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Python机器学习库
答案是肯定的,前提你在使用Python 2.4+和python-memcached 1.36+
为什么我们需要线程安全的memcached
client,因为我们的实际应用一般是多线程的模型,例如cherrypy、twisted,如果python-memcached不是线程安全的话,
引起的问题不仅仅是并发修改共享变量这么简单,是外部socket链接的数据流的混乱
python-memcached怎么实现线程安全的呢?查看源代码看到
try: # Only exists in Python 2.4+ from threading import local except ImportError: # TODO: add the pure-python local implementation class local(object): pass
class Client(local):
很取巧的让Client类继承threading.local,也就是Client里面的每一个属性都是跟当前线程绑定的。实现虽然不太优雅,但是很实在
但是别以为这样就可以随便在线程里面用python-memcached了,因为这种thread local的做法,你的应用必须要使用thread
pool的模式,而不能不停创建销毁thread,因为每一个新线程的创建,对于就会使用一个全新的Client,也就是一个全新的socket链接,如
果不停打开创建销毁thread的话,就会导致不停的创建销毁socket链接,导致性能大量下降。幸好,无论是cherrypy还是twisted,都
是使用了thread pool的模式。
但是不幸的是gevent不是thread pool的模式,这导致不停的创建销毁socket链接。
=============================
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/common/templatetags/myTags.py", line 525, in statichtml
return StaticHTML_Tag(static_name)
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/common/templatetags/myTags.py", line 507, in __init__
sh = StaticHTML.objects.get(name=name)
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/statichtml/manager.py", line 18, in get
model = key and cache.get(key)
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/perf/memcached.py", line 25, in get
rp = super(MemcachedCache, self).get(key, deault, version)
File: "/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/django/core/cache/backends/memcached.py", line 58, in get
val = self._cache.get(key)
File: "build/bdist.linux-x86_64/egg/gevent/local.py", line 180, in __getattribute__
_init_locals(self)
File: "build/bdist.linux-x86_64/egg/gevent/local.py", line 167, in _init_locals
cls.__init__(self, *args, **kw)
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/memcache.py", line 168, in __init__
print cf1.stacktraces()
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/cf1.py", line 8, in stacktraces
for filename, lineno, name, line in traceback.extract_stack(stack):
========================================================
# ThreadID: 47316030715200
File: "build/bdist.linux-x86_64/egg/gevent/greenlet.py", line 390, in run
result = self._run(*self.args, **self.kwargs)
File: "/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/gunicorn-0.14.6-py2.7.egg/gunicorn/workers/async.py", line 44, in handle
self.handle_request(req, client, addr)
File: "/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/gunicorn-0.14.6-py2.7.egg/gunicorn/workers/ggevent.py", line 88, in handle_request
super(GeventWorker, self).handle_request(*args)
File: "/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/gunicorn-0.14.6-py2.7.egg/gunicorn/workers/async.py", line 78, in handle_request
respiter = self.wsgi(environ, resp.start_response)
File: "/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/django/core/handlers/wsgi.py", line 273, in __call__
response = self.get_response(request)
File: "/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/django/core/handlers/base.py", line 111, in get_response
response = callback(request, *callback_args, **callback_kwargs)
File: "/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/django/utils/decorators.py", line 93, in _wrapped_view
response = view_func(request, *args, **kwargs)
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/people/views_people.py", line 45, in peopleIndex
people = AuthUser.objects.get(id=UserProfile.get_real_id(user_id))
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/common/user.py", line 19, in get
model = key and cache.get(key)
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/perf/memcached.py", line 25, in get
rp = super(MemcachedCache, self).get(key, deault, version)
File: "/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/django/core/cache/backends/memcached.py", line 58, in get
val = self._cache.get(key)
File: "build/bdist.linux-x86_64/egg/gevent/local.py", line 180, in __getattribute__
_init_locals(self)
File: "build/bdist.linux-x86_64/egg/gevent/local.py", line 167, in _init_locals
cls.__init__(self, *args, **kw)
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/memcache.py", line 168, in __init__
print cf1.stacktraces()
File: "/data1/duitang/dist/app/test/7199/duitang/cf1.py", line 8, in stacktraces
for filename, lineno, name, line in traceback.extract_stack(stack):
可以发现threading local最后委托给gevent/local.py实现,导致重复初始化Client。
而uwsgi只有初始化时才调用,后续刷新页面不再触发Client.init()
google了一下,老外的解决方案: https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!topic/gevent/ULKUPvbaQ7I
python memcache客户端比较
对于memcached,redis,hessian,mongo等各种客户端都要考虑一个问题,如何高效安全地和server进行通信?有几种策略:
1. 每次调用都建立和关闭连接
优点:实现简单,不存在线程安全问题。django的BaseMemcachedCache实现就是每次执行完都会close掉连接。
缺点:出现大量TIME_WAIT,花费在建立网络连接上的开销比较大,在有些情况下会导致性能瓶颈。
2.单一socket长线程
优点:不会出现大量TIME_WAIT,不会频繁开关socket,减轻服务器的压力。
缺点:远程调用一般是请求/问答式,为了保证线程安全必须加同步锁,如果远程服务器响应慢的话会导致大量线程竞争同一个socket资源,socket成为瓶颈。
3.单一socket长线程+连接池
为了解决方案1和方案2的问题,我们采用方案3:保持长连接不变,但采用连接池来保存长连接,这样系统内有一批socket供程序调用,避免大量线程竞争同一个socket。
那么python memcached client采用那种形式呢?
