果想用自定义类，就要确保实现了fileno()方法。

其分别对应于：

rlist: 等候直到可读

wlist: 等候直到可写

xlist: 等候直到异常。这个异常的定义，要查看系统文档。

select.select()，类似于epoll.poll()，先注册文件和事件，然后保持等候内核通知，是阻塞函数。

实际应用

Psycopg2库支持对异步和协程，但和一般情况下的用法略有区别。普通数据库连接支持不同线程中的不同游标并发查询；而异步连接则不支持不同游标的同时查询。所以异步连接的不同游标之间必须使用I/O复用方法来协调调度。

所以，我的大致实现思路是这样的：首先并发执行大量协程，从任务队列中提取任务，再向连接池请求连接，创建游标，然后执行命令，并返回结果。在获取游标和接受查询结果之前，均要阻塞等候内核通知连接可用。

其中，连接池返回连接时，会根据引用连接的协程数量，返回负载最轻的连接。这也是自己定义AsyncConnectionPool类的目的。

我的代码位于：bottle-blog/dbservice.py

存在问题

当然了，这个流程目前还一些问题。

首先就是每次轮询拿到任务之后，都会走这么一个流程。

获取连接 -- 新建游标 -- 执行任务 -- 关闭游标 -- 取消连接引用

本来，最好的情况应该是：在轮询之前，就建好游标；在轮询时，直接等候内核通知，执行相应任务。这样可以减少轮询时的任务量。但是如果协程提前对应好连接，那就不能保证在获取任务时，保持各连接负载均衡了。

所以这一块，还有工作要做。

还有就是epoll没能用上，有些遗憾。

以后打算写点C语言的内容，或者用Python/C API，或者用Ctypes包装共享库，来实现epoll的调用。

最后，请允许我吐槽一下Python的epoll相关文档：简直太弱了！！！必须看源码才能弄清楚功能。

python - 日志记录模块(logging)的二次封装

上篇文章 对logging做了基本介绍，我们可以使用logging来做日志的简单记录。但实际项目应用时，我们一般会根据自身需要对其做二次封装(loggingV2)，然后在其他python文件中, 先import申明后直接调用。

废话不多说，下面给几个二次封装的简单示例：

示例一：

loggingV2.py - 封装

logMain.py - 应用

示例二：

对上述示例进行 模块化封装 ，如下log.py

则任何声明了log模块的python文件都可以调用logging日志系统，如下logMain.py

示例三：

对上述示例进行 定制化封装 ，如下myLog.py

需求：

1）同时实现终端显示与日志文件保存

2）日志文件名除日期外，增加显示时间，精确到秒

3）日志输出级别可配置

4）日志保存路径与文件名可配置

5）日志跨天(或者小时/分钟)，另生成新文件保存

改写logMain.py，如下：

示例四：

对上述示例进行 异步线程封装 ，如下myThreadLog.py

需求：

1）独立线程处理日志，不影响主程序性能

2）使用队列异步处理日志记录

继续改写logMain.py，如下：

注意 - 线程相关操作函数(如下)：

1.threading.Thread() — 创建线程并初始化线程，可以为线程传递参数

2.threading.enumerate() — 返回一个包含正在运行的线程的list

3.threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果

4.Thread.start() — 启动线程

5.Thread.join() — 阻塞函数，一直等到线程结束

6.Thread.isAlive() — 返回线程活动状态

7.Thread.setName() — 设置线程名

8.Thread.getName() — 获取线程名

9.Thread.setDaemon() — 设置为后台线程，这里默认是False，设置为True之后则主线程不会再等待子线程结束才结束，而是主线程结束意味程序退出，子线程也立即结束，注意调用时必须设置在start()之前；

10.除了以上常用函数，线程还经常与互斥锁Lock/事件Event/信号量Condition/队列Queue等函数配合使用