Python-Serverprogrammierung: Verwendung mehrerer Prozesse zur Lösung von Problemen mit hoher Parallelität

Mit der rasanten Entwicklung des Internets steigt auch die Zahl der Nutzer und Besuche von Netzwerkanwendungen. Für Serveranwendungen, die viele gleichzeitige Anforderungen verarbeiten müssen, ist die Verbesserung der gleichzeitigen Verarbeitungsfähigkeiten des Servers zu einem wichtigen Thema geworden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Multiprozesstechnologie Probleme mit hoher Parallelität aus der Perspektive der Python-Serverprogrammierung lösen können.

Python wird als höhere Programmiersprache häufig in der Webserverprogrammierung verwendet. Python verfügt über viele integrierte Module zur Verarbeitung gleichzeitiger Anforderungen, z. B. Multiprocessing, Threading, Asyncio usw. Unter diesen eignet sich das Multiprocessing-Modul am besten für die Behandlung von Problemen mit hoher Parallelität.

Mehrere Prozesse beziehen sich auf mehrere Programme, die in mehreren Prozessen ausgeführt werden. Jeder Prozess verfügt über seinen eigenen Code, Speicherplatz und seine eigene Betriebsumgebung. In Python ist es sehr praktisch, das Multiprocessing-Modul zur Implementierung der Multiprozessprogrammierung zu verwenden. Lassen Sie uns mehr darüber erfahren, wie Sie Multiprocessing nutzen können, um Probleme mit hoher Parallelität zu lösen.

1. Erstellen Sie einen Prozesspool

Um mehrere Prozesse zur Bewältigung von Problemen mit hoher Parallelität zu verwenden, müssen Sie zunächst einen Prozesspool erstellen. In Python kann dies durch die Klasse multiprocessing.Pool erreicht werden. Prozesse im Prozesspool können den Speicher gemeinsam nutzen und nach der Erstellung im Hauptprozess wiederverwendet werden. Bevor Sie den Prozesspool verwenden, müssen Sie zwei Punkte berücksichtigen:

(1) Die Größe des Prozesspools: Die Größe des Prozesspools muss basierend auf der Leistung und Auslastung der Serververarbeitungsanforderungen bestimmt werden, was normalerweise davon abhängt abhängig von der Anzahl der CPU-Kerne des Servers.

(2) Kommunikation zwischen Prozessen: Zwischen mehreren Prozessen ist Kommunikation erforderlich, um Aufgaben zu koordinieren und Probleme wie wiederholte Ausführung zu vermeiden. In Python können Sie die Queue-Klasse verwenden, um die Kommunikation zwischen Prozessen zu implementieren.

2. Gleichzeitige Anfragen bearbeiten

Nachdem Sie den Prozesspool erstellt haben, können Sie mit der Bearbeitung gleichzeitiger Anfragen beginnen. Bei Serveranwendungen ist die anfängliche Methode zur Bearbeitung von Anforderungen relativ einfach. Nachdem der Server gestartet wurde, wartet er immer auf Anfragen vom Client und der Server verarbeitet die Anfrage erst, wenn sie den Server erreicht. Ist das Anfragevolumen jedoch zu groß, wird der Server blockiert, was zu langen Antwortzeiten führt.

Um dieses Problem zu lösen, kann die Multiprozesstechnologie eingesetzt werden. Wenn der Server die Anfrage des Clients empfängt, übergibt er die Anfrageinformationen an den Prozesspool. Die Prozesse im Prozesspool beginnen mit der Verarbeitung von Anforderungen, und der Hauptprozess kann weiterhin andere Anforderungen abhören und verarbeiten. Auf diese Weise wird die Rechenleistung des Servers erheblich verbessert.

3. Datenbankverarbeitung

Serveranwendungen sind normalerweise untrennbar mit Datenbankoperationen verbunden. Auch die Datenbankverarbeitung ist ein Thema, das besondere Aufmerksamkeit erfordert, wenn mehrere Prozesse zur Bearbeitung von Anfragen verwendet werden. Der Betrieb derselben Datenbank in mehreren Prozessen führt zu Problemen wie der Datenkonsistenz. Um diese Probleme zu vermeiden, müssen entsprechende Maßnahmen ergriffen werden:

(1) Erstellen Sie unterschiedliche Datenbankverknüpfungen für jeden Prozess im Prozesspool, um dies zu vermeiden Es liegt ein Problem mit der Datensynchronisierung vor.

(2) Verwenden Sie ein ORM-Framework (z. B. Django ORM oder SQLAlchemy), um Datenbankoperationen abzuwickeln. Das ORM-Framework kann Abfragen zwischenspeichern, wiederholte Abfragen vermeiden und die Effizienz des Datenbankzugriffs verbessern.

4. Ausnahmebehandlung

Wenn mehrere Prozesse Anforderungen bearbeiten, ist auch die Ausnahmebehandlung ein Problem, das Aufmerksamkeit erfordert. Wenn ein Prozess auf eine Ausnahme stößt und beendet wird, muss der Client rechtzeitig auf die Anfrage reagieren, um zu verhindern, dass der Client nach langer Wartezeit nicht die richtige Antwort erhalten kann. Zu diesem Zweck kann die folgende Strategie angewendet werden:

(1) Erstellen Sie eine Ausnahmewarteschlange im Prozesspool. Wenn im Prozess eine Ausnahme auftritt, werden die Ausnahmeinformationen in die Warteschlange verschoben.

(2) Während der Hauptprozess auf Anfragen wartet, muss er auch ständig die Ausnahmewarteschlange überprüfen. Sobald eine Ausnahme gefunden wird, kann er dem Client rechtzeitig antworten.

Zusammenfassung

Python ist eine Sprache, die sich sehr gut für die Serverprogrammierung eignet. Sie hat den Vorteil, dass sie leicht zu erlernen, effizient und stabil ist und reich an Bibliotheken und Coroutinen von Drittanbietern ist. Durch den Einsatz der Multiprozesstechnologie können die gleichzeitigen Verarbeitungsfunktionen des Python-Servers leicht verbessert werden. Für Serveranwendungen, die viele gleichzeitige Anforderungen verarbeiten müssen, ist die Multiprozessprogrammierung eine sehr effektive Lösung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Verwendung mehrerer Prozesse zur Lösung von Problemen mit hoher Parallelität. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!