在這篇文章，我們將結合先前所學到的知識，更深入地探討網路程式設計中的一些重要概念，特別是使用 Python 從多執行緒架構開始，逐步過渡到 multi-process 和 pre-fork 技術，最終結合 multi-process 和 multi-thread，形成混合式架構。
通過這些過程，我們不僅能理解這些技術背後的原理，還能掌握網路程式設計中的核心技術，並將這些概念融會貫通，為開發高效能的網路應用打下堅實的基礎。
Posted on Jun 17, 2024 in Python 程式設計 - 中階 by Amo Chen ‐ 8 min read
在「用 Python 學網路程式設計重要概念，從單執行緒到 I/O 多工(I/O multiplexing)」 1 文中，我們利用多個 Python 範例程式學會 I/O 多工的 3 種 syscall, 分別是 select() , poll() 以及 epoll() ，藉由 I/O 多工讓程式即使只有單執行緒也能同時處理多個連線。
本文將從 I/O 多工開始，進一步延伸學習多執行緒以及 Thread Pool 這 2 個經典的網路程式設計架構。
Posted on Jun 14, 2024 in Python 程式設計 - 中階 by Amo Chen ‐ 8 min read
在學習網路程式設計時，每個人都遇過怎麼讓 sever 可以盡可能地處理更多連線的課題，要達到這個目的，多數人直覺應該會想到運用多執行緒、多 processes 的架構，為每個連線建立 1 個新的執行緒或 process 處理，但是這種方法在處理大量連線時，就顯得捉襟見肘，單就多執行緒的解決方案來說，隨著連線數上升，首先就會遇到 CPU context switch 所造成的效能問題，更遑論多 processes 架構會需要使用比多執行緒架構更多資源的問題。
但現代有很多應用僅用單執行緒就能夠處理龐大的連線數，包含 Nginx, Redis 等知名開源軟體，這些軟體是怎麼做到的呢？這就需要談到 1 種稱為 I/O multiplexing 的技術！
本文將教導 1 種稱為 I/O multiplexing 的技術，該技術能夠讓單執行緒處理多個連線，將效能壓榨出來！
p.s. 這個技術還可以與多執行緒、多 processes 架構混用
Posted on May 12, 2024 in Python 程式設計 - 中階 by Amo Chen ‐ 15 min read