实现python多线程池

实现python多线程池相关知识

• Python多线程----线程池

  Python多线程----线程池 需求：假设我们现在有一个多线程项目，每有一个用户连接进来，我们的服务器就会创建一个线程。而我们的服务器最多能够承载100个线程，再多就会崩溃。为了防止恶意用户伪装真实用户构建大量的访问来让我们的服务器崩溃，现在需要对线程数量进行限制，一共只有100个线程，并且当一个用户访问结束以后线程会自动归还，等待下一个用户访问。如果100个线程全部被占用则101个用户进入阻塞时间，直到某一个用户退出，线程得到释放，101个用户才能被通行。 不难看出上面的需求
• Python 并发编程之线程池/进程池

  原文链接：http://www.codeceo.com/article/python-concurrent-futures.html引言Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。Executor和Futureconcurrent.futures模块的基础是Exectuor，Executor是一个抽象类，它不能被直接使用。但是它提供的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor却是非常有用，
• Python 并发编程之线程池/进程池

  原文链接：http://www.codeceo.com/article/python-concurrent-futures.html引言Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。Executor和Futureconcurrent.futures模块的基础是Exectuor，Executor是一个抽象类，它不能被直接使用。但是它提供的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor却是非常有用，
• python 多线程 --- 线程池

  Python标准库中from concurrent.futures下的ThreadPoolExecutor。 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # 首先导包 from threading import Thread # 创建一个线程 t = Thread(target=function_name,args=(function_params1,function_paramsn)) t.start() # 2. 使用继承的方法创建进程 from threading import Thread # 创建一个class，必须继承Thread class MyThread(Thread): # 继承Thread的类，必须实现run方法，线程就是从这里开始执行的 def run

