Workermanのプロセスがどのように機(jī)能し、同時(shí)性をどのように処理するか

Workermanは、マルチプロセスアーキテクチャを採用して並行性を処理します。マルチスレッド（Pythonのグローバルインタープリターロックによって制限される可能性がある）に依存する代わりに、複數(shù)のワーカープロセスが生成され、それぞれがクライアント接続のサブセットを処理します。これにより、GILの制限を効果的にバイパスし、真の並列処理を可能にします。各プロセスは獨(dú)立しており、獨(dú)自のメモリスペースを維持し、人種條件のリスクを最小限に抑え、デバッグを簡素化します。マスタープロセスは、これらのワーカープロセスを管理し、新しい接続を受け入れ、労働者の間で均等に配布する責(zé)任があります。また、労働者のプロセスの健康を監(jiān)視し、クラッシュを再開します。接続の分布は通常、ラウンドロビンまたは同様の負(fù)荷分散アルゴリズムを介して処理され、利用可能なすべてのプロセスにワークロードが公正に分布するようにします。このアーキテクチャにより、Workermanはパフォーマンス劣化なしにかなりの數(shù)の同時(shí)接続を処理することができ、高トラフィックアプリケーションに適しています。プロセスは非常に重要です。プロセスが少なすぎるとボトルネックにつながる可能性がありますが、システムリソースを使い果たすことができます。理想的な數(shù)字は、サーバーのCPUコアカウント、利用可能なメモリ、アプリケーションロジックの複雑さなどの要因に依存します。スイートスポットを決定するには、実験と監(jiān)視が不可欠です。 top> top や htop などのツールは、CPUとメモリの使用量を監(jiān)視するために使用できます。

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