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【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
对 Python http.server 模块多线程启动做了测试，并分析了从 Python v3.7 版本之后开始默认使用多线程启动，在 v3.7 之前还是单线程启动，下面继续
Python http.server 单/多线程分析
OK，之前 blog 分析完 http.server 的单线程和多线程模型，然后简单分析了下其历史，当前默认的是使用多线程模型，其结构大致如下
其无法支持高并发能力，主要体现在两个方面：线程本身是阻塞的，多线程本身的资源消耗
首先看第一点：线程本身是阻塞的 ，这一点在之前分析 http.server 模块单线程的时候就已经说过，当 A 请求占用 Web 服务线程资源进行处理时，B 请求想要访问只能等待
虽然这一现象在多线程模型中得到缓解
但这是通过新增线程来缓解的，对于多线程中的具体线程而言，其本质还是阻塞式的，一旦并发请求量导致的新增线程达到服务器上限，其最终效果还是会体现为被阻塞，响应慢 ，比如，当前 http.server 模块规定的多线程默认最多只能支持 40 个线程（在 socketserver.py 模块中定义）
一旦并发请求的数量超过 40 个，那么第 41 个请求由于已达新建线程的上限，就不得不需要等待前面某个请求完成后，才能处理这第 41 个请求，那么这又回到了单线程遇到的问题，所以说这只能缓解，并不能真正解决高并发问题
OK，这时候有人说，那把这 40 给他改大一点不就行了吗？提高 http.server 模块能够处理的上限，下面来分析看不断提高上限会带来什么结果
- 首先，每个线程都需要开辟栈空间的，这里要和进程区分开，进程是操作系统分配内存的基本单位，但线程作为进程内的执行单元，也会申请属于自己的内存（主要是栈），这时线程私有的内存区域（相当于线程找进程借的一块内存区域）
- 虽然这块栈空间在未使用时，是块虚拟空间，在使用时才会真正分配物理内存，但是在高并发的时候，就必然处于使用状态，然后操作系统就要分配物理内存给这些线程，而这些线程基本都要占 2 ~ 8M 的栈空间（就算 8M），首先这样，相比于 Nginx 事件驱动模型，每个连接只占几百字节，这中间就存在了几千，甚至上万倍的内存消耗！
- 其次，线程之间是存在上下文切换的，在高并发情况下，很多线程在不断来回切换，这中间 CPU 宝贵的执行时间就得不断浪费在上下文切换上，宝贵的时间就被白白浪费了！大大降低了 CPU 的利用率，而相比于 Nginx 的事件驱动模型，只需一个线程就能处理成千上万的 TCP 连接，中间不需要上下文切换，CPU 利用率高效
可以看到，不断提高上限这条路也行不通，不管是从空间，还是时间角度，http.server 在高并发这块儿上，都完败给 Nginx
之前说过，Nginx 一个线程，结合 epoll 和非阻塞式的处理（比如 accept，read，write 等），有请求就处理，没请求就拉倒，可以高效地去处理这些事件响应
在高并发上，http.server 完败给 Nginx，也不能就说 http.server 就没用了，因为两者的设计目标，适用场景根本就不同
- 从目的上，
http.server可以快速启动一个简易 HTTP 服务器，用来支撑开发，测试和演示，而 Niginx 是本身就设计为高性能，高并发，生产级别的反向代理或者 Web 服务器 - 从代码量上说，
http.server是标准库内容，几百上千行 Python 代码就能搞定，而 Nginx 规模要几十万行 C 代码，还要不断优化 - 从模型上，设计目标简单，
http.server所以选择了多线程 + 阻塞式 IO 的这种模式，而追求高性能的 Nginx 当然就不能这么搞了，所以选择了事件驱动 + epoll 模型 - 从安全上，
http.server几乎没有安全加固，而为了支撑生产环境，Nginx 还支持 TLS，限流，WAF，DDos 等多重防护
总之，还是 Python http.server 官方那句话，不要用于生产环境！
OK，本篇先到这里，如有疑问，欢迎评论区留言讨论，祝各位功力大涨，技术更上一层楼！！！更多内容见下篇 blog