exentlet在openstack中的应用，看见前辈们总结的很好，对于小白来说而且学习起来不费劲，直接转载过来。同时也向作者表示感谢。 这是eventlet的官方网站：http://eventlet.net/
Eventlet库在OpenStack服务中上镜率很高，尤其是在服务的多线程和WSGI Server并发处理请求的情况下，深入了解eventlet库是很必要的。Eventlet库是高性能网络库，其主要依赖于两个关键的库：greenlet和select.epoll (或者epoll等类似的库)
(1)、greenlet库了解并发的基础,eventlet库简单的对其封装之后，就构成了GreenTread。
(2)、select库中的epoll则是其默认的网络通信模型。正由于这两个库的相对独立性。
1. 首先说一下什么是协程
协同程序与线程差不多，也就是一条执行序列，拥有自己独立的栈，局部变量和指令指针，同时又与其它协同程序共享全局变量和其它大部分东西。线程与协同程序的主要区别在于，一个具有多线程的程序可以同时运行几个线程，而协同程序却需要彼此协作地运行。就是说，一个具有多个协同程序的程序在任何时刻只能运行一个协同程序，并且正在运行的协同程序只会在其显示地挂起时，它的执行才会暂停。
2. 协程有什么好处呢？
（1）每个coroutine有自己私有的stack及局部变量。
（2）同一时间只有一个coroutine在执行，无需对全局变量加锁。
（3）顺序可控，完全由程序控制执行的顺序。而通常的多线程一旦启动，它的运行时序是没法预测的，因此通常会给测试所有的情况带来困难。所以能用coroutine解决的场合应当优先使用coroutine。
总之，协程就是运行在一个线程内的伪并发方式，最终只有一个协程在运行，然后程序来控制执行的顺序。
程序案例：import greenlet执行结果：
def test1(n):
print "test1:",n
gr2.switch(32)
print "test1: over"
def test2(n):
print "test2:",n
gr1.switch(23)
print "test2: over"
greenlet = greenlet.greenlet
current = greenlet.getcurrent()
gr1 = greenlet(test1,current)
gr2 = greenlet(test2,current)
gr1.switch(2)
整个程序首先创建两个协程，创建的过程传入了要执行的函数和父greenlet(可理解为main主程序)，然后调用其中的一个协程的switch函数，并且传递参数进去，就开始执行test1，然后到了gr2.switch(32)语句，切换到test2函数来，最后又切换回去。最终test1运行结束，回到父greenlet中，执行结束。这个过程就是始终只有一个协程在运行，函数的执行流由程序自己来控制。
3. eventlet是什么，它用来做什么的？
在eventlet里，把“协程”叫做greenthread(绿色线程)。eventlet是一个python高性能的网络库，而且可以通过绿色线程来实现并发，所谓并发，就是开启了多个greenthread，并且对这些greenthread进行管理，以实现非阻塞式的I/O。比如说用eventlet可以很方便的写一个性能很好的web服务器，或者是一个效率很高的网页爬虫，这都归功于eventlet的“绿色线程”，以及对“绿色线程”的管理机制。
4. 几个主要API的理解(eventlet官方文档详细注释)
（1）Greenthread Spawn（spawn，孵化的意思，即如何产生greenthread）
主要有3个函数可以创建绿色线程：
1）spawn(func, *args, **kwargs)：
创建一个绿色线程去运行func这个函数，后面的参数是传递给这个函数的参数。返回值是一个eventlet.GreenThread对象，这个对象可以用来接受func函数运行的返回值。在绿色线程池还没有满的情况下，这个绿色线程一被创建就立刻被执行。
2）spawn_n(func, *args, **kwargs)：
这个函数和spawn()类似，不同的就是它没有返回值，因而更加高效，这种特性，使它也有存在的价值。
3）spawn_after(seconds, func, *args, **kwargs)
这个函数和spawn()基本上一样，都有一样的返回值，不同的是它可以限定在什么时候执行这个绿色线程，即在seconds秒之后，启动这个绿色线程。
（2）Greenthread Control （绿色线程控制）
1）sleep(seconds=0)
中止当前的绿色线程，以允许其它的绿色线程执行。
2）eventlet.GreenPool (绿色线程池)
这是一个类，在这个类中用set集合来容纳所创建的绿色线程，并且可以指定容纳线程的最大数量（默认是1000个），它的内部是用Semaphore和Event这两个类来对池进行控制的，这样就构成了线程池。其中，有几个比较重要的方法：
running(self)：返回当前池中的绿色线程数
free()：返回当前池中仍可容纳的绿色线程数
spawn()、spawn_n()：创建新的绿色线程
starmap(self, function, iterable)和imap(self, function, *iterables)：
这两个函数和标准的库函数中的这两个函数实现的功能是一样的，所不同的是这里将这两个函数的执行放到了绿色线程中。前者实现的是从iterable中取出每一项作为function的参数来执行，后者则是分别从iterables中各取一项，作为function的参数去执行。注意使用imap和starmap的使用方法。
如：imap(pow, (2,3,10), (5,2,3)) --> 32 9 1000
starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
3）eventlet.GreenPile
这也是一个类，而且是一个很有用的类，在它内部维护了一个GreenPool对象和一个Queue对象。这个GreenPool对象可以是从外部传递进来的，也可以是在类内部创建的，GreenPool对象主要是用来创建绿色线程的，即在GreenPile内部调用了GreenPool.spawn()方法。而Queue对象则是用来保存spawn()方法的返回值的，即Queue中保存的是GreenThread对象。并且它还实现了next()方法，也就意味着GreenPile对象具有了迭代器的性质。所以如果我们要对绿色线程的返回值进行操作的话，用这个类是再好不过的了。
4）eventlet.Queue
