这是一篇来自Python世界的文章，但是对整个编程领域还是适用的，多线程虽然让我们处理请求更快，但是也是有天花板的，绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题，尤其是以网络为中心的应用程序，这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是，多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型，使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发，而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民，今天在开发过程中，特别是当您的应用程序执行密集的网络运营，如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点： 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题，当有成千上万的同步请求到Web服务器，为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度，称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程，因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X)，如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado，然后使用回调触发代码操作完成(banq注：非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变，通过greenlets调度RPC，确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞，它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞，这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga，它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序，但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet，使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回)，它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket，然后在其返回时注册一个回调，当这个RPC返回时，正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中，然后后被父线程拾起。(banq注：类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程处理高延迟操作,当为了吞吐量线程数量增加超过合理的限度时，我们在单个线程中使用512个dhaga。