实现python多线程池相关课程

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实现python多线程池相关教程

• 3.1 线程池隔离实现服务资源隔离 通过对处理项目中的工作线程的隔离，来避免工作线程处理接口时所产生的阻塞行为，从而保证工作线程可以顺利地调用接口来满足业务需要。而隔离工作线程的方式，就是为每个接口分配一个线程池，并在线程池中维护一定数量的线程，这样，当上述的接口 2 发生服务资源等待时，由于每个接口都分配了不同的线程池，所以不会影响到后续的 3 4 5 接口，如下图所示：线程池隔离实现原理可以看到，由于为每个服务接口均分配了不同的线程池，所以在接口 2 出现服务等待时，并不会影响后续接口的调用，从而保证了业务的顺利进行。我们继续以 hello 方法为例，来看如何实现线程池隔离。@RequestMapping(value = "hello", method = RequestMethod.GET)@HystrixCommand(threadPoolKey = "HelloHystrix", threadPoolProperties = { @HystrixProperty(name = "coresize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize", value = "true"), @HystrixProperty(name = "maximumSize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "2")})@ResponseBodypublic String hello() throws InterruptedException { return "helloWorld";}代码解释：第 2 行，我们通过配置 HystrixCommand 注解的 threadPoolKey 属性来为本接口分配一个名称为 HelloHystrix 的线程池。第 3 行，我们通过配置 threadPoolProperties 中的参数属性，来维护 HelloHystrix 线程池中的核心线程数量、最大线程数量。通过添加上述注解并配置其中的属性，我们就可以通过线程池隔离的方式来实现服务资源隔离。Tips: 线程池中的线程数量，一定要根据该接口所实现的业务需求来设置，设置过多，则会浪费资源空间，设置过少，则不能支撑业务需要，所以配置线程数量一定要谨慎。
• 2.3 线程池 假设您要处理数百个项目，为每个项目启动一个线程将破坏您的系统资源。它看起来像这样：pages_to_crawl = %w( index about contact ... )pages_to_crawl.each do |page| Thread.new { puts page }end如果这样做，您将与服务器启动数百个连接，因此这可能不是一个好主意。一种解决方案是使用线程池。线程池使您可以在任何给定时间控制活动线程的数量。您可以建立自己的池，但是我不建议你这样去做，Ruby有一个Gem可以为您完成这个操作。实例：require 'celluloid'class Worker include Celluloid def process_page(url) puts url endendpages_to_crawl = %w( index about contact products ... )worker_pool = Worker.pool(size: 5)# If you need to collect the return values check out 'futures'pages_to_crawl.each do |page| worker_pool.process_page(page)end这次只有5个线程在运行，完成后他们将选择下一个项目。
• 3. 线程池模型 线程池模型的结构如下：从图中可以看出，线程池模型的程序结构如下：创建一个监听线程，通常会采用 Java 主线程作为监听线程。创建一个 java.net.ServerSocket 实例，调用它的 accept 方法等待客户端的连接。服务器预先创建一组线程，叫做线程池。线程池中的线程，在服务运行过程中，一直运行，不会退出。当有新的客户端和服务器建立连接，accept 方法会返回 java.net.Socket 对象，表示新的连接。服务器一般会创建一个处理 java.net.Socket 逻辑的任务，并且将此任务投递给线程池去处理。然后，监听线程返回，继续调用 accept 方法，等待新的客户端连接。线程池调度空闲的线程去处理任务。在新新任务中调用 java.net.Socket 的 recv 和 send 方法和客户端进行数据收发。当数据收发完成后，调用 java.net.Socket 的 close 方法关闭连接，任务完成。线程重新回归线程池，等待调度。下来，我们同样通过示例代码演示一下线程池模型的编写方法。程序功能和每线程模型完全一致，所以我们只编写服务端程序，客户端程序采用每线程模型的客户端。示例代码如下：import java.io.*;import java.net.ServerSocket;import java.net.Socket;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class TCPServerThreadPool{ // 服务监听端口号 private static final int PORT =56002; // 开启线程数 private static final int THREAD_NUMS = 20; private static ExecutorService pool = null; // 创建一个 socket Task 类，处理数据收发 private static class SockTask implements Callable<Void> { private Socket sock = null; public SockTask(Socket sock){ this.sock = sock; } @Override public Void call() throws Exception { try { while (true){ // 读取客户端数据 DataInputStream in = new DataInputStream( new BufferedInputStream(sock.getInputStream())); int msgLen = in.readInt(); byte[] inMessage = new byte[msgLen]; in.read(inMessage); System.out.println("Recv from client:" + new String(inMessage) + "length:" + msgLen); // 向客户端发送数据 String rsp = "Hello Client!\n"; DataOutputStream out = new DataOutputStream( new BufferedOutputStream(sock.getOutputStream())); out.writeInt(rsp.getBytes().length); out.write(rsp.getBytes()); out.flush(); System.out.println("Send to client:" + rsp + " length:" + rsp.getBytes().length); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (sock != null){ try { sock.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } return null; } } public static void main(String[] args) { ServerSocket ss = null; try { pool = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUMS); // 创建一个服务器 Socket ss = new ServerSocket(PORT); while (true){ // 监听新的连接请求 Socket conn = ss.accept(); System.out.println("Accept a new connection:" + conn.getRemoteSocketAddress().toString()); pool.submit(new SockTask(conn)); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (ss != null){ try { ss.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } }}
• 5. 多线程实现之实现 Runnable 接口 Tips：由于 Java 是面向接口编程，且可进行多接口实现，相比 Java 的单继承特性更加灵活，易于扩展，所以相比方式一，更推荐使用方式二进行线程的创建。实现步骤：步骤 1：实现 Runnable 接口，implements Runnable；步骤 2：复写 run () 方法，run () 方法是线程具体逻辑的实现方法。实例：/** * 方式二：实现java.lang.Runnable接口 */public class ThreadRunnableTest implements Runnable{//步骤 1 @Override public void run() {//步骤 2 //run方法内为具体的逻辑实现 System.out.println("create thread by runnable implements"); } public static void main(String[] args) { new Thread(new ThreadRunnableTest()). start(); }}
• 2. 多线程的基本使用 Python 的 threading 模块中提供了类 Thread 用于实现多线程，用户有两种使用多线程的方式:在线程构造函数中指定线程的入口函数。自定义一个类，该类继承类 Thread，在自定义的类中实现 run 方法。
• 3.3 线程池配置模块详解 参数名称：coreSize参数说明：该属性用来设置核心线程池的大小，默认为 10 。参数名称：maximumSize参数说明：该属性是用来设置线程池的最大线程数量，默认为 10 ，在 1.5.9 版本之前，线程池的核心线程数量总是与线程池的最大线程数量保持一致。参数名称：allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize参数说明：该属性是用来设置，是否启用 maximumSize ，即设置线程池的 coreSize 和 maximumSize 的值不一致，当被设置为 true 时，该属性生效，即线程池的最大线程数量大于或等于线程池的核心线程数量。该属性的默认值为 false 。参数名称：keepAliveTimeMinutes参数说明：该参数是用来设置线程的存活时间，即在线程池的核心线程数量小于线程池的最大线程数量时，一个线程的可运行时长。该属性的默认值为 1 分钟。

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