首先python memcached client有好几个,在memcached的官方网站提供了client列表(http://code.google.com/p/memcached/wiki/Clients):
a.libmemcached: 最受欢迎的memcached的C语言版本的客户端的,高性能,线程安全。很多语言都有对这个版本的wrapper。
b.pylibmc:是对libmemcached的wrapper。 http://sendapatch.se/projects/pylibmc/
c.python-memcached: 是100%纯python的版本,也是我们现在正在使用的版本。 http://www.tummy.com/Community/software/python-memcached/
d.Python libmemcached: 豆瓣提供的,对libmemcached的wrapper版本。http://code.google.com/p/python-libmemcached/
e.django cahce: django对memcached的支持,其实django只是提供了一个统一的cache接口,并没有具体实现,相关实现类在django.core.cache.backends.memcached.BaseMemcachedCache ,具体参考:https://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/cache/ 不过django的问题很多。
python-memcached
python-memcached不会在每次get/set操作完成之后主动关闭连接,他是一种长连接,但他如果保证线程安全呢?一般我们是这样使用它:
import memcache
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)
答案在于他很取巧的让Client类继承threading.local,也就是Client里面的每一个属性都是跟当前线程绑定。这样每个线程都只会看到本地的Client,变相的实现了连接池。
这个池的大小取决于系统有多少个线程。为了验证这个说法,我们写一个程序来测试。
[code]
import memcache
import threading
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=1)
class TestThread(threading.Thread):
def __init__(self,redis_cache):
threading.Thread.__init__(self)
self.redis_cache = redis_cache
def run(self):
while True:
obj = self.redis_cache.get("uid:1002")
if not obj:
self.redis_cache.set("uid:1002","test",1)
print obj
for i in xrange(8):
t = TestThread(mc)
t.start()
[/code]
执行这段程序,然后通过netstat -an查看,刚好有一个8个ESTABLISHED,每个进程一个socket。
python的locale和java的ThreadLocl是一个意思,把值设置到线程中,每个线程只能看到自己线程保存的值,这里面的实现是这样的,由于Client继承于local,当访问Cient的任何一个方法或者属性都会进入到__getattribute__(),其内部实现是获取到当前线程并绑定 相关代码如下:
def _patch(self): key = object.__getattribute__(self, '_local__key') d = current_thread().__dict__.get(key) if d is None: d = {} current_thread().__dict__[key] = d object.__setattr__(self, '__dict__', d) # we have a new instance dict, so call out __init__ if we have # one cls = type(self) if cls.__init__ is not object.__init__: args, kw = object.__getattribute__(self, '_local__args') cls.__init__(self, *args, **kw) else: object.__setattr__(self, '__dict__', d)
cls是当前对象的class,object是基类class,我打印了清单:
new : <class 'duitang.memcache.Client'> | <type 'object'>
--------------------
cached: <class 'gevent.local.local'> | <slot wrapper '__init__' of 'object' objects> | <slot wrapper '__init__' of 'object' objects>
yunpeng@yunpeng-duitang:~/test2$ netstat -an | grep 11211
tcp 0 0 0.0.0.0:11211 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 31 0 127.0.0.1:46835 127.0.0.1:11211 ESTABLISHED
tcp 0 0 127.0.0.1:46832 127.0.0.1:11211 ESTABLISHED
tcp 0 0 127.0.0.1:46831 127.0.0.1:11211 ESTABLISHED
tcp 0 0 127.0.0.1:46829 127.0.0.1:11211 ESTABLISHED
tcp 0 14 127.0.0.1:46833 127.0.0.1:11211 ESTABLISHED
tcp 31 0 127.0.0.1:46828 127.0.0.1:11211 ESTABLISHED
tcp 0 0 127.0.0.1:46834 127.0.0.1:11211 ESTABLISHED
tcp 31 0 127.0.0.1:46830 127.0.0.1:11211 ESTABLISHED
当python进程退出socket会被自动关闭。
yunpeng@yunpeng-duitang:/duitang/dist/app/trunk/duitang$ netstat -an | grep 11211
tcp 0 0 0.0.0.0:11211 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 127.0.0.1:44900 127.0.0.1:11211 TIME_WAIT
但是很明显,采用threading locale这种方式来保证线程安全存在一些缺陷:
1.要求web server采用thread pool的方式,如果thread每次执行完之后就结束了,这会导致不停的创建销毁socket链接。
2.要求使用python thread locale的语义,但不幸的是python的thread语义很容易被改变,gevent就可以直接把python的一个thread转换成greenlet。
gevent的monkey提供的patch方法
patch_all() 调用所有的monkey patch
patch_os() os.fork()替换成gevent.fork
patch_select(aggressive=False) `select.select`替换成`gevent.select.select`
patch_socket(dns=True, aggressive=True) 标准的socket object 替换成 gevent's cooperative sockets.
