面试题：Python套接字通信性能优化与测试指标

除响应时间外需关注的性能指标

吞吐量：指单位时间内成功传输的数据量，比如每秒传输的字节数或数据包数量。这能衡量套接字通信在一定时间内处理数据的能力。
并发连接数：系统能够同时处理的客户端连接数量。它反映了服务器应对高并发请求的能力。
资源利用率：包括CPU利用率、内存占用等。高并发时资源消耗过大会导致系统性能下降甚至崩溃。

基于asyncio的高并发套接字通信性能优化及测试验证

性能优化
- 使用异步I/O：asyncio提供了异步I/O操作，使用asyncio.open_connection创建异步套接字连接，它不会阻塞主线程，允许在等待I/O操作完成时执行其他任务，提高并发处理能力。例如：

import asyncio


async def client():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('127.0.0.1', 8888)
    writer.write(b'Hello, Server!')
    await writer.drain()
    data = await reader.read(100)
    print(f"Received: {data.decode()}")
    writer.close()
    await writer.wait_closed()


asyncio.run(client())

- **任务调度优化**：合理使用`asyncio.create_task`创建任务，将不同的I/O操作封装成独立的任务并行执行。比如同时处理多个客户端连接的读写操作：

import asyncio


async def handle_connection(reader, writer):
    data = await reader.read(100)
    message = data.decode()
    addr = writer.get_extra_info('peername')
    print(f"Received {message} from {addr}")
    writer.write(b'Hello, Client!')
    await writer.drain()
    writer.close()
    await writer.wait_closed()


async def server():
    server = await asyncio.start_server(handle_connection, '127.0.0.1', 8888)
    async with server:
        await server.serve_forever()


asyncio.run(server())

- **连接池管理**：对于频繁的连接操作，可以创建连接池复用连接，减少连接建立和关闭的开销。可以使用`asyncio`结合第三方库如`aiomysql`（以数据库连接池为例，套接字连接池思路类似）来实现。

2. 测试验证优化效果 - 使用asyncio自带的测试框架：asyncio提供了unittest和pytest等测试框架的集成方式。可以编写异步测试函数来测试优化后的性能。例如，测试服务器在高并发下的响应情况：

import asyncio
import unittest


async def client_request():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('127.0.0.1', 8888)
    writer.write(b'Hello, Server!')
    await writer.drain()
    data = await reader.read(100)
    writer.close()
    await writer.wait_closed()
    return data.decode()


class TestSocketPerformance(unittest.IsolatedAsyncioTestCase):
    async def test_high_concurrency(self):
        tasks = [client_request() for _ in range(100)]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        self.assertEqual(len(results), 100)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

- **性能测试工具**：结合第三方性能测试工具如`locust`，可以更直观地模拟高并发场景并获取吞吐量、响应时间等性能指标。在`locust`中使用`asyncio`，可以定义异步任务来模拟客户端请求，通过修改并发用户数、每秒生成的请求数等参数来测试优化前后性能指标的变化，从而验证优化效果。

星途面试题库

面试题：Python套接字通信性能优化与测试指标

知识考点

面试题答案

除响应时间外需关注的性能指标

基于asyncio的高并发套接字通信性能优化及测试验证