Python greenlet实现原理和使用示例

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，今天整理了一下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.

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.

目前所讨论的协程，一般是编程语言提供支持的。目前我所知提供协程支持的语言包括python，lua，go，erlang, scala和rust。协程不同于线程的地方在于协程不是操作系统进行切换，而是由程序员编码进行切换的，也就是说切换是由程序员控制的，这样就没有了线程所谓的安全问题。

所有的协程都共享整个进程的上下文，这样协程间的交换也非常方便。

相对于第二种方案（I/O多路复用），使得使用协程写的程序将更加的直观，而不是将一个完整的流程拆分成多个管理的事件处理。协程的缺点可能是无法利用多核优势，不过，这个可以通过协程+进程的方式来解决。

协程可以用来处理并发来提高性能，也可以用来实现状态机来简化编程。我用的更多的是第二个。去年年底接触python，了解到了python的协程概念，后来通过pycon china2011接触到处理yield，greenlet也是一个协程方案，而且在我看来是更可用的一个方案，特别是用来处理状态机。

目前这一块已经基本完成，后面抽时间总结一下。

总结一下：

1）多进程能够利用多核优势，但是进程间通信比较麻烦，另外，进程数目的增加会使性能下降，进程切换的成本较高。程序流程复杂度相对I/O多路复用要低。

2）I/O多路复用是在一个进程内部处理多个逻辑流程，不用进行进程切换，性能较高，另外流程间共享信息简单。但是无法利用多核优势，另外，程序流程被事件处理切割成一个个小块，程序比较复杂，难于理解。

3）线程运行在一个进程内部，由操作系统调度，切换成本较低，另外，他们共享进程的虚拟地址空间，线程间共享信息简单。但是线程安全问题导致线程学习曲线陡峭，而且易出错。

4）协程有编程语言提供，由程序员控制进行切换，所以没有线程安全问题，可以用来处理状态机，并发请求等。但是无法利用多核优势。

上面的四种方案可以配合使用，我比较看好的是进程+协程的模式。