本系列共分三部分,前两部分链接如下:
在第二部分中,你开发了一个能够处理HTTPGET请求的简易WSGI服务器。在上一篇的最后,我问了你一个问题:“怎样让服务器一次处理多个请求?”读完本文,你就能够完美地回答这个问题。接下来,请你做好准备,因为本文的内容非常多,节奏也很快。文中的所有代码都可以在 Github仓库 下载。
首先,我们简单回忆一下简易网络服务器是如何实现的,服务器要处理客户端的请求需要哪些条件。你在前面两部分文章中开发的服务器,是一个迭代式服务器(iterative server),还只能一次处理一个客户端请求。只有在处理完当前客户端请求之后,它才能接收新的客户端连接。这样,有些客户端就必须要等待自己的请求被处理了,而对于流量大的服务器来说,等待的时间就会特别长。
下面是迭代式服务器 webserver3a.py
的代码:
##################################################################### # Iterative server - webserver3a.py # # # # Tested with Python 2.7.9 & Python 3.4 on Ubuntu 14.04 & Mac OS X # ##################################################################### import socket SERVER_ADDRESS = (HOST, PORT) = '', 8888 REQUEST_QUEUE_SIZE = 5 def handle_request(client_connection): request = client_connection.recv(1024) print(request.decode()) http_response = b"""/ HTTP/1.1 200 OK Hello, World! """ client_connection.sendall(http_response) def serve_forever(): listen_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) listen_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) listen_socket.bind(SERVER_ADDRESS) listen_socket.listen(REQUEST_QUEUE_SIZE) print('Serving HTTP on port {port} ...'.format(port=PORT)) while True: client_connection, client_address = listen_socket.accept() handle_request(client_connection) client_connection.close() if __name__ == '__main__': serve_forever()
如果想确认这个服务器每次只能处理一个客户端的请求,我们对上述代码作简单修改,在向客户端返回响应之后,增加60秒的延迟处理时间。这个修改只有一行代码,即告诉服务器在返回响应之后睡眠60秒。
下面就是修改之后的服务器代码:
######################################################################### # Iterative server - webserver3b.py # # # # Tested with Python 2.7.9 & Python 3.4 on Ubuntu 14.04 & Mac OS X # # # # - Server sleeps for 60 seconds after sending a response to a client # ######################################################################### import socket import time SERVER_ADDRESS = (HOST, PORT) = '', 8888 REQUEST_QUEUE_SIZE = 5 def handle_request(client_connection): request = client_connection.recv(1024) print(request.decode()) http_response = b"""/ HTTP/1.1 200 OK Hello, World! """ client_connection.sendall(http_response) time.sleep(60) # sleep and block the process for 60 seconds def serve_forever(): listen_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) listen_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) listen_socket.bind(SERVER_ADDRESS) listen_socket.listen(REQUEST_QUEUE_SIZE) print('Serving HTTP on port {port} ...'.format(port=PORT)) while True: client_connection, client_address = listen_socket.accept() handle_request(client_connection) client_connection.close() if __name__ == '__main__': serve_forever()
接下来,我们启动服务器:
$ python webserver3b.py
现在,我们打开一个新的终端窗口,并运行 curl
命令。你会立刻看到屏幕上打印出了“Hello, World!”这句话:
$ curl http://localhost:8888/hello Hello, World!
接着我们立刻再打开一个终端窗口,并运行 curl
命令:
$ curl http://localhost:8888/hello
如果你在60秒了完成了上面的操作,那么第二个 curl
命令应该不会立刻产生任何输出结果,而是处于挂死(hang)状态。服务器也不会在标准输出中打印这个新请求的正文。下面这张图就是我在自己的Mac上操作时的结果(右下角那个边缘高亮为黄色的窗口,显示的就是第二个 curl
命令挂死):
当然,你等了足够长时间之后(超过60秒),你会看到第一个 curl
命令结束,然后第二个 curl
命令会在屏幕上打印出“Hello, World!”,之后再挂死60秒,最后才结束:
这背后的实现方式是,服务器处理完第一个 curl
客户端请求后睡眠60秒,才开始处理第二个请求。这些步骤是线性执行的,或者说迭代式一步一步执行的。在我们这个实例中,则是一次一个请求这样处理。
接下来,我们简单谈谈客户端与服务器之间的通信。为了让两个程序通过网络进行通信,二者均必须使用套接字。你在前两章中也看到过套接字,但到底什么是套接字?