patch_thread(threading=True, _threading_local=True) thread` module 替换成 gevent's thread
patch_time() 把标准的`time.sleep` 替换成`gevent.sleep`.
gunicorn如何使用gevent?
代码:
/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/gunicorn-0.14.6-py2.7.egg/gunicorn/workers/ggevent.py
# -*- coding: utf-8 - # # This file is part of gunicorn released under the MIT license. # See the NOTICE for more information. from __future__ import with_statement import os import sys from datetime import datetime # workaround on osx, disable kqueue if sys.platform == "darwin": os.environ['EVENT_NOKQUEUE'] = "1" try: import gevent except ImportError: raise RuntimeError("You need gevent installed to use this worker.") from gevent.pool import Pool from gevent.server import StreamServer from gevent import pywsgi import gunicorn from gunicorn.workers.async import AsyncWorker VERSION = "gevent/%s gunicorn/%s" % (gevent.__version__, gunicorn.__version__) BASE_WSGI_ENV = { 'GATEWAY_INTERFACE': 'CGI/1.1', 'SERVER_SOFTWARE': VERSION, 'SCRIPT_NAME': '', 'wsgi.version': (1, 0), 'wsgi.multithread': False, 'wsgi.multiprocess': False, 'wsgi.run_once': False } class GeventWorker(AsyncWorker): server_class = None wsgi_handler = None @classmethod def setup(cls): from gevent import monkey monkey.noisy = False monkey.patch_all() def timeout_ctx(self): return gevent.Timeout(self.cfg.keepalive, False) def run(self): self.socket.setblocking(1) pool = Pool(self.worker_connections) if self.server_class is not None: server = self.server_class( self.socket, application=self.wsgi, spawn=pool, log=self.log, handler_class=self.wsgi_handler) else: server = StreamServer(self.socket, handle=self.handle, spawn=pool) server.start() pid = os.getpid() try: while self.alive: self.notify() if pid == os.getpid() and self.ppid != os.getppid(): self.log.info("Parent changed, shutting down: %s", self) break gevent.sleep(1.0) except KeyboardInterrupt: pass try: # Try to stop connections until timeout self.notify() server.stop(timeout=self.cfg.graceful_timeout) except: pass def handle_request(self, *args): try: super(GeventWorker, self).handle_request(*args) except gevent.GreenletExit: pass if gevent.version_info[0] == 0: def init_process(self): #gevent 0.13 and older doesn't reinitialize dns for us after forking #here's the workaround import gevent.core gevent.core.dns_shutdown(fail_requests=1) gevent.core.dns_init() super(GeventWorker, self).init_process() class GeventResponse(object): status = None headers = None response_length = None def __init__(self, status, headers, clength): self.status = status self.headers = headers self.response_length = clength class PyWSGIHandler(pywsgi.WSGIHandler): def log_request(self): start = datetime.fromtimestamp(self.time_start) finish = datetime.fromtimestamp(self.time_finish) response_time = finish - start resp = GeventResponse(self.status, self.response_headers, self.response_length) req_headers = [h.split(":", 1) for h in self.headers.headers] self.server.log.access(resp, req_headers, self.environ, response_time) def get_environ(self): env = super(PyWSGIHandler, self).get_environ() env['gunicorn.sock'] = self.socket env['RAW_URI'] = self.path return env class PyWSGIServer(pywsgi.WSGIServer): base_env = BASE_WSGI_ENV class GeventPyWSGIWorker(GeventWorker): "The Gevent StreamServer based workers." server_class = PyWSGIServer wsgi_handler = PyWSGIHandler
测试:ab -n100 http://7199.t.duitang.com:7199/cache/
[admin@server2 duitang]$ netstat -an| grep 11211 |wc -l
306
总结:使用了gevent之后thread local有太多不可控.