说到队列就不得不画个类图了，基类是LightQueue，它实现了大部分的队列的常用方法。它是用collections做为实现队列的基本数据结构的。而且这个LightQueue的实现，不单单实现了存取操作，我觉得在本质上它实现了一个生产者和消费者问题，定义了两个set()类型的成员变量putters和getters，前者用来存放在队列满时，被阻塞的绿色线程，后者用来存放当队列空时，被阻塞的绿色线程。类中的putting()和getting()方法就是分别得到被阻塞的绿色线程的数量。
Queue继承了LightQueue，并且又增加了它自己的两个方法：task_done()和join()。task_done()是被消费者的绿色线程所调用的，表示在这个项上的所有工作都做完了，join()是阻塞，直到队列中所有的任务都完成。LifoQueue和PriorityQueue是存放数据的两种不同的方式。
（3）Network Convenience Functions（和网络相关的函数）
这些函数定义在convenience.py文件中，对和socket相关的网络通信进行了包装，注意，这里用的socket是经过修改后的socket，以使它使用绿色线程，主要有以下一个函数：
1）connect(addr, family=socket.AF_INET, bind=None)
主要执行了以下几个步骤：新建了一个TCP类型的socket，绑定本地的ip和端口，和远程的地址进行连接。
2）listen(addr,family=socket.AF_INET, backlog=50)
过程和connect()类似，只是把connect()换成了listen()，backlog指定了最大的连接数量。
3）serve(sock,handle, concurrency=1000)
这个函数直接创建了一个socket服务器，在它内部创建了一个GreenPool对象，默认的最大绿色线程数是1000，然后是一个循环来接受连接，源码如下：
def serve(sock, handle, concurrency=1000):
pool = greenpool.GreenPool(concurrency)
server_gt = greenthread.getcurrent()
while True:
try:
conn, addr = sock.accept()
gt = pool.spawn(handle, conn, addr)
gt.link(_stop_checker, server_gt, conn)
conn, addr, gt = None, None, None
except StopServe:
return
5. 举例：
有了上面的基础知识，官方的例子就比较容易理解了。
（1）官方上引以为傲的“网页爬虫”，用到了绿色线程池和imap()函数
urls = ["http://www.google.com/intl/en_ALL/images/logo.gif",
"https://wiki.secondlife.com/w/images/secondlife.jpg",
"http://us.i1.yimg.com/us.yimg.com/i/ww/beta/y3.gif"]
import eventlet
from eventlet.green import urllib2
def fetch(url):
print "opening", url
body = urllib2.urlopen(url).read()
print "done with", url
return url, body
pool = eventlet.GreenPool(200) //绿色线程池对象
for url, body in pool.imap(fetch, urls): //通过绿色线程执行fetch函数, 返回的是迭代器对象 (元祖列表)
print "got body from", url, "of length", len(body)
（2）socket服务器
import eventlet（3）使用GreenPile的例子
def handle(fd):
print "client connected"
while True:
# pass through every non-eof line
x = fd.readline()
if not x: break
fd.write(x)
fd.flush()
print "echoed", x,
print "client disconnected"
print "server socket listening on port 6000"
server = eventlet.listen(('0.0.0.0', 6000))
pool = eventlet.GreenPool()
while True:
try:
new_sock, address = server.accept()
print "accepted", address
pool.spawn_n(handle, new_sock.makefile('rw')) //创建绿色线程响应客户端的连接请求
except (SystemExit, KeyboardInterrupt):
break
import eventlet
from eventlet.green import socket
def geturl(url):
c = socket.socket()
ip = socket.gethostbyname(url)
c.connect((ip, 80))
print '%s connected' % url
c.sendall('GET /\r\n\r\n')
return c.recv(1024)
urls = ['www.google.com', 'www.yandex.ru', 'www.python.org']
pile = eventlet.GreenPile()
for x in urls:
pile.spawn(geturl, x)
# note that the pile acts as a collection of return values from the functions
# if any exceptions are raised by the function they'll get raised here
for url, result in zip(urls, pile):
print '%s: %s' % (url, repr(result)[:50])
跟着博客学习到这里，感觉基本上对协程、绿色线程、网络并发等基本有概念，结合官网上的例子可以加深对eventlet实现并发网络库的理解。如果又不懂的地方，可以阅读官网案例。
参考资料：
http://eventlet.net/doc/index.html