套接字是通信端点(communication endpoint)的抽象形式,可以让一个程序通过文件描述符(file descriptor)与另一个程序进行通信。在本文中,我只讨论Linux/Mac OS X平台上的TCP/IP套接字。其中,尤为重要的一个概念就是TCP套接字对(socket pair)。
TCP连接所使用的套接字对是一个4元组(4-tuple),包括本地IP地址、本地端口、外部IP地址和外部端口。一个网络中的每一个TCP连接,都拥有独特的套接字对。IP地址和端口号通常被称为一个套接字,二者一起标识了一个网络端点。
因此, {10.10.10.2:49152, 12.12.12.3:8888}
元组组成了一个套接字对,代表客户端侧TCP连接的两个唯一端点, {12.12.12.3:8888, 10.10.10.2:49152}
元组组成另一个套接字对,代表服务器侧TCP连接的两个同样端点。构成TCP连接中服务器端点的两个值分别是IP地址 12.12.12.3
和端口号 8888
,它们在这里被称为一个套接字(同理,客户端端点的两个值也是一个套接字)。
服务器创建套接字并开始接受客户端连接的标准流程如下:
服务器创建一个TCP/IP套接字。通过下面的Python语句实现:
listen_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
服务器可以设置部分套接字选项(这是可选项,但你会发现上面那行服务器代码就可以确保你重启服务器之后,服务器会继续使用相同的地址)。
listen_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
然后,服务器绑定地址。绑定函数为套接字指定一个本地协议地址。调用绑定函数时,你可以单独指定端口号或IP地址,也可以同时指定两个参数,甚至不提供任何参数也没问题。
listen_socket.bind(SERVER_ADDRESS)
接着,服务器将该套接字变成一个侦听套接字:
listen_socket.listen(REQUEST_QUEUE_SIZE)
listen
方法只能由服务器调用,执行后会告知服务器应该接收针对该套接字的连接请求。
完成上面四步之后,服务器会开启一个循环,开始接收客户端连接,不过一次只接收一个连接。当有连接请求时, accept
方法会返回已连接的客户端套接字。然后,服务器从客户端套接字读取请求数据,在标准输出中打印数据,并向客户端返回消息。最后,服务器会关闭当前的客户端连接,这时服务器又可以接收新的客户端连接了。
要通过TCP/IP协议与服务器进行通信,客户端需要作如下操作:
下面这段示例代码,实现了客户端连接至服务器,发送请求,并打印响应内容的过程:
import socket # create a socket and connect to a server sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.connect(('localhost', 8888)) # send and receive some data sock.sendall(b'test') data = sock.recv(1024) print(data.decode())
在创建套接字之后,客户端需要与服务器进行连接,这可以通过调用 connect
方法实现:
sock.connect(('localhost', 8888))
客户端只需要提供远程IP地址或主机名,以及服务器的远程连接端口号即可。
你可能已经注意到,客户端不会调用 bind
和 accept
方法。不需要调用 bind
方法,是因为客户端不关心本地IP地址和本地端口号。客户端调用 connect
方法时,系统内核中的TCP/IP栈会自动指定本地IP地址和本地端口。本地端口也被称为临时端口(ephemeral port)。
服务器端有部分端口用于连接熟知的服务,这种端口被叫做“熟知端口”(well-known port),例如,80用于HTTP传输服务,22用于SSH协议传输。接下来,我们打开Python shell,向在本地运行的服务器发起一个客户端连接,然后查看系统内核为你创建的客户端套接字指定了哪个临时端口(在进行下面的操作之前,请先运行 webserver3a.py
或 webserver3b.py
文件,启动服务器):
>>> import socket >>> sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) >>> sock.connect(('localhost', 8888)) >>> host, port = sock.getsockname()[:2] >>> host, port ('127.0.0.1', 60589)
在上面的示例中,我们看到内核为套接字指定的临时端口是60589。
在开始回答第二部分最后提的问题之前,我需要快速介绍一些其他的重要概念。稍后你就会明白我为什么要这样做。我要介绍的重要概念就是进程(process)和文件描述符(file descriptor)。
什么是进程?进程就是正在执行的程序的一个实例。举个例子,当服务器代码执行的时候,这些代码就被加载至内存中,而这个正在被执行的服务器的实例就叫做进程。系统内核会记录下有关进程的信息——包括进程ID,以便进行管理。所以,当你运行迭代式服务器 webserver3a.py
