#在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。

#开启多进程或多线程的方式，在遇到要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而且线程与进程本身也更容易进入假死状态。

#很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如websphere、tomcat和各种数据库等。

#“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上限，当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小。

#服务端

from socket import *
import   time

s =socket()
s.bind((‘127.0.0.1‘,8080))
s.listen(5)
s.setblocking(False)

r_list=[]
w_list=[]
while True:
    try:
        conn,addr= s.accept()
        r_list.append(conn)
    except BlockingIOError:
        print(‘可以去干其他活了‘)
        print(‘rlist:‘,len(r_list))

        del_rlist=[]
        for conn in r_list:
            try:
                data =conn.recv(1024)
                if not data:
                    conn.close()
                    del_rlist.append(conn)
                    continue
                w_list.append((conn,data.upper()))
            except BlockingIOError:
                continue
            except ConnectionResetError:
                conn.close()
                del_rlist.append(conn)

        del_wlist=[]
        for item in w_list:
            try:
                conn=item[0]
                res=item[1]
                conn.send(res)
                del_wlist.append(item)
            except BlockingIOError:
                continue
            except ConnectionResetError:
                conn.close()
                del_wlist.append(item)


        for conn in del_rlist:
            r_list.remove(conn)

        for  item in del_wlist:
            w_list.remove(item)



#客户端

from socket import *
import  os
client =socket()
client.connect((‘127.0.0.1‘,8080))

while True:
    data=‘%s say hello‘%os.getpid()
    client.send(data.encode(‘utf-8‘))
    res=client.recv(1024)
    print(res.decode(‘utf-8‘))

1：循环调用recv() 将大幅度提到CPU占用率，这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)de 原因，否则在低配主机下极容易出现卡机极容易出现卡机情况。
2：。任务完成的响应延迟增大了， 因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成， 这回导致整体数据吞吐量的降低。

#服务端
from socket import  *
import  select

s=socket
s.bind((‘127.0.0.1‘,8080))
s.listen(5)
s.setblocking(False)

r_list=[s,]
w_list=[]
w_data={}
while True:
    print(‘被检测r_list: ‘,len(r_list))
    print(‘被检测w_list: ‘,len(w_list))
    rl,wl,xl=select.select(r_list,w_list,[],)

    for r in rl:
        if r==s:
            conn,addr=r.accept()
            r_list.append(conn)
        else:
            try:
                data = r.recv(1024)
                if not data:
                    r.close()
                    r_list.remove(r)
                    continue

                w_list.append(r)
                w_data[r]=data.upper()
            except ConnectionResetError:
                r.close()
                r_list.remove(r)
                continue
    for w in wl:
        w.send(w_data[w])
        w_list.remove(w)
        w_data.pop(w)




#客户端



from socket import  *
import os,

client=socket()
client.connect((‘127.0.0.1‘,8080))
while True:
    data ="%s say hello "%os.getpid()
    client.send(data.encode(‘utf-8‘))
    res=client.recv(1024)
    print(res.deccode(‘utf-8‘))