构建高效的python requests长连接池详解
前文：
最近在搞全网的CDN刷新系统，在性能调优时遇到了requests长连接的一个问题，以前关注过长连接太多造成浪费的问题，但因为系统都是分布式扩展的，针对这种各别问题就懒得改动了。 现在开发的缓存刷新系统，对于性能还是有些敏感的，我后面会给出最优的http长连接池构建方式。
老生常谈：
python下的httpclient库哪个最好用？ 我想大多数人还是会选择requests库的。原因么？也就是简单，易用！
如何蛋疼的构建reqeusts的短连接请求:
python requests库默认就是长连接的 (http 1.1, Connection: keep alive)，如果单纯在requests头部去掉Connection是不靠谱的，还需要借助httplib来配合.
s = requests.Session()
del s.headers['Connection']
正确发起 http 1.0的请求姿势是:
#xiaorui.cc
import httplib
import requests
httplib.HTTPConnection._http_vsn = 10
httplib.HTTPConnection._http_vsn_str = 'HTTP/1.0'
r = requests.get('http://127.0.0.1:8888/')
服务端接收的http包体内容:
GET / HTTP/1.0 Accept-Encoding: gzip, deflate Accept: */* User-Agent: python-requests/2.5.1 CPython/2.7.10 Darwin/15.4.0
所谓短连接就是发送 HTTP 1.0 协议，这样web服务端当然会在send完数据后，触发close()，也就是传递 \0 字符串，达到关闭连接 ！ 这里还是要吐槽一下，好多人天天说系统优化，连个基本的网络io都不优化，你还想干嘛。。。下面我们依次聊requests长连接的各种问题及性能优化。
那么requests长连接如何实现？
requests给我们提供了一个Session的长连接类，他不仅仅能实现最基本的长连接保持，还会附带服务端返回的cookie数据。 在底层是如何实现的？
把HTTP 1.0 改成 HTTP 1.1 就可以了， 如果你标明了是HTTP 1.1 ，那么有没有 Connection: keep-alive 都无所谓的。 如果 HTTP 1.0加上Connection: keep-alive ，那么server会认为你是长连接。 就这么简单 ！
poll([{fd=5, events=POLLIN}], 1, 0) = 0 (Timeout)
sendto(5, "GET / HTTP/1.1\r\nHost: www.xiaorui.cc\r\nConnection: keep-alive\r\nAccept-Encoding: gzip, deflate\r\nAccept: */*\r\nUser-Agent: python-requests/2.9.1\r\n\r\n", 144, 0, NULL, 0) = 144
fcntl(5, F_GETFL) = 0x2 (flags O_RDWR)
fcntl(5, F_SETFL, O_RDWR) = 0
Session的长连接支持多个主机么？ 也就是我在一个服务里先后访问 a.com, b.com, c.com 那么requests session能否帮我保持连接 ?