或 webserver3b.py
时,你也就开启了一个进程。
我们在终端启动 webserver3a.py
服务器:
$ python webserver3b.py
然后,我们在另一个终端窗口中,使用 ps
命令来获取上面那个服务器进程的信息:
$ ps | grep webserver3b | grep -v grep 7182 ttys003 0:00.04 python webserver3b.py
从 ps
命令的结果,我们可以看出你的确只运行了一个Python进程 webserver3b
。进程创建的时候,内核会给它指定一个进程ID——PID。在UNIX系统下,每个用户进程都会有一个父进程(parent process),而这个父进程也有自己的进程ID,叫做父进程ID,简称PPID。在本文中,我默认大家使用的是BASH,因此当你启动服务器的时候,系统会创建服务器进程,指定一个PID,而服务器进程的父进程PID则是BASH shell进程的PID。
接下来请自己尝试操作一下。再次打开你的Python shell程序,这会创建一个新进程,然后我们通过 os.gepid()
和 os.getppid()
这两个方法,分别获得Python shell进程的PID及它的父进程PID(即BASH shell程序的PID)。接着,我们打开另一个终端窗口,运行 ps
命令, grep
检索刚才所得到的PPID(父进程ID,本操作时的结果是3148)。在下面的截图中,你可以看到我在Mac OS X上的操作结果:
另一个需要掌握的重要概念就是文件描述符(file descriptor)。那么,到底什么是文件描述符?文件描述符指的就是当系统打开一个现有文件、创建一个新文件或是创建一个新的套接字之后,返回给进程的那个正整型数。系统内核通过文件描述符来追踪一个进程所打开的文件。当你需要读写文件时,你也通过文件描述符说明。Python语言中提供了用于处理文件(和套接字)的高层级对象,所以你不必直接使用文件描述符来指定文件,但是从底层实现来看,UNIX系统中就是通过它们的文件描述符来确定文件和套接字的。
一般来说,UNIX shell会将文件描述符0指定给进程的标准输出,文件描述富1指定给进程的标准输出,文件描述符2指定给标准错误。
正如我前面提到的那样,即使Python语言提供了高层及的文件或类文件对象,你仍然可以对文件对象使用 fileno()
方法,来获取该文件相应的文件描述符。我们回到Python shell中来试验一下。
>>> import sys >>> sys.stdin <open file '<stdin>', mode 'r' at 0x102beb0c0> >>> sys.stdin.fileno() 0 >>> sys.stdout.fileno() 1 >>> sys.stderr.fileno() 2
在Python语言中处理文件和套接字时,你通常只需要使用高层及的文件/套接字对象即可,但是有些时候你也可能需要直接使用文件描述符。下面这个示例演示了你如何通过 write()
方法向标准输出中写入一个字符串,而这个 write
方法就接受文件描述符作为自己的参数:
>>> import sys >>> import os >>> res = os.write(sys.stdout.fileno(), 'hello/n') hello
还有一点挺有意思——如果你知道Unix系统下一切都是文件,那么你就不会觉得奇怪了。当你在Python中创建一个套接字后,你获得的是一个套接字对象,而不是一个正整型数,但是你还是可以和上面演示的一样,通过 fileno()
方法直接访问这个套接字的文件描述符。
>>> import socket >>> sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) >>> sock.fileno() 3
我还想再说一点:不知道大家有没有注意到,在迭代式服务器 webserver3b.py
的第二个示例中,我们的服务器在处理完请求后睡眠60秒,但是在睡眠期间,我们仍然可以通过 curl
命令与服务器建立连接?当然, curl
命令并没有立刻输出结果,只是出于挂死状态,但是为什么服务器既然没有接受新的连接,客户端也没有立刻被拒绝,而是仍然继续连接至服务器呢?这个问题的答案在于套接字对象的 listen
方法,以及它使用的 BACKLOG
参数。在示例代码中,这个参数的值被我设置为 REQUEST_QUEQUE_SIZE
。 BACKLOG
参数决定了内核中外部连接请求的队列大小。当 webserver3b.py
服务器睡眠时,你运行的第二个 curl
命令之所以能够连接服务器,是因为连接请求队列仍有足够的位置。
虽然提高 BACKLOG
参数的值并不会让你的服务器一次处理多个客户端请求,但是业务繁忙的服务器也应该设置一个较大的 BACKLOG
参数值,这样 accept
函数就可以直接从队列中获取新连接,立刻开始处理客户端请求,而不是还要花时间等待连接建立。
呜呼!到目前为止,已经给大家介绍了很多知识。我们现在快速回顾一下之前的内容。
listen
方法中 BACKLOG
参数的意义 现在,我可以开始回答第二部分留下的问题了:如何让服务器一次处理多个请求?换句话说,如何开发一个并发服务器?
