Python中如何量化eventlet在高并发时导致的进程CPU利用率持续100%问题

要量化eventlet在高并发下的CPU利用率问题，最直接的方法是结合系统监控和代码性能分析。这里给你一个完整的方案：

import eventlet
import time
import psutil
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import matplotlib.pyplot as plt

class EventletCPUMonitor:
    def __init__(self, interval=0.1):
        self.interval = interval
        self.cpu_percentages = []
        self.running = False
        
    def monitor_cpu(self):
        """监控CPU使用率的线程"""
        while self.running:
            cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=self.interval)
            self.cpu_percentages.append(cpu_percent)
            
    def worker(self, task_id):
        """模拟高并发任务"""
        # 模拟一些CPU密集型操作
        result = 0
        for i in range(10000):
            result += i * i
        # 模拟I/O等待
        eventlet.sleep(0.001)
        return result
    
    def run_test(self, num_workers=1000):
        """运行高并发测试"""
        print(f"开始测试，并发数: {num_workers}")
        
        # 启动监控线程
        self.running = True
        monitor_thread = threading.Thread(target=self.monitor_cpu)
        monitor_thread.start()
        
        start_time = time.time()
        
        # 使用eventlet的协程池
        pool = eventlet.GreenPool(size=500)  # 限制协程池大小
        
        # 提交任务
        tasks = [pool.spawn(self.worker, i) for i in range(num_workers)]
        
        # 等待所有任务完成
        for task in tasks:
            task.wait()
            
        end_time = time.time()
        
        # 停止监控
        self.running = False
        monitor_thread.join()
        
        # 输出结果
        duration = end_time - start_time
        avg_cpu = sum(self.cpu_percentages) / len(self.cpu_percentages)
        max_cpu = max(self.cpu_percentages)
        
        print(f"测试完成，耗时: {duration:.2f}秒")
        print(f"平均CPU使用率: {avg_cpu:.1f}%")
        print(f"最大CPU使用率: {max_cpu:.1f}%")
        print(f"任务完成数: {num_workers}")
        
        # 绘制CPU使用率图表
        self.plot_cpu_usage()
        
        return {
            'duration': duration,
            'avg_cpu': avg_cpu,
            'max_cpu': max_cpu,
            'cpu_data': self.cpu_percentages
        }
    
    def plot_cpu_usage(self):
        """绘制CPU使用率图表"""
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.plot(self.cpu_percentages)
        plt.xlabel('采样点')
        plt.ylabel('CPU使用率 (%)')
        plt.title('Eventlet高并发测试 - CPU使用率变化')
        plt.grid(True)
        plt.savefig('eventlet_cpu_usage.png')
        plt.show()

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 安装依赖: pip install eventlet psutil matplotlib
    
    monitor = EventletCPUMonitor(interval=0.05)  # 50ms采样间隔
    
    # 测试不同并发级别
    test_cases = [100, 500, 1000, 2000]
    
    results = {}
    for concurrency in test_cases:
        print(f"\n{'='*50}")
        print(f"测试并发数: {concurrency}")
        print('='*50)
        
        # 重置监控数据
        monitor.cpu_percentages = []
        
        # 运行测试
        result = monitor.run_test(num_workers=concurrency)
        results[concurrency] = result
        
    # 输出汇总分析
    print(f"\n{'='*50}")
    print("测试结果汇总:")
    print('='*50)
    for concurrency, result in results.items():
        print(f"并发数 {concurrency}: "
              f"耗时{result['duration']:.2f}s, "
              f"平均CPU{result['avg_cpu']:.1f}%, "
              f"峰值CPU{result['max_cpu']:.1f}%")

这个方案的核心思路是：

1. 实时监控CPU：使用psutil库以固定间隔采样CPU使用率
2. 模拟高并发场景：创建大量协程任务，混合CPU计算和I/O等待
3. 数据可视化：生成CPU使用率随时间变化的图表
4. 多级测试：在不同并发级别下测试，观察CPU使用率的变化趋势

关键指标：

• 平均CPU使用率：反映整体负载
• 峰值CPU使用率：发现瓶颈点
• CPU使用率曲线：观察是否持续100%

要运行这个测试，需要先安装依赖：

pip install eventlet psutil matplotlib

通过调整协程池大小、任务数量和任务类型，你可以模拟不同的业务场景。如果发现CPU持续100%，可能需要：

1. 检查是否有CPU密集型操作阻塞了eventlet的调度
2. 考虑使用进程池处理CPU密集型任务
3. 调整协程池大小避免过度并发

一句话建议：用这个监控脚本量化CPU使用率，结合火焰图定位热点代码。