用 Python 做到每秒處理上百萬次 HTTP 請求，可能嗎?也許不能，但直到最近，這已成為現(xiàn)實(shí)。

很多公司都在為了提升程序的執(zhí)行性能和降低服務(wù)器的運(yùn)營成本，而放棄 Python 去選擇其它編程語言，其實(shí)這樣做并不是必須，因?yàn)?Python 完全可以勝任這些任務(wù)。

Python 社區(qū)最近做了大量關(guān)于性能的優(yōu)化。CPython 3.6 重寫了新的字典從而全面提升解析器的執(zhí)行性能。由于引入更快的調(diào)用規(guī)則和字典查詢緩存，CPython 3.7 甚至還要更快。

我們可以用 PyPy 的 Just-in-Time 來編譯復(fù)雜的科學(xué)計(jì)算任務(wù)，NumPy 的測試套件也優(yōu)化了和 C 擴(kuò)展的兼容性，同時(shí) PyPy 還計(jì)劃于今年晚些時(shí)候做到和 Python 3.5 保持一致。

這些振奮人心的變化激勵著我想要有所創(chuàng)新，Python 所擅長的領(lǐng)域眾多，我選擇了其中一個：Web 和 MicroServices 開發(fā)。

了解 Japronto!

Japronto 是一個全新的，為微服務(wù)量身打造的微框架。實(shí)現(xiàn)它的主要目標(biāo)包含夠快、可擴(kuò)展和輕量化。的確它快的嚇人，甚至遠(yuǎn)比 NodeJS 和 Go 還要快的多的多。要感謝 asyncio，讓我可以同時(shí)編寫同步和異步代碼。

Python 的微框架(藍(lán)色)、NodeJS 和 Go (綠色) 和 Japronto (紫色)

勘誤表：用戶 @heppu 提到，如果謹(jǐn)慎點(diǎn)用 Go 的 stdlib HTTP 服務(wù)器可以寫出比上圖的 Go 快 12% 的代碼。另外 fasthttp 也是一個非常棒的 Go 服務(wù)器，同樣的測試中它的性能幾乎只比 Japronto 低 18%。真是太棒了!更多細(xì)節(jié)查可以看 https://github.com/squeaky-pl/japronto/pull/12 和 https://github.com/squeaky-pl/japronto/pull/14

我們可以看到其實(shí) Meinheld WSGI 服務(wù)器已經(jīng)和 NodeJS 和 Go 的性能差不多了。盡管它用的是阻塞式設(shè)計(jì)，但還是要比前面那四個要快的多，前面四個用的是異步的 Python 解決方案。所以，不要輕易相信別人那些關(guān)于異步系統(tǒng)總是比同步系統(tǒng)更快的說法，雖然都是并發(fā)處理的問題，但事實(shí)遠(yuǎn)不如想象的那么簡單。

雖然我只是用 “Hello World” 來完成上面這個關(guān)于微框架的測試，但它清晰的展現(xiàn)了各種服務(wù)器框架的處理能力。

這些測試是在一臺亞馬遜 AWS EC2 的 c4.2xlarge 實(shí)例上完成的，它有 8 VCPUs，數(shù)據(jù)中心選在圣保羅區(qū)域，共享主機(jī)、HVM 虛擬化、普通磁盤。操作系統(tǒng)是 Ubuntu 16.04.1 LTS (Xenial Xerus)，內(nèi)核為 Linux 4.4.0–53-generic x86_64。操作系統(tǒng)顯示的 CPU 是 Xeon® E5–2666 v3 @ 2.90GHz。Python 我用的版本是 3.6，剛從源碼編譯來的。

公平起見，所有程序，包括 Go，都只運(yùn)行在單個處理器內(nèi)核上。測試工具為 wrk，參數(shù)是 1 個線程，100 個鏈接和每個鏈接 24 個請求(累計(jì)并發(fā) 2400 次請求)。

HTTP 流水線(圖片來自 Wikipedia)

HTTP 流水線在這里起著決定性的因素，因?yàn)?Japronto 用它來做執(zhí)行并發(fā)請求的優(yōu)化。

大多數(shù)服務(wù)器把來自客戶端的流水線和非流水線請求都一視同仁，用同樣的方法處理，并沒有做針對性的優(yōu)化。(實(shí)際上 Sanic 和 Meinheld 也是默默的把流水線請求當(dāng)做非流水線來處理，這違反了 HTTP 1.1 協(xié)議)

簡單來說，通過流水線技術(shù)，客戶端不用等到服務(wù)器端返回，就可以在同一條 TCP 鏈接上繼續(xù)發(fā)送后續(xù)的請求。為了保障通訊的完整性，服務(wù)器端會按照請求的順序逐個把結(jié)果返回給客戶端。

細(xì)節(jié)優(yōu)化過程

當(dāng)一堆小的 GET 請求被客戶端以流水線打包發(fā)送過來，服務(wù)器端很可能只需要一次系統(tǒng)調(diào)用，讀取一個 TCP 數(shù)據(jù)包就能拿到全部的請求。

系統(tǒng)調(diào)用，以及在內(nèi)核空間到用戶空間之間移動數(shù)據(jù)，相比起在進(jìn)程內(nèi)部移動數(shù)據(jù)，成本要高的多。這就是為什么不到萬不得已，要盡可能少做系統(tǒng)調(diào)用的次數(shù)。

