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基于sanic打造python web框架_sanic多线程

作者：凡人多烦事01 | 2024-02-24 23:50:38

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sanic多线程

0x00 Why

为何做这件事，在去年的一个项目中，算法同学要使用在线模型训练，不得不使用python的tf框架，这样我们不得不是python web框架，当时因为团队里面没人懂python相关的知识，只是简单的用tornado搭建的一个。但是在后期使用过程中，压测发现了tornado在低耗时的接口不够稳定，波动比较大。我们的接口一般20ms，但是经常波动到40ms，并发其实也不大。所以经历了痛苦过后，为了满足后续类似的场景，我们需要打造一款内部使用的python web框架，能够支持低耗时接口的稳定性，以及稍微性能强点。

0x01 How

基于以上的出发点，开始调研python web相关性能比较高的框架，看到了sanic。说是性能比较高。先看下sanic作者开发sanic的动机，是因为他看下了下面这篇文章：

uvloop: Blazing fast Python networking

是因为python3.4推出了asyncio,解决令人诟病的异步io性能问题，3.5后推出了uvloop,基于libuv，libuv是一个使用C语言实现的高性能异步I/O库，uvloop用来代替asyncio默认事件循环，可以进一步加快异步I/O操作的速度，而tornado在python3中还没有使用uvloop。

首先来看下uvloop的性能表现：

在这里插入图片描述

0x02 tornado vs sanic

口说无凭，直接压测看数据，我们同时构造两个框架的一个接口，接口里面没有任务逻辑，就是简单的返回一个helloworld，都是起一个进程，实测的数据

  • sanic:18000/s
  • tornado:5000/s

就框架本身而言，sanic确实性能高。然后我又对各个耗时阶段的接口进行压测，来判断不同耗时，两个框架的表现。

Sanic

Sleep(ms)\Thread11050100
11-3之间波动，波动范围为0%~300%，周期性的1-6之间波动，波动范围为0%~600%，周期性的1-11之间波动，波动范围为0%~1100%，周期性的1-7之间波动，波动范围为0%~700%，周期性的
1011-15之间波动，波动范围为10%~50%，周期性的12-17之间波动，波动范围为20%~70%，周期性的11-20之间波动，波动范围为10%~100%，周期性的11-31之间波动，波动范围为10%~310%，周期性的
5051-56，周期性的波动54-60，周期性54-71，周期性的51-61，周期的
100101-106之间波动，波动范围为1%~6%，周期性的103-110之间波动，波动范围为3%~10%，周期性的103-120之间波动，波动范围为3%~20%，周期性的105-130之间波动，波动范围为5%~30%，周期性的

Tornado

Sleep(ms)\Thread11050100
12-4之间波动，波动范围为200%~400%，周期性的6-11之间波动，波动范围为600%~1100%，周期性的21-56之间波动，波动范围为2100%~5600%，周期性的50-106之间波动，波动范围为5000%~10600%，周期性的
1011-15之间波动，波动范围为110%~150%，周期性的11-18之间波动，波动范围为110%~180%，周期性的28-43之间波动，波动范围为280%~430%，周期性的62-104之间波动，波动范围为620%~1040%，周期性的
5052-57之间波动，周期性的54-62，周期性的51-80，周期性的53-75，周期性的
100101-108之间波动，波动范围为1%~8%，周期性的101-111之间波动，波动范围为1%~11%，周期性的101-111之间波动，波动范围为1%~11%，周期性的101-140之间波动，波动范围为1%~40%，周期性的

result

sleep 1ms&100个线程压的情况

Sanic波动为1-7ms，而Tornado已经最低到50ms，最高飙到100多ms，显然在10ms以内的接口，并发超过50的，不适合使用Tornado，推荐使用Sanic，Sanic赢一局，Sanic1:0Tornado

sleep 10ms &100个线程压的情况

Sanic波动为11-31ms，而Tornado已经最低到62了，最高到100多毫秒，显然在100毫秒内，并发超过50的时候，还是Sanic更胜一筹，Sanic再赢一局，Sanic2:0Tornado

sleep 50ms&100个线程压的情况

Sanic波动为51-61，Tornado为53-73，两个框架之间差别不大，建议使用Sanic，Sanic3:0Tornado。

sleep 100ms & 100个线程压的情况

Sanic波动为105到130，Tornado波动为101-140，选择谁都可以。这次打个平手Sanic3:1Tornado

综上所述，sanic性能确实优于tornado。所以新框架采用sanic来开发。

0x04 框架设计

  • log库:传递logid和自我生成logid，且能支撑多进程，不丢日志的情况。
  • redis库:拥有连接池，
  • mysql库:拥有连接池。
  • python版本库管理要简单，易发布，易部署。
  • 要有利用新框架新建项目，更新框架的工具，不用用户每次自己下载然后copy，改名。