在Unix系统中开发一个并发服务器的最简单方法,就是调用系统函数 fork()
。
下面就是崭新的 webserver3c.py
并发服务器,能够同时处理多个客户端请求:
########################################################################### # Concurrent server - webserver3c.py # # # # Tested with Python 2.7.9 & Python 3.4 on Ubuntu 14.04 & Mac OS X # # # # - Child process sleeps for 60 seconds after handling a client's request # # - Parent and child processes close duplicate descriptors # # # ########################################################################### import os import socket import time SERVER_ADDRESS = (HOST, PORT) = '', 8888 REQUEST_QUEUE_SIZE = 5 def handle_request(client_connection): request = client_connection.recv(1024) print( 'Child PID: {pid}. Parent PID {ppid}'.format( pid=os.getpid(), ppid=os.getppid(), ) ) print(request.decode()) http_response = b"""/ HTTP/1.1 200 OK Hello, World! """ client_connection.sendall(http_response) time.sleep(60) def serve_forever(): listen_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) listen_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) listen_socket.bind(SERVER_ADDRESS) listen_socket.listen(REQUEST_QUEUE_SIZE) print('Serving HTTP on port {port} ...'.format(port=PORT)) print('Parent PID (PPID): {pid}/n'.format(pid=os.getpid())) while True: client_connection, client_address = listen_socket.accept() pid = os.fork() if pid == 0: # child listen_socket.close() # close child copy handle_request(client_connection) client_connection.close() os._exit(0) # child exits here else: # parent client_connection.close() # close parent copy and loop over if __name__ == '__main__': serve_forever()
在讨论 fork
的工作原理之前,请测试一下上面的代码,亲自确认一下服务器是否能够同时处理多个客户端请求。我们通过命令行启动上面这个服务器:
$ python webserver3c.py
然后输入之前迭代式服务器示例中的两个 curl
命令。现在,即使服务器子进程在处理完一个客户端请求之后会睡眠60秒,但是并不会影响其他客户端,因为它们由不同的、完全独立的进程处理。你应该可以立刻看见 curl
命令输出“Hello, World”,然后挂死60秒。你可以继续运行更多的 curl
命令,所有的命令都会输出服务器的响应结果——“Hello, World”,不会有任何延迟。你可以试试。
关于 fork()
函数有一点最为重要,就是你调用 fork
一次,但是函数却会返回两次:一次是在父进程里返回,另一次是在子进程中返回。当你 fork
一个进程时,返回给子进程的PID是0,而 fork
返回给父进程的则是子进程的PID。
我还记得,第一次接触并使用 fork
函数时,自己感到非常不可思议。我觉得这就好像一个魔法。之前还是一个线性的代码,突然一下子克隆了自己,出现了并行运行的相同代码的两个实例。我当时真的觉得这和魔法也差不多了。
当父进程 fork
一个新的子进程时,子进程会得到父进程文件描述符的副本:
你可能也注意到了,上面代码中的父进程关闭了客户端连接:
else: # parent client_connection.close() # close parent copy and loop over
那为什么父进程关闭了套接字之后,子进程却仍然能够从客户端套接字中读取数据呢?答案就在上面的图片里。系统内核根据文件描述符计数(descriptor reference counts)来决定是否关闭套接字。系统只有在描述符计数变为0时,才会关闭套接字。当你的服务器创建一个子进程时,子进程就会获得父进程文件描述符的副本,系统内核则会增加这些文件描述符的计数。在一个父进程和一个子进程的情况下,客户端套接字的文件描述符计数为2。当上面代码中的父进程关闭客户端连接套接字时,只是让套接字的计数减为1,还不够让系统关闭套接字。子进程同样关闭了父进程侦听套接字的副本,因为子进程不关心要不要接收新的客户端连接,只关心如何处理连接成功的客户端所发出的请求。
listen_socket.close() # close child copy
稍后,我会给大家介绍如果不关闭重复的描述符的后果。
从上面并行服务器的源代码可以看出,服务器父进程现在唯一的作用,就是接受客户端连接, fork
一个新的子进程来处理该客户端连接,然后回到循环的起点,准备接受其他的客户端连接,仅此而已。服务器父进程并不会处理客户端请求,而是由它的子进程来处理。
谈得稍远一点。我们说两个事件是并行时,到底是什么意思?
