Question

在我对this answer的评论问题"Gevent pool with nested web requests"中的问题之后：

假设一个人有大量任务，使用gevent.spawn（...）同时生成所有任务是否有任何缺点，而不是使用gevent池和pool.spawn（...）来限制并发greenlets的数量？

表达方式不同：使用gevent.Pool“限制并发性”是否有任何优势，即使问题没有被要求解决？

知道什么会构成这个问题的“大数”？

Answer 1

处理很多东西时，这只是更清洁，更好的做法。几个星期前我遇到了这个问题，我使用gevent spawn来验证一堆针对DNS的电子邮件大约30k :)。

from gevent.pool import Pool
import logging
rows = [ ... a large list of stuff ...]
CONCURRENCY = 200 # run 200 greenlets at once or whatever you want
pool = Pool(CONCURRENCY)
count = 0

def do_work_function(param1,param2):
   print param1 + param2

for row in rows:
  count += 1 # for logging purposes to track progress
  logging.info(count)
  pool.spawn(do_work_function,param1,param2) # blocks here when pool size == CONCURRENCY

pool.join() #blocks here until the last 200 are complete

我在测试中发现，当CONCURRENCY大约为200时，我的机器负载将在EC2 m1.small上徘徊在1左右。我做得有点天真，如果我再次这样做，我会运行多个池并在它们之间休息一段时间，以尝试更均匀地分配NIC和CPU上的负载。

要记住的最后一件事是密切关注您的打开文件，并在需要时增加：http://www.cyberciti.biz/faq/linux-increase-the-maximum-number-of-open-files。我运行的greenlets每个greenlet占用大约5个文件描述符，所以如果你不小心，你可以很快耗尽。如果您的系统负载高于1，这可能没有用，因为无论如何您都会看到收益递减。

Answer 2

来自Google并决定进行一些快速测试以产生增加的N greenlets。分享结果，因为它们可能对其他搜索者有用：

# 1 greenlet
real    0m1.032s
user    0m0.017s
sys     0m0.009s

# 100 greenlets
real    0m1.037s
user    0m0.021s
sys     0m0.010s

# 1,000 greenlets
real    0m1.045s
user    0m0.035s
sys     0m0.013s

# 10,000 greenlets
real    0m1.232s
user    0m0.265s
sys     0m0.059s

# 100,000 greenlets
real    0m3.992s
user    0m3.201s
sys     0m0.444s

所以多达1,000个greenlets并且性能损失很小，但是一旦你开始击中10,000多个greenlets，一切都会变慢。

测试代码：

import gevent

N = 0

def test():
    gevent.sleep(1)

while N < 1000:
  N += 1
  gevent.spawn(test)

gevent.wait()

gevent：产生大量greenlets的缺点？

2 个答案: