Celery + Eventlet池并不能提高异步Web请求的执行速度

Question

正如celery 文档 中提到的，对于事件 I/O（例如异步 HTTP 请求），eventlet 池应该比 prefork 池更快。

他们甚至提到

“在使用 feed hub 系统进行的非正式测试中，Eventlet 池每秒可以获取并处理数百个 feed，而 prefork 池则花费 14 秒处理 100 个 feed。”

然而，我们无法产生任何与此类似的结果。完全按照描述运行示例任务、urlopen和crawl并打开数千个url，看来 prefork 池几乎总是表现得更好。

我们测试了各种并发性（并发性为 200 的 prefork，并发性为 200、2000、5000 的 eventlet）。在所有这些情况下，使用 prefork 池，任务都可以在更少的秒内完成。运行的计算机是 2014 年 Macbook Pro，运行 RabbitMQ 服务器。

我们希望同时发出数千个异步 HTTP 请求，并且想知道 eventlet 池是否值得实现？如果是的话，我们还缺少什么？

python -V && pip freeze 的结果是：

Python 2.7.6
amqp==1.4.6
anyjson==0.3.3
billiard==3.3.0.20
bitarray==0.8.1
celery==3.1.18
dnspython==1.12.0
eventlet==0.17.3
greenlet==0.4.5
kombu==3.0.26
pybloom==1.1
pytz==2015.2
requests==2.6.2
wsgiref==0.1.2

使用的测试代码（几乎完全来自文档）：

>>> from tasks import urlopen
>>> from celery import group
>>> LIST_OF_URLS = ['http://127.0.0.1'] * 10000 # 127.0.0.1 was just a local web server, also used 'http://google.com' and others
>>> result = group(urlopen.s(url)
...                     for url in LIST_OF_URLS).apply_async()

Answer 1

即使无需编写非阻塞风格的代码，Eventlet 也可以让您获得比 prefork 更大的并发性。Eventlet 优于 prefork 的典型情况是当您有许多阻塞 I/O 绑定操作（例如time.sleep或requests.get高延迟网站）时。看来您对本地主机或“ http://google.com ”的请求响应速度太快，无法被视为 I/O 限制。

您可以尝试这个玩具示例，看看基于 Eventlet 的池如何在 I/O 绑定操作上表现得更好。

# in tasks.py add this function
import time

# ...

@task()
def simulate_IO_bound():
    print("Do some IO-bound stuff..")
    time.sleep(5)

同样的方式运行worker，最终产生任务

from tasks import simulate_IO_bound

NUM_REPEAT = 1000

results = [simulate_IO_bound.apply_async(queue='my') for i in range(NUM_REPEAT)]
for result in results:
    result.get()

假设您有一个具有 100 个子进程的预派生工作线程和另一个具有 1000 个绿色线程的工作线程，您将能够看到显着的差异。