答案很明显，当然是可以的！
但也仅仅是可以一用，但他的实现有很多的槽点。比如xiaorui.cc的主机上还有多个虚拟主机，那么会出现什么情况么？ 会不停的创建新连接，因为reqeusts的urllib3连接池管理是基于host的，这个host可能是域名，也可能ip地址，具体是什么，要看你的输入。
strace -p 25449 -e trace=connect
Process 25449 attached - interrupt to quit
connect(13, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("61.216.13.196")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(53), sin_addr=inet_addr("10.202.72.116")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("125.211.204.141")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("153.37.238.190")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("157.255.128.103")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("139.215.203.190")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("42.56.76.104")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("42.236.125.104")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("110.53.246.11")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("36.248.26.191")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("125.211.204.151")}, 16) = 0
又比如你可能都是访问同一个域名，但是子域名不一样，例子 a.xiaorui.cc, b.xiaorui.cc, c.xiaorui.cc, xxxx.xiaorui.cc，那么会造成什么问题？ 哪怕IP地址是一样的，因为域名不一样，那么requests session还是会帮你实例化长连接。
python 24899 root 3u IPv4 27187722 0t0 TCP 101.200.80.162:59576->220.181.105.185:http (ESTABLISHED) python 24899 root 4u IPv4 27187725 0t0 TCP 101.200.80.162:54622->101.200.80.162:http (ESTABLISHED) python 24899 root 5u IPv4 27187741 0t0 TCP 101.200.80.162:59580->220.181.105.185:http (ESTABLISHED) python 24899 root 6u IPv4 27187744 0t0 TCP 101.200.80.162:59581->220.181.105.185:http (ESTABLISHED) python 24899 root 7u IPv4 27187858 0t0 TCP localhost:50964->localhost:http (ESTABLISHED) python 24899 root 8u IPv4 27187880 0t0 TCP 101.200.80.162:54630->101.200.80.162:http (ESTABLISHED) python 24899 root 9u IPv4 27187921 0t0 TCP 101.200.80.162:54632->101.200.80.162:http (ESTABLISHED)
如果是同一个二级域名，不同的url会发生呢？ 是我们要的结果，只需要一个连接就可以了。
import requests
import time
s = requests.Session()
while 1:
r = s.get('http://a.xiaorui.cc/1')
r = s.get('http://a.xiaorui.cc/2')
r = s.get('http://a.xiaorui.cc/3')
我们可以看到该进程只实例化了一个长连接。
# xiaorui.cc python 27173 root 2u CHR 136,11 0t0 14 /dev/pts/11 python 27173 root 3u IPv4 27212480 0t0 TCP 101.200.80.162:36090->220.181.105.185:http (ESTABLISHED) python 27173 root 12r CHR 1,9 0t0 3871 /dev/urandom
那么requests还有一个不是问题的性能问题。。。
requests session是可以保持长连接的，但他能保持多少个长连接？ 10个长连接！ session内置一个连接池，requests库默认值为10个长连接。
requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=100, pool_maxsize=100)
一般来说，单个session保持10个长连接是绝对够用了，但如果你是那种social爬虫呢？这么多域名只共用10个长连接肯定不够的。
python 28484 root 3u IPv4 27225486 0t0 TCP 101.200.80.162:54724->103.37.145.167:http (ESTABLISHED) python 28484 root 4u IPv4 27225349 0t0 TCP 101.200.80.162:36583->120.132.34.62:https (ESTABLISHED) python 28484 root 5u IPv4 27225490 0t0 TCP 101.200.80.162:46128->42.236.125.104:http (ESTABLISHED) python 28484 root 6u IPv4 27225495 0t0 TCP 101.200.80.162:43162->222.240.172.228:http (ESTABLISHED) python 28484 root 7u IPv4 27225613 0t0 TCP 101.200.80.162:37977->116.211.167.193:http (ESTABLISHED) python 28484 root 8u IPv4 27225413 0t0 TCP 101.200.80.162:40688->106.75.67.54:http (ESTABLISHED) python 28484 root 9u IPv4 27225417 0t0 TCP 101.200.80.162:59575->61.244.111.116:http (ESTABLISHED) python 28484 root 10u IPv4 27225521 0t0 TCP 101.200.80.162:39199->218.246.0.222:http (ESTABLISHED) python 28484 root 11u IPv4 27225524 0t0 TCP 101.200.80.162:46204->220.181.105.184:http (ESTABLISHED) python 28484 root 12r CHR 1,9 0t0 3871 /dev/urandom python 28484 root 14u IPv4 27225420 0t0 TCP 101.200.80.162:42684->60.28.124.21:http (ESTABLISHED)
让我们看看requests的连接池是如何实现的？ 通过代码很容易得出Session()默认的连接数及连接池是如何构建的？ 下面是requests的长连接实现源码片段。如需要再详细的实现细节，那就自己分析吧
# xiaorui.cc
class Session(SessionRedirectMixin):
def __init__(self):
...
