Python Socket编程：深入解析与实践
1. 协程与线程服务器响应时间对比
在某些测试环境下，基于协程的服务器平均响应时间表现优于基于线程的服务器。例如，在一台双核2 GHz的MacBook上，对1000个请求进行测量，基于协程的服务器平均响应时间约为1ms，而基于线程的服务器则为5ms。
这一差异的原因在于，基于协程的代码一旦检测到连接就能够立即响应，而基于线程的服务器需要等待操作系统的调度才能运行。当存在CPU密集型线程和Python全局解释器锁时，服务器可能会延迟，直到CPU密集型线程超出其分配的时间片。在许多系统中，时间片约为10ms，这与上述线程响应时间的大致测量结果相符。
1.1 轮询的缺点
轮询虽然可以降低响应时间，但如果过于频繁，会引入显著的开销。例如，在某个示例中，尽管使用轮询的程序响应时间更低，但运行完成所需的时间比不使用轮询的程序长了50%以上。如果调整代码，使其每处理一定量的任务后再进行轮询，响应时间会略有增加（如增加到1.2ms），但程序运行时间仅比不使用轮询的程序长3%。然而，通常很难明确知道应该以何种频率进行轮询，往往需要对应用程序进行测量。
1.2 实现并发的问题
尽管协程服务器的响应时间有所改善，但实现自己的并发机制仍然存在诸多问题。例如，在执行任何阻塞操作时，任务需要格外小心。在一个Web服务器示例中，有一段代码用于打开和读取文件，当执行该操作时，整个程序可能会冻结，特别是在文件访问涉及磁盘寻道时，可能会导致长时间的阻塞。
解决这个问题的唯一方法是额外实现异步文件访问，并将其作为调度器的一个功能。对于更复杂的操作，如执行数据库查询，以异步方式完成工作