我们说两个事件是并行的,通常指的是二者同时发生。这是简单的定义,但是你应该牢记它的严格定义:
如果你不能分辨出哪个程序会先执行,那么二者就是并行的。
现在又到了回顾目前已经介绍的主要观点和概念。
fork()
函数 fork
新进程时,它就成了新创建进程的父进程 fork
之后,父进程和子进程共用相同的文件描述符 fork
一个子进程来处理该客户端的请求,然后回到循环的起点,准备接受新的客户端连接 接下来,我们看看如果不关闭父进程和子进程中的重复套接字描述符,会发生什么情况。下面的并行服务器(webserver3d.py)作了一些修改,确保服务器不关闭重复的:
########################################################################### # Concurrent server - webserver3d.py # # # # Tested with Python 2.7.9 & Python 3.4 on Ubuntu 14.04 & Mac OS X # ########################################################################### import os import socket SERVER_ADDRESS = (HOST, PORT) = '', 8888 REQUEST_QUEUE_SIZE = 5 def handle_request(client_connection): request = client_connection.recv(1024) http_response = b"""/ HTTP/1.1 200 OK Hello, World! """ client_connection.sendall(http_response) def serve_forever(): listen_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) listen_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) listen_socket.bind(SERVER_ADDRESS) listen_socket.listen(REQUEST_QUEUE_SIZE) print('Serving HTTP on port {port} ...'.format(port=PORT)) clients = [] while True: client_connection, client_address = listen_socket.accept() # store the reference otherwise it's garbage collected # on the next loop run clients.append(client_connection) pid = os.fork() if pid == 0: # child listen_socket.close() # close child copy handle_request(client_connection) client_connection.close() os._exit(0) # child exits here else: # parent # client_connection.close() print(len(clients)) if __name__ == '__main__': serve_forever()
启动服务器:
$ python webserver3d.py
然后通过 curl
命令连接至服务器:
$ curl http://localhost:8888/hello Hello, World!
我们看到, curl
命令打印了并行服务器的响应内容,但是并没有结束,而是继续挂死。服务器出现了什么不同情况吗?服务器不再继续睡眠60秒:它的子进程会积极处理客户端请求,处理完成后就关闭客户端连接,然后结束运行,但是客户端的 curl
命令却不会终止。
那么为什么 curl
命令会没有结束运行呢?原因在于重复的文件描述符(duplicate file descriptor)。当子进程关闭客户端连接时,系统内核会减少客户端套接字的计数,变成了1。服务器子进程结束了,但是客户端套接字并没有关闭,因为那个套接字的描述符计数并没有变成0,导致系统没有向客户端发送终止包(termination packet,用TCP/IP的术语来说叫做FIN),也就是说客户端仍然在线。但是还有另一个问题。如果你一直运行的服务器不去关闭重复的文件描述符,服务器最终就会耗光可用的文件服务器:
按下 Control-C
,关闭 webserver3d.py
服务器,然后通过shell自带的 ulimit
命令查看服务器进程可以使用的默认资源:
$ ulimit -a core file size (blocks, -c) 0 data seg size (kbytes, -d) unlimited scheduling priority (-e) 0 file size (blocks, -f) unlimited pending signals (-i) 3842 max locked memory (kbytes, -l) 64 max memory size (kbytes, -m) unlimited open files (-n) 1024 pipe size (512 bytes, -p) 8 POSIX message queues (bytes, -q) 819200 real-time priority (-r) 0 stack size (kbytes, -s) 8192 cpu time (seconds, -t) unlimited max user processes (-u) 3842 virtual memory (kbytes, -v) unlimited file locks (-x) unlimited
从上面的结果中,我们可以看到:在我这台Ubuntu电脑上,服务器进程可以使用的文件描述符(打开的文件)最大数量为1024。
现在,我们来看看如果服务器不关闭重复的文件描述符,服务器会不会耗尽可用的文件描述符。我们在现有的或新开的终端窗口里,将服务器可以使用的最大文件描述符数量设置为256:
$ ulimit -n 256
在刚刚运行了 $ ulimit -n 256
命令的终端里,我们开启 webserver3d.py
服务器:
$ python webserver3d.py
然后通过下面的 client3.py
客户端来测试服务器。