self.max_redirects = DEFAULT_REDIRECT_LIMIT
self.cookies = cookiejar_from_dict({})
self.adapters = OrderedDict()
self.mount('https://', HTTPAdapter()) # 如果没有单独配置adapter适配器，那么就临时配置一个小适配器
self.mount('http://', HTTPAdapter()) # 根据schema来分配不同的适配器adapter，上面是https，下面是http
self.redirect_cache = RecentlyUsedContainer(REDIRECT_CACHE_SIZE)
class HTTPAdapter(BaseAdapter):
def __init__(self, pool_connections=DEFAULT_POOLSIZE,
pool_maxsize=DEFAULT_POOLSIZE, max_retries=DEFAULT_RETRIES,
pool_block=DEFAULT_POOLBLOCK):
if max_retries == DEFAULT_RETRIES:
self.max_retries = Retry(0, read=False)
else:
self.max_retries = Retry.from_int(max_retries)
self.config = {}
self.proxy_manager = {}
super(HTTPAdapter, self).__init__()
self._pool_connections = pool_connections
self._pool_maxsize = pool_maxsize
self._pool_block = pool_block
self.init_poolmanager(pool_connections, pool_maxsize, block=pool_block) # 连接池管理
DEFAULT_POOLBLOCK = False #是否阻塞连接池
DEFAULT_POOLSIZE = 10 # 默认连接池
DEFAULT_RETRIES = 0 # 默认重试次数
DEFAULT_POOL_TIMEOUT = None # 超时时间
Python requests连接池是借用urllib3.poolmanager来实现的。
每一个独立的(scheme, host, port)元祖使用同一个Connection, (scheme, host, port)是从请求的URL中解析分拆出来的。
from .packages.urllib3.poolmanager import PoolManager, proxy_from_url 。
下面是 urllib3的一些精简源码， 可以看出他的连接池实现也是简单粗暴的。
# 解析url，分拆出scheme, host, port
def parse_url(url):
"""
Example::
>>> parse_url('http://google.com/mail/')
Url(scheme='http', host='google.com', port=None, path='/mail/', ...)
>>> parse_url('google.com:80')
Url(scheme=None, host='google.com', port=80, path=None, ...)
>>> parse_url('/foo?bar')
Url(scheme=None, host=None, port=None, path='/foo', query='bar', ...)
return Url(scheme, auth, host, port, path, query, fragment)
# 获取匹配的长连接
def connection_from_url(self, url, pool_kwargs=None):
u = parse_url(url)
return self.connection_from_host(u.host, port=u.port, scheme=u.scheme, pool_kwargs=pool_kwargs)
# 获取匹配host的长连接
def connection_from_host(self, host, port=None, scheme='http', pool_kwargs=None):
if scheme == "https":
return super(ProxyManager, self).connection_from_host(
host, port, scheme, pool_kwargs=pool_kwargs)
return super(ProxyManager, self).connection_from_host(
self.proxy.host, self.proxy.port, self.proxy.scheme, pool_kwargs=pool_kwargs)
# 根据url的三个指标获取连接
def connection_from_pool_key(self, pool_key, request_context=None):
with self.pools.lock:
pool = self.pools.get(pool_key)
if pool:
return pool
scheme = request_context['scheme']
host = request_context['host']
port = request_context['port']
pool = self._new_pool(scheme, host, port, request_context=request_context)
self.pools[pool_key] = pool
return pool
# 获取长连接的主入口
def urlopen(self, method, url, redirect=True, **kw):
u = parse_url(url)
conn = self.connection_from_host(u.host, port=u.port, scheme=u.scheme)
这里为止，Python requests关于session连接类实现，说的算明白了。 但就requests和urllib3的连接池实现来说，还是有一些提升空间的。 但问题来了，单单靠着域名和端口会造成一些问题，至于造成什么样子的问题，我在上面已经有详细的描述了。
那么如何解决？
我们可以用 scheme + 主domain + host_ip + port 来实现长连接池的管理。
其实大多数的场景是无需这么细致的实现连接池的，但根据我们的测试的结果来看，在服务初期性能提升还是不小的。
这样既解决了域名ip轮询带来的连接重置问题，也解决了多级域名下不能共用连接的问题。
以上这篇构建高效的python requests长连接池详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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