gevent代码:/duitang/dist/sys/python/lib/python2.7/site-packages/gevent
gevent+django:http://www.slideshare.net/mahendram/scaling-django-with-gevent
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4. **并发与线程安全**:由于Python的全局解释器锁(GIL),多线程环境下的缓存设计需要考虑线程安全,确保在并发访问时数据的一致性和完整性。 5. **序列化与反序列化**:如果缓存的数据类型不是基本类型,可能...
- **封装示例**:以Python为例,使用python-memcached库可以非常方便地与Memcached服务器交互,包括设置键值对、获取值等基本操作。 以上内容详细介绍了Memcached的状态查看方法、存储机制以及内存资源的有效利用...
- 数据分布是基于一致性哈希,使得数据能够均匀分布在多个memcached服务器上,避免了热点问题。 4. **性能优势** - 使用内存存储,读写速度快,且支持多线程,能处理大量并发请求。 - 轻量级,对服务器资源需求...
4. **并发处理**:通过多线程或者异步IO(如Python的asyncio库)实现并行操作,提升批量操作时的吞吐量。 **使用CSSDBPy** 在Python项目中使用`csssdbpy`,首先需要安装这个库,通常可以通过`pip`进行: ```bash ...
- memcached 使用 TCP 或 UDP 协议在客户端和服务器之间通信,支持多线程处理,具有低延迟和高吞吐量的特性。 - 由于其内存存储的特性,它不适合存储大量的持久化数据,但非常适合缓存短期、频繁访问的数据。 2. ...
然而,多线程也带来了挑战,如线程安全问题。当多个线程共享同一资源时,可能会出现竞态条件、死锁或活锁等问题。为此,我们需要使用同步机制,如Java的`synchronized`关键字、互斥锁、信号量等,来控制对共享资源的...
3. **并发处理**:Memcached是线程安全的,可以处理多线程并发请求。 4. **性能优化**:合理设置缓存大小、减少网络延迟、优化数据结构和编码方式等都可以提升性能。 通过本示例,你可以了解到如何在实际项目中集成...
使用`python-memcached`库,首先需要安装:`pip install python-memcached`。然后,你可以创建一个客户端实例并执行基本操作: ```python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0) ...
第 21 章 服务端 socket 开发之多线程和 gevent 框架并发测试[python 语言] 第 22 章 利用 pypy 提高 python 脚本的执行速度及测试性能 第 23 章 python 实现 select 和 epoll 模型 socket 网络编程 第 24 章 对 ...
Memcached 3.0.4是这个开源项目的最新迭代,它在性能、稳定性和安全性方面进行了优化。这个版本的发布,旨在进一步提升系统响应速度,增强系统健壮性,确保数据处理的高效与可靠。对于依赖于快速数据访问的大型Web...
7. **客户端连接**:应用可以通过各种语言(如 PHP、Python、Java 等)的客户端库与 memcached 通信,进行数据的存取。 memcached 支持的特性包括: - **TCP/IP 协议**:作为网络服务,它通过 TCP 连接与客户端通信...
5. **高性能**: Memcached设计简洁,无锁操作和多线程模型使其能处理大量并发请求。 6. **多语言支持**:提供了多种编程语言的客户端库,如PHP、Python、Java、Ruby、C++等,方便开发者集成到各种应用中。 **...