20200902 –

（这篇文章其实应该放在高并发、服务器性能一类的专栏下，但是暂时没有，不过后续还会研究利用C编程来进行这部分的内容，就放在这个下面）

0. 引言

之前的时候接触过高并发相关的内容，当时接触了类似epool这种编程模型，或者更高级的libev这种事件编程；但是这些都是面向服务端的内容，类似C10K这种经典问题。而对于客户端来说，虽然有很多不同语言或者不同类型的压测工具，但很少有介绍自己来编写这部分内容的。通过百度搜索也可以看到相应的结果。

百度搜索结果

也可能是搜索的关键词不对，反正从百度的搜索结果来看，基本上没有什么有效的结果。但是，

直接在谷歌上搜索，是可以找到相应的博文的

。所以，本篇文章从搜索得到的结果来入手，学习如何满足这部分需求。

1. 需求分析

利用python语言编写HTTP客户端，通过类似多线程/多进程，不管是什么手段，实现高并发的并发的连接来请求服务器。虽然有很多压测工具可以使用，但是这里并不是为了测试服务器的能力，而是能模拟出大量HTTP请求，而且说不定还要控制一些内部的逻辑，但是这里不进行深入探讨，只介绍如何模拟出针对某网页的高并发HTTP请求。先来列举一下自己当前能想到的改进方式。

1.1 改进方式（多线程）

如果要达到这样的高并发目的，那么必然不能使用阻塞式的通信方式，必须能够在等待时间过程中，同时能够进行其他的任务，这种需求当然可以利用多线程来实现，多个线程同时请求，并等待结果结果返回退出。

1.2 改进方式（复用TCP连接）

前面多线程的没有高效利用HTTP复用TCP连接的过程，当然可以通过控制复用tcp连接来实现，例如request的session部分。

1.3 改进方式（HTTP流水线）

在HTTP1.1中，可以使用HTTP长连接的方式，同时可以采用流水线技术。

使用HTTP 流水线技术（HTTP pipelining，也有翻译为管道化连接），它是指，在一个TCP连接内，多个HTTP请求可以并行，下一个HTTP请求在上一个HTTP请求的应答完成之前就发起[1]

2. 谷歌的搜索结果记录

在谷歌上搜索到了很多相关的结果（限定使用python语言），下面进行具体介绍。

2.1

Python and fast HTTP clients

本篇文章从基础的角度进行了讲解，算是一篇入门比较好的文章，逐一讲解了各种优化方案，下面具体来介绍。大致上是翻译该篇文章，同时记录一些自己的思考。

2.1.1 利用长连接（TCP复用）

前面提到，HTTP1.1之后可以使用长连接，也就是客户端可以长时间连接，复用该部分TCP连接。平时在进行爬虫任务的时候主要使用
requests
库，而对于
requests
库来说，复用的过程就是使用其提供的Session对象。需要注意的式，如果不是用Session的话，在请求完成之后，该TCP连接就断开了。

import requests

session = requests.Seession()
session.get("https://www.baidu.com")
session.get("https://www.baidu.com")

在文章中提到，这种方式提供了以下这些好处：

通过减少并发连接，降低了CPU和内存利用
降低TCP握手阶段的延迟
当有异常发生时，不用关闭TCP连接

同时前文中提到HTTP支持流水线技术，但是
requests
库并不支持这种方式。

2.1.2 并行化

在前面的例子中，
requests
的缺点就是他是同步的，每次进行了
get
请求都必须等待这个函数结束，可以通过并行化的方式，也就是多线程的方式来实现。文章中提供了两种方式来讲解。

from concurrent import futures
import requests
with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [
        executor.submit(
            lambda: requests.get("http://example.org"))
        for _ in range(8)
    ]
results = [
    f.result().status_code
    for f in futures
]
print("Results: %s" % results)

from requests_futures import sessions
session = sessions.FuturesSession()
futures = [
    session.get("http://example.org")
    for _ in range(8)
]
results = [
    f.result().status_code
    for f in futures
]
print("Results: %s" % results)

2.1.3 异步化

前面的方式中提到，
requests
本身是阻塞的，即使是多线程也有自己的缺点，比如线程消耗等；而在python3.5之后，就提供了一种异步的编程方式
asyncio
，同时
aiohttp
库在其之上提供了异步的HTTP客户端，

~~其提供了类似HTTP流水线的方式来并行在多个连接上发送请求~~

（在aiohttp官网上，明确指出，

aiohttp不支持HTTP流水线

）。关于这部分具体的内容后面进行展开，先看代码。

import aiohttp
import asyncio
async def get(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return response
loop = asyncio.get_event_loop()
coroutines = [get("http://example.com") for _ in range(8)]
results = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*coroutines))
print("Results: %s" % results)

上述的两个库就是本部分要学习的核心了，python3支持的异步IO，以及在其之上的aiohttp库；我昨天的时候也尝试学习这两个内容，就光python asyncio就有非常的大篇幅学习。

这里不对python异步编程的部分进行展开，网上可以找到大量的文章来说明这部分问题，本次学习中主要阅读了文章[2]。这里记录一下阅读之后的主要感觉，首先async在python是一种特殊的生成器，这也是之前的python中要使用该特性是以生成器的方式来调用；然后，这种概念叫做协程，本质上一个程序如果没有显示的调用线程的内容，async就是一个单进程单线程的程序；最后，每次调用await之后，就会将该部分内容返回调用该程序的部分，然后先继续执行。当然，最后等之前异步的操作执行完成后，使用权还是会回去。

有一个主要的监视器来监视他们是否做好了，做好了就把使用权给过去。这可能也是为什么在执行大量的HTTP请求之后，CPU占用率特别高的原因。

2.2 其他的搜索结果

在写这篇文章的时候，还有几篇其他的文章作为了主要参考，这里因为时间问题暂时不再进行具体的描述；先记录文章，后续再进行分析。但是实际上，核心都是利用python的async和aiohttp。

https://pawelmhm.github.io/asyncio/python/aiohttp/2016/04/22/asyncio-aiohttp.html

https://www.artificialworlds.net/blog/2017/06/12/making-100-million-requests-with-python-aiohttp/

https://medium.com/@cgarciae/making-an-infinite-number-of-requests-with-python-aiohttp-pypeln-3a552b97dc95

这三篇文章都是围绕aiohttp编程，实际上没有什么大的变动，但是其中有一些可能API有些变动，其次就是内存的占用，因为这个东西每次都是for循环生成大量的生成器，所以导致非常慢，第三个文章是对前面的改动的，但是我测试了之后也没有得到非常好的结果。

https://github.com/flyakite/100-million-requests-aiohttp

这个就是前面三个网址中，第二个的内容，我就是使用的这个角度来进行自己的测试。

为了有一定的参考价值，利用nginx进行测试，然后发现开启40个进程同时跑这个工具，然后CPU每次都占满了，最大的的时候能到大致4w5的并发数把。但是使用另外一个压测工具wrk的时候，能够达到400K的性能，甚至最后我再进行调优的时候，能够达到了1050K的性能。

可以发现python的这个异步性能还是比不了wrk的这种异步事件编程方式。

关于这边内容，后续还会具体展开，毕竟，为了调试这个东西也是花费了很长时间。

Speeding Up Python with Concurrency, Parallelism, and asyncio

这篇文章是关于多线程/进程等一系列其他内容的研究，然后从结合了asyncio等内容的调优，有时间一定好好看看。

参考

[1]

HTTP的长连接和短连接

[2]

Async IO in Python: A Complete Walkthrough

原文链接：https://blog.csdn.net/u011698800/article/details/108364953