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    用Python实现每秒处理120万次HTTP请求
    时间:2017-04-24 15:54 来源:网络整理 作者:网络 浏览:收藏 挑错 推荐 打印

    用 Python 做到每秒处理上百万次 HTTP 请求,可能吗?也许不能,但直到最近,这已成为现实。

    很多公司都在为了提升程序的执行性能和降低服务器的运营成本,而放弃 Python 去选择其它编程语言,其实这样做并不是必须,因为 Python 完全可以胜任这些任务。

    Python 社区最近做了大量关于性能的优化。CPython 3.6 重写了新的字典从而全面提升解析器的执行性能。由于引入更快的调用规则和字典查询缓存,CPython 3.7 甚至还要更快。

    我们可以用 PyPy 的 Just-in-Time 来编译复杂的科学计算任务,NumPy 的测试套件也优化了和 C 扩展的兼容性,同时 PyPy 还计划于今年晚些时候做到和 Python 3.5 保持一致。

    这些振奋人心的变化激励着我想要有所创新,Python 所擅长的领域众多,我选择了其中一个:Web 和 MicroServices 开发。

    了解 Japronto!

    Japronto 是一个全新的,为微服务量身打造的微框架。实现它的主要目标包含够快、可扩展和轻量化。的确它快的吓人,甚至远比 NodeJS 和 Go 还要快的多的多。要感谢 asyncio,让我可以同时编写同步和异步代码。

    用Python实现每秒处理120万次HTTP请求

    Python 的微框架(蓝色)、NodeJS 和 Go (绿色) 和 Japronto (紫色)

    勘误表:用户 @heppu 提到,如果谨慎点用 Go 的 stdlib HTTP 服务器可以写出比上图的 Go 快 12% 的代码。另外 fasthttp 也是一个非常棒的 Go 服务器,同样的测试中它的性能几乎只比 Japronto 低 18%。真是太棒了!更多细节查可以看 https://github.com/squeaky-pl/japronto/pull/12 和 https://github.com/squeaky-pl/japronto/pull/14

    用Python实现每秒处理120万次HTTP请求

    我们可以看到其实 Meinheld WSGI 服务器已经和 NodeJS 和 Go 的性能差不多了。尽管它用的是阻塞式设计,但还是要比前面那四个要快的多,前面四个用的是异步的 Python 解决方案。所以,不要轻易相信别人那些关于异步系统总是比同步系统更快的说法,虽然都是并发处理的问题,但事实远不如想象的那么简单。

    虽然我只是用 “Hello World” 来完成上面这个关于微框架的测试,但它清晰的展现了各种服务器框架的处理能力。

    这些测试是在一台亚马逊 AWS EC2 的 c4.2xlarge 实例上完成的,它有 8 VCPUs,数据中心选在圣保罗区域,共享主机、HVM 虚拟化、普通磁盘。操作系统是 Ubuntu 16.04.1 LTS (Xenial Xerus),内核为 Linux 4.4.0–53-generic x86_64。操作系统显示的 CPU 是 Xeon® E5–2666 v3 @ 2.90GHz。Python 我用的版本是 3.6,刚从源码编译来的。

    公平起见,所有程序,包括 Go,都只运行在单个处理器内核上。测试工具为 wrk,参数是 1 个线程,100 个链接和每个链接 24 个请求(累计并发 2400 次请求)。

    用Python实现每秒处理120万次HTTP请求


    HTTP 流水线(图片来自 Wikipedia)

    HTTP 流水线在这里起着决定性的因素,因为 Japronto 用它来做执行并发请求的优化。

    大多数服务器把来自客户端的流水线和非流水线请求都一视同仁,用同样的方法处理,并没有做针对性的优化。(实际上 Sanic 和 Meinheld 也是默默的把流水线请求当做非流水线来处理,这违反了 HTTP 1.1 协议)

    简单来说,通过流水线技术,客户端不用等到服务器端返回,就可以在同一条 TCP 链接上继续发送后续的请求。为了保障通讯的完整性,服务器端会按照请求的顺序逐个把结果返回给客户端。

    细节优化过程

    当一堆小的 GET 请求被客户端以流水线打包发送过来,服务器端很可能只需要一次系统调用,读取一个 TCP 数据包就能拿到全部的请求。

    系统调用,以及在内核空间到用户空间之间移动数据,相比起在进程内部移动数据,成本要高的多。这就是为什么不到万不得已,要尽可能少做系统调用的次数。

    当 Japronto 收到数据并成功解析出请求序列时,它会尝试尽可能快的把这些请求执行完成,并以正确的顺序合并所有结果,然后只执行一次系统调用发送数据给客户端。实际上因为有 scatter/gather IO 这样的系统调用,合并的工作并不需要自己去完成,只不过 Japronto 暂时还没有用到这些功能。

    然而事情并不总是那么完美,有时候请求需要耗费很长时间去处理,等待完成的过程增加了不必要的延迟。

    当我们做优化时,有必要考虑系统调用的成本和请求的预期完成时间。

    用Python实现每秒处理120万次HTTP请求


    经过优化 Japronto 拿到了 1,214,440 RPS 的成绩

    除了利用客户端流水线请求,和优化调用,还有一些其它可用的技术。

    Japronto 几乎都是用 C 写的。包含解析器、协议、链接管理、路由、请求、应答等对象都是用 C 扩展写的。

    Japronto 力图做到 Python 的懒加载,比如,协议头的字典只有在被试图请求到时才会被创建,另外一系列的对象也只有在第一次使用时才会被创建。

    Japronto 使用超牛逼的 picohttpparser C 库来解析状态、协议头以及分片的 HTTP 消息体。Picohttpparser 是直接调用现代 CPU 集成的 SSE4.2 扩展文本处理指令去快速匹配 HTTP 标记的边界(那些 10 年前的老 x86_64 CPU 都有这玩意儿)。I/O 用到了超棒的 uvloop,它是一个 libuv 的封装,在最底层,它是调用 epoll 来提供异步读写通知。

    用Python实现每秒处理120万次HTTP请求


    Picohttpparser 依赖 SSE4.2 和 CMPESTRI x86_64 的特性做解析

    (责任编辑:admin)