##################################################################### # Test client - client3.py # # # # Tested with Python 2.7.9 & Python 3.4 on Ubuntu 14.04 & Mac OS X # ##################################################################### import argparse import errno import os import socket SERVER_ADDRESS = 'localhost', 8888 REQUEST = b"""/ GET /hello HTTP/1.1 Host: localhost:8888 """ def main(max_clients, max_conns): socks = [] for client_num in range(max_clients): pid = os.fork() if pid == 0: for connection_num in range(max_conns): sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.connect(SERVER_ADDRESS) sock.sendall(REQUEST) socks.append(sock) print(connection_num) os._exit(0) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser( description='Test client for LSBAWS.', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter, ) parser.add_argument( '--max-conns', type=int, default=1024, help='Maximum number of connections per client.' ) parser.add_argument( '--max-clients', type=int, default=1, help='Maximum number of clients.' ) args = parser.parse_args() main(args.max_clients, args.max_conns)
打开一个新终端窗口,运行 client3.py
,并让客户端创建300个与服务器的并行连接:
$ python client3.py --max-clients=300
很快你的服务器就会崩溃。下面是我的虚拟机上抛出的异常情况:
问题很明显——服务器应该关闭重复的描述符。但即使你关闭了这些重复的描述符,你还没有彻底解决问题,因为你的服务器还存在另一个问题,那就是僵尸进程!
没错,你的服务器代码确实会产生僵尸进程。我们来看看这是怎么回事。再次运行服务器:
$ python webserver3d.py
在另一个终端窗口中运行下面的 curl
命令:
$ curl http://localhost:8888/hello
现在,我们运行 ps
命令,看看都有哪些正在运行的Python进程。下面是我的Ubuntu虚拟机中的结果:
$ ps auxw | grep -i python | grep -v grep vagrant 9099 0.0 1.2 31804 6256 pts/0 S+ 16:33 0:00 python webserver3d.py vagrant 9102 0.0 0.0 0 0 pts/0 Z+ 16:33 0:00 [python] <defunct>
我们发现,第二行中显示的这个进程的PID为9102,状态是Z+,而进程的名称叫做 <defunct>
。这就是我们要找的僵尸进程。僵尸进程的问题在于你无法杀死它们。
即使你试图通过 $ kill -9
命令杀死僵尸进程,它们还是会存活下来。你可以试试看。
到底什么是僵尸进程,服务器又为什么会创建这些进程?僵尸进程其实是已经结束了的进程,但是它的父进程并没有等待进程结束,所以没有接收到进程结束的状态信息。当子进程在父进程之前退出,系统就会将子进程变成一个僵尸进程,保留原子进程的部分信息,方便父进程之后获取。系统所保留的信息通常包括进程ID、进程结束状态和进程的资源使用情况。好吧,这样说僵尸进程也有自己存在的理由,但是如果服务器不处理好这些僵尸进程,系统就会堵塞。我们来看看是否如此。首先,停止正在运行的服务器,然后在新终端窗口中,使用 ulimit
命令将最大用户进程设置为400(还要确保将打开文件数量限制设置到一个较高的值,这里我们设置为500)。
$ ulimit -u 400 $ ulimit -n 500
然后在同一个窗口中启动 webserver3d.py
服务器:
$ ulimit -u 400 command: $ python webserver3d.py
在新终端窗口中,启动客户端 client3.py
,让客户端创建500个服务器并行连接:
$ python client3.py --max-clients=500
结果,我们发现很快服务器就因为OSError而崩溃:这个异常指的是暂时没有足够的资源。服务器试图创建新的子进程时,由于已经达到了系统所允许的最大可创建子进程数,所以抛出这个异常。下面是我的虚拟机上的报错截图。
你也看到了,如果长期运行的服务器不处理好僵尸进程,将会出现重大问题。稍后我会介绍如何处理僵尸进程。
我们先回顾一下目前已经学习的知识点:
fork
一个子进程后,如果子进程在父进程之前退出,而父进程又没有等待进程,并获取它的结束状态,那么子进程就会变成僵尸进程。 那么,你要怎么做才能处理掉僵尸进程呢?你需要修改服务器代码,等待僵尸进程返回其结束状态(termination status)。要实现这点,你只需要在代码中调用 wait
系统函数即可。不过,这种方法并不是最理想的方案,因为如果你调用 wait
后,却没有结束了的子进程,那么 wait
调用将会阻塞服务器,相当于阻止了服务器处理新的客户端请求。那么还有其他的办法吗?答案是肯定的,其中一种办法就是将 wait
函数调用与信号处理函数(signal handler)结合使用。
这种方法的具体原理如下。当子进程退出时,系统内核会发送一个 SIGCHLD
信号。父进程可以设置一个信号处理函数,用于异步监测 SIGCHLD
事件,然后再调用 wait
,等待子进程结束并获取其结束状态,这样就可以避免产生僵尸进程。
顺便说明一下,异步事件意味着父进程实现并不知道该事件是否会发生。
接下来我们修改服务器代码,添加一个 SIGCHLD