當(dāng) Japronto 收到數(shù)據(jù)并成功解析出請求序列時(shí)，它會嘗試盡可能快的把這些請求執(zhí)行完成，并以正確的順序合并所有結(jié)果，然后只執(zhí)行一次系統(tǒng)調(diào)用發(fā)送數(shù)據(jù)給客戶端。實(shí)際上因?yàn)橛? scatter/gather IO 這樣的系統(tǒng)調(diào)用，合并的工作并不需要自己去完成，只不過 Japronto 暫時(shí)還沒有用到這些功能。

然而事情并不總是那么完美，有時(shí)候請求需要耗費(fèi)很長時(shí)間去處理，等待完成的過程增加了不必要的延遲。

當(dāng)我們做優(yōu)化時(shí)，有必要考慮系統(tǒng)調(diào)用的成本和請求的預(yù)期完成時(shí)間。

經(jīng)過優(yōu)化 Japronto 拿到了 1,214,440 RPS 的成績

除了利用客戶端流水線請求，和優(yōu)化調(diào)用，還有一些其它可用的技術(shù)。

Japronto 幾乎都是用 C 寫的。包含解析器、協(xié)議、鏈接管理、路由、請求、應(yīng)答等對象都是用 C 擴(kuò)展寫的。

Japronto 力圖做到 Python 的懶加載，比如，協(xié)議頭的字典只有在被試圖請求到時(shí)才會被創(chuàng)建，另外一系列的對象也只有在第一次使用時(shí)才會被創(chuàng)建。

Japronto 使用超牛逼的 picohttpparser C 庫來解析狀態(tài)、協(xié)議頭以及分片的 HTTP 消息體。Picohttpparser 是直接調(diào)用現(xiàn)代 CPU 集成的 SSE4.2 擴(kuò)展文本處理指令去快速匹配 HTTP 標(biāo)記的邊界(那些 10 年前的老 x86_64 CPU 都有這玩意兒)。I/O 用到了超棒的 uvloop，它是一個 libuv 的封裝，在最底層，它是調(diào)用 epoll 來提供異步讀寫通知。

Picohttpparser 依賴 SSE4.2 和 CMPESTRI x86_64 的特性做解析

Python 是有垃圾收集功能的語言，為避免不必要的增加垃圾收集器的壓力，在設(shè)計(jì)高性能系統(tǒng)時(shí)一定要多加注意。Japronto 的內(nèi)部被設(shè)計(jì)的嘗試避免循環(huán)引用和盡可能少的分配、釋放內(nèi)存，它會預(yù)先申請一塊區(qū)域來存放對象各種，同時(shí)嘗試在后續(xù)請求中重用那些沒有被繼續(xù)引用的 Python 的對象，而不是將那些對象直接扔掉。

這些預(yù)先申請的內(nèi)存的大小被固定為 4KB 的倍數(shù)。內(nèi)部結(jié)構(gòu)會非常小心和頻繁的使用這些連續(xù)的內(nèi)存區(qū)域，以減少緩存失效的可能性。

Japronto 會盡可能避免不必要的緩存間復(fù)制，只在正確的位置執(zhí)行操作。比如，在處理路由時(shí)，先做 URL 解碼再進(jìn)行路由匹配。

開源貢獻(xiàn)者們，我需要你們的幫助

我已經(jīng)連續(xù)不斷的開發(fā) Japronto 超過三個月，不光在每一個工作日，周末也無休。除了每天的工作外，我把所有時(shí)間精力都投入到這個項(xiàng)目上了。

我想是時(shí)候和社區(qū)分享我的勞動果實(shí)了。

Japronto 已經(jīng)可靠的實(shí)現(xiàn)了下面這些功能：

• 實(shí)現(xiàn) HTTP 1.x 并且支持分片上傳
• 完整支持 HTTP 流水線
• 可配置是否讓鏈接 Keep-alive
• 支持同步和異步視圖
• Master-multiworker 多任務(wù)處理
• 代碼熱加載
• 簡單易用的路由規(guī)則

下一次，我將深入研究關(guān)于 Websockets 和 HTTP 異步應(yīng)答數(shù)據(jù)流。

寫文檔和做測試還有許多工作要做，如果你有興趣加入我，請?jiān)?Twitter 上直接聯(lián)系我. 這里是 Japronto 的 GitHub 項(xiàng)目倉庫.

同時(shí)，如果你的公司正在尋找熟悉性能優(yōu)化和 DevOps 的 Python 工程師，我很樂意為你效勞，在全球任何地方都可以。

結(jié)束語

上面提到的所有技術(shù)不只適用于 Python，也同樣可以被應(yīng)用到其它語言，如 Ruby、JavaScript，甚至 PHP 等。我非常感興趣去付諸實(shí)踐，但是，除非有人能在這事上投入資金支持，恐怕我沒有足夠的精力去完成。

在此我要感謝 Python 社區(qū)為優(yōu)化性能所付出的持續(xù)投入。尤其是 Victor Stinner @VictorStinner、INADA Naoki @methane 和 Yury Selivanov @1st1 以及整個 PyPy 團(tuán)隊(duì)。

獻(xiàn)給我摯愛的 Python。