基于以上的设计，调研了一下用到的库。

sanic

  • python3.7+
  • sanic最新版

redis

redis-py:官方推荐，配合hiredis-py会得到性能的极致提升。

mysql

pymysqlpool:mysql连接池，包装pymysql提供连接池的功能。
还可以使用pymysql+dbutils自己编写连接池的代码。

config

配置文件支持ini格式的，保持跟go的一样。
ConfigParser

官方使用py的配置文件，采用该方式更方便。

logging

  • 日志库要有logid
  • sanic自带有log库，使用的就是python自带的基础库logging。
  • 解决多进程丢日志的问题使用concurrent-log-handler，不要使用ConcurrentLogHandler很久不更新了，bug多。
  • concurrent-log-handler只支持日志大小滚动，不支持时间滚动。
  • 目前python最吃香的log库是loguru，我们也集成了，该库支持多线程，虽然不是进程安全的，但是也有方式支持多进程log。
  • 需要对比下这两个库在sanic下性能，选择一个最优的。
  • logging(logging.handlers.TimedRotatingFileHandler多进程丢日志)
  • logging(concurrent-log-handler),带了进程锁以后严重影响了框架性能.
  • loguru
  • 对于高qps的场景下，可以让其丢日志，使用普通的TimedRotatingFileHandler。对于qps要求低的场景，建议使用concurrent-log-handler保证多进程下日志不丢失。

pipenv

  • python依赖包管理
  • python项目迁移

click构建命令行工具

利用click开发。一条命令就能新建一个新的项目，直接可运行。

框架性能

目前框架开发已经完成，内部已经发布了第一个版本，对该框架的性能也进行了一个压测。

sanic空逻辑性能测试（只返回一个json串）

单进程处理能力比较强，建议优先单进程

sanic加入log测试（打印一条log到文件，多进程不丢日志，启用进程安全的log）

[外链图片转存失败(img-iaN0caBt-1564486132798)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19279544/image2019-2-28_18-6-50.png?version=1&modificationDate=1551348410945&api=v2)]

sanic加入log测试（打印一条log到文件，多进程丢日志，不启用进程安全的log）

  • 1个线程压1个进程qps:3200

[外链图片转存失败(img-1R4oDbOU-1564486132799)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19279544/image2019-2-28_18-24-33.png?version=1&modificationDate=1551349473601&api=v2)]

  • 1个线程压2个进程qps:2200

[外链图片转存失败(img-sqPx5wHL-1564486132801)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19279544/image2019-2-28_18-42-23.png?version=1&modificationDate=1551350543341&api=v2)]

sanic加入redis性能测试

  • redis（set）操作，1个线程压1个进程qps:3700

[外链图片转存失败(img-SuMtJhJN-1564486132808)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19274227/image2019-2-28_16-25-58.png?version=1&modificationDate=1551342358845&api=v2)]

  • redis（set）操作，1个线程压2个进程qps:3200,反而降低了。

[外链图片转存失败(img-VXMeEEM7-1564486132809)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19274227/image2019-2-28_16-31-48.png?version=1&modificationDate=1551342708962&api=v2)]

[外链图片转存失败(img-Q7pcyOC8-1564486132815)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19274227/image2019-2-28_16-24-29.png?version=1&modificationDate=1551342270259&api=v2)]

  • redis（set）操作，4个线程压4个进程qps:8100

[外链图片转存失败(img-QmklzX2O-1564486132817)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19274227/image2019-2-28_16-36-37.png?version=1&modificationDate=1551342998171&api=v2)]

  • redis（set）操作，8个线程压8个进程qps:8000,下降，瓶颈

[外链图片转存失败(img-rXt7GnBu-1564486132817)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19274227/image2019-2-28_16-20-50.png?version=1&modificationDate=1551342050887&api=v2)]

  • redis（set）操作，16个线程压8个进程qps:8300，瓶颈

[外链图片转存失败(img-mbhyJbN3-1564486132819)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19274227/image2019-2-28_16-25-16.png?version=1&modificationDate=1551342316400&api=v2)]

Redis稳定性较好，且增加线程或者进程呈线性增长，直到到达瓶颈。且尝试增加服务能力的时候，最好是起和并发量一样的进程数，不然来回切进程反而会降低qps。

压测结果分析

建议采用单进程，开启普通log，无包装多进程安全的log。
最后我们测试了下4个线程压一个进程，打印一条log（普通log），set一次redis的业务，qps:3200
[外链图片转存失败(img-TMpNzH08-1564486132820)(http://wiki.sftcwl.com/download/attachments/19279544/image2019-2-28_18-57-39.png?version=1&modificationDate=1551351459395&api=v2)]

在不要求日志不丢的，耗时可以放宽的情况下，可以提升进程数来提升性能。

0x05

虽然sanic框架性能很好，但是python自身的性能，以及python库的一些影响，仍然不能达到go的性能。但是应付一些中小型项目是可以了。后面持续优化，有机会开源出来。

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