事件处理函数,并在该函数中等待子进程结束。具体的代码见 webserver3e.py
文件:
########################################################################### # Concurrent server - webserver3e.py # # # # Tested with Python 2.7.9 & Python 3.4 on Ubuntu 14.04 & Mac OS X # ########################################################################### import os import signal import socket import time SERVER_ADDRESS = (HOST, PORT) = '', 8888 REQUEST_QUEUE_SIZE = 5 def grim_reaper(signum, frame): pid, status = os.wait() print( 'Child {pid} terminated with status {status}' '/n'.format(pid=pid, status=status) ) def handle_request(client_connection): request = client_connection.recv(1024) print(request.decode()) http_response = b"""/ HTTP/1.1 200 OK Hello, World! """ client_connection.sendall(http_response) # sleep to allow the parent to loop over to 'accept' and block there time.sleep(3) def serve_forever(): listen_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) listen_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) listen_socket.bind(SERVER_ADDRESS) listen_socket.listen(REQUEST_QUEUE_SIZE) print('Serving HTTP on port {port} ...'.format(port=PORT)) signal.signal(signal.SIGCHLD, grim_reaper) while True: client_connection, client_address = listen_socket.accept() pid = os.fork() if pid == 0: # child listen_socket.close() # close child copy handle_request(client_connection) client_connection.close() os._exit(0) else: # parent client_connection.close() if __name__ == '__main__': serve_forever()
启动服务器:
$ python webserver3e.py
再次使用 curl
命令,向修改后的并发服务器发送一个请求:
$ curl http://localhost:8888/hello
我们来看服务器的反应:
发生了什么事? accept
函数调用报错了。
子进程退出时,父进程被阻塞在 accept
函数调用的地方,但是子进程的退出导致了 SIGCHLD
事件,这也激活了信号处理函数。信号函数执行完毕之后,就导致了 accept
系统函数调用被中断:
别担心,这是个非常容易解决的问题。你只需要重新调用 accept
即可。下面我们再修改一下服务器代码(webserver3f.py),就可以解决这个问题:
########################################################################### # Concurrent server - webserver3f.py # # # # Tested with Python 2.7.9 & Python 3.4 on Ubuntu 14.04 & Mac OS X # ########################################################################### import errno import os import signal import socket SERVER_ADDRESS = (HOST, PORT) = '', 8888 REQUEST_QUEUE_SIZE = 1024 def grim_reaper(signum, frame): pid, status = os.wait() def handle_request(client_connection): request = client_connection.recv(1024) print(request.decode()) http_response = b"""/ HTTP/1.1 200 OK Hello, World! """ client_connection.sendall(http_response) def serve_forever(): listen_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) listen_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) listen_socket.bind(SERVER_ADDRESS) listen_socket.listen(REQUEST_QUEUE_SIZE) print('Serving HTTP on port {port} ...'.format(port=PORT)) signal.signal(signal.SIGCHLD, grim_reaper) while True: try: client_connection, client_address = listen_socket.accept() except IOError as e: code, msg = e.args # restart 'accept' if it was interrupted if code == errno.EINTR: continue else: raise pid = os.fork() if pid == 0: # child listen_socket.close() # close child copy handle_request(client_connection) client_connection.close() os._exit(0) else: # parent client_connection.close() # close parent copy and loop over if __name__ == '__main__': serve_forever()
