Programmation serveur Python : utiliser plusieurs processus pour résoudre des problèmes de concurrence élevée

Avec le développement rapide d'Internet, le nombre d'utilisateurs et de visites des applications réseau augmente également. Pour les applications serveur qui doivent gérer un nombre élevé de requêtes simultanées, la manière d'améliorer les capacités de traitement simultané du serveur est devenue un problème important. Cet article présentera comment utiliser la technologie multi-processus pour résoudre des problèmes de concurrence élevée du point de vue de la programmation serveur Python.

Python, en tant que langage de programmation de haut niveau, est largement utilisé dans la programmation de serveurs Web. Python dispose de nombreux modules intégrés pour gérer les requêtes simultanées, telles que le multitraitement, le threading, l'asyncio, etc. Parmi eux, le module multitraitement est le plus approprié pour gérer les problèmes de concurrence élevée.

Les processus multiples font référence à plusieurs programmes exécutés dans plusieurs processus. Chaque processus a son propre code, son espace mémoire et son environnement d'exploitation. En Python, il est très pratique d'utiliser le module multitraitement pour implémenter une programmation multi-processus. Apprenons-en davantage sur la façon d'utiliser le multitraitement pour résoudre des problèmes de concurrence élevée.

1. Créer un pool de processus

Pour utiliser plusieurs processus pour gérer des problèmes de concurrence élevée, vous devez d'abord créer un pool de processus. En Python, cela peut être réalisé grâce à la classe multiprocessing.Pool. Les processus du pool de processus peuvent partager de la mémoire et être réutilisés après avoir été créés dans le processus principal. Avant d'utiliser le pool de processus, vous devez considérer deux problèmes :

(1) La taille du pool de processus : la taille du pool de processus doit être déterminée en fonction des performances et de la charge des requêtes de traitement du serveur, qui dépendent généralement sur le nombre de cœurs CPU du serveur.

(2) Communication inter-processus : La communication est nécessaire entre plusieurs processus afin de coordonner les tâches et d'éviter des problèmes tels qu'une exécution répétée. En Python, vous pouvez utiliser la classe Queue pour implémenter la communication inter-processus.

2. Gestion des demandes simultanées

Après avoir créé le pool de processus, vous pouvez commencer à traiter les demandes simultanées. Pour les applications serveur, la méthode initiale de traitement des requêtes est relativement simple. Une fois le serveur démarré, il écoutera toujours les demandes du client et le serveur ne traitera pas la demande tant qu'elle n'atteindra pas le serveur. Cependant, si le volume de requêtes est trop important, le serveur sera bloqué, entraînant des temps de réponse longs.

Pour résoudre ce problème, la technologie multi-processus peut être utilisée. Lorsque le serveur reçoit la demande du client, il transmet les informations de demande au pool de processus. Les processus du pool de processus commencent à traiter les demandes et le processus principal peut continuer à écouter et à traiter d'autres demandes. De cette façon, la puissance de traitement du serveur est grandement améliorée.

3. Traitement de base de données

Les applications serveur sont généralement indissociables des opérations de base de données. Le traitement de la base de données est également un problème qui nécessite une attention particulière lors de l'utilisation de plusieurs processus pour traiter les requêtes. L'exploitation de la même base de données dans plusieurs processus entraînera des problèmes tels que la cohérence des données. Afin d'éviter ces problèmes, des mesures correspondantes doivent être prises :

(1) Créez des liens de base de données différents pour chaque processus du pool de processus, afin d'éviter. Il y a un problème de désynchronisation des données.

(2) Utilisez un framework ORM (tel que Django ORM ou SQLAlchemy) pour gérer les opérations de base de données. Le framework ORM peut mettre en cache les requêtes, éviter les requêtes répétées et améliorer l'efficacité de l'accès à la base de données.

4. Gestion des exceptions

Lorsque plusieurs processus traitent des requêtes, la gestion des exceptions est également un problème qui nécessite une attention particulière. Lorsqu'un processus rencontre une exception et se termine, le client doit répondre à la demande dans les meilleurs délais pour éviter qu'il ne puisse obtenir la réponse correcte après une longue attente. À cette fin, la stratégie suivante peut être adoptée :

(1) Créez une file d'attente d'exceptions dans le pool de processus Lorsqu'une exception se produit dans le processus, les informations d'exception sont poussées dans la file d'attente.

(2) Lors de l'écoute des demandes, le processus principal doit également vérifier en permanence la file d'attente des exceptions. Une fois qu'une exception est trouvée, il peut répondre au client à temps.

Résumé

Python est un langage très adapté à la programmation serveur. Il présente les avantages d'être facile à prendre en main, efficace et stable, et riche en bibliothèques et coroutines tierces. L'utilisation de la technologie multi-processus peut facilement améliorer les capacités de traitement simultané du serveur Python. Pour les applications serveur qui doivent gérer un nombre élevé de requêtes simultanées, la programmation multi-processus est une solution très efficace.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!