启动修改后的服务器:
$ python webserver3f.py
通过 curl
命令向服务器发送一个请求:
$ curl http://localhost:8888/hello
看到了吗?没有再报错了。现在,我们来确认下服务器没有再产生僵尸进程。只需要运行 ps
命令,你就会发现没有Python进程的状态是Z+了。太棒了!没有僵尸进程捣乱真是太好了。
SIGCHLD
时间处理函数来异步等待进程结束,获取其结束状态。 好了,目前一切正常。没有其他问题了,对吗?呃,基本上是了。再次运行 webserver3f.py
,然后通过 client3.py
创建128个并行连接:
$ python client3.py --max-clients 128
现在再次运行 ps
命令:
$ ps auxw | grep -i python | grep -v grep
噢,糟糕!僵尸进程又出现了!
这次又是哪里出了问题?当你运行128个并行客户端,建立128个连接时,服务器的子进程处理完请求,几乎是同一时间退出的,这就触发了一大波的 SIGCHLD
信号发送至父进程。但问题是这些信号并没有进入队列,所以有几个信号漏网,没有被服务器处理,这就导致出现了几个僵尸进程。
这个问题的解决方法,就是在 SIGCHLD
事件处理函数使用 waitpid
,而不是 wait
,再调用 waitpid
时增加 WNOHANG
选项,确保所有退出的子进程都会被处理。下面就是修改后的代码,webserver3g.py:
########################################################################### # Concurrent server - webserver3g.py # # # # Tested with Python 2.7.9 & Python 3.4 on Ubuntu 14.04 & Mac OS X # ########################################################################### import errno import os import signal import socket SERVER_ADDRESS = (HOST, PORT) = '', 8888 REQUEST_QUEUE_SIZE = 1024 def grim_reaper(signum, frame): while True: try: pid, status = os.waitpid( -1, # Wait for any child process os.WNOHANG # Do not block and return EWOULDBLOCK error ) except OSError: return if pid == 0: # no more zombies return def handle_request(client_connection): request = client_connection.recv(1024) print(request.decode()) http_response = b"""/ HTTP/1.1 200 OK Hello, World! """ client_connection.sendall(http_response) def serve_forever(): listen_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) listen_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) listen_socket.bind(SERVER_ADDRESS) listen_socket.listen(REQUEST_QUEUE_SIZE) print('Serving HTTP on port {port} ...'.format(port=PORT)) signal.signal(signal.SIGCHLD, grim_reaper) while True: try: client_connection, client_address = listen_socket.accept() except IOError as e: code, msg = e.args # restart 'accept' if it was interrupted if code == errno.EINTR: continue else: raise pid = os.fork() if pid == 0: # child listen_socket.close() # close child copy handle_request(client_connection) client_connection.close() os._exit(0) else: # parent client_connection.close() # close parent copy and loop over if __name__ == '__main__': serve_forever()
启动服务器:
$ python webserver3g.py
使用客户端 client3.py
进行测试:
$ python client3.py --max-clients 128
现在请确认不会再出现僵尸进程了。
恭喜大家!现在已经自己开发了一个简易的并发服务器,这个代码可以作为你以后开发生产级别的网络服务器的基础。
最后给大家留一个练习题,把第二部分中的WSGI修改为并发服务器。最终的代码可以在这里查看。不过请你在自己实现了之后再查看。
接下来该怎么办?借用乔希·比林斯(19世纪著名幽默大师)的一句话:
要像一张邮票,坚持一件事情直到你到达目的地。
原文链接: http://ruslanspivak.com/lsbaws-part3/ 译文链接: http://codingpy.com/article/build-a-simple-web-server-part-three/