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构建高效的Python Requests长连接池详解

Miles
Miles
发布时间：2026-10-14| 4人浏览过
原创

本文深入解析Python requests库中Session类的长连接机制，指出默认基于host的连接管理在多域名或子域名场景下的性能缺陷。通过自定义HTTPAdapter，结合scheme、主域名、IP及端口构建更精细的连接池键值，有效解决IP轮询和子域名复用问题，显著提升高并发爬虫及分布式系统的网络IO效率。

前文：

Python Requests长连接机制与默认限制

近期在开发全网CDN刷新系统时，我在性能调优环节遇到了requests长连接相关的挑战。过去虽然关注过长连接过多导致的资源浪费问题，但由于系统采用分布式扩展架构，针对个别节点的问题往往选择忽略。然而，当前的缓存刷新系统对性能极为敏感，因此我将在此分享构建最优HTTP长连接池的具体方案。

老生常谈：

在Python生态中，哪个HTTP客户端库最易用？大多数人会首选requests库，主要原因在于其简洁性和易用性。

如何蛋疼的构建reqeusts的短连接请求:

Python的requests库默认启用长连接（HTTP 1.1，Connection: keep alive）。若仅尝试在requests头部移除Connection字段是无效的，必须借助httplib模块进行配合调整。

s = requests.Session()

del s.headers['Connection']

正确发起 http 1.0的请求姿势是:


#xiaorui.cc

import httplib
import requests

httplib.HTTPConnection._http_vsn = 10
httplib.HTTPConnection._http_vsn_str = 'HTTP/1.0'

r = requests.get('http://127.0.0.1:8888/')

服务端接收的http包体内容:


GET / HTTP/1.0
Accept-Encoding: gzip, deflate
Accept: */*
User-Agent: python-requests/2.5.1 CPython/2.7.10 Darwin/15.4.0

所谓短连接，即发送HTTP 1.0协议，Web服务端在发送数据后会触发close()，传递\0字符串以关闭连接。这里需要指出，许多系统优化讨论忽视了基本的网络IO优化，这显然是不可取的。接下来，我们将依次探讨requests长连接的各种问题及性能优化策略。

那么requests长连接如何实现？

requests提供了Session类来实现长连接，它不仅保持基本连接，还会自动处理服务端返回的Cookie数据。其底层实现原理是什么？

只需将HTTP 1.0升级为HTTP 1.1即可。若明确指定HTTP 1.1，无论是否包含Connection: keep-alive头部，连接均视为长连接。若使用HTTP 1.0并添加Connection: keep-alive，服务端也会将其识别为长连接。原理如此简单。


poll([{fd=5, events=POLLIN}], 1, 0)  = 0 (Timeout)
sendto(5, "GET / HTTP/1.1\r\nHost: www.xiaorui.cc\r\nConnection: keep-alive\r\nAccept-Encoding: gzip, deflate\r\nAccept: */*\r\nUser-Agent: python-requests/2.9.1\r\n\r\n", 144, 0, NULL, 0) = 144
fcntl(5, F_GETFL)      = 0x2 (flags O_RDWR)
fcntl(5, F_SETFL, O_RDWR)    = 0

多域名与子域名场景下的连接池缺陷

Session的长连接支持多个主机么？ 也就是我在一个服务里先后访问 a.com, b.com, c.com 那么requests session能否帮我保持连接 ?

答案很明显，当然是可以的！

但这种实现存在诸多槽点。例如，若xiaorui.cc主机上托管了多个虚拟主机，会发生什么情况？系统会不断创建新连接。这是因为requests的urllib3连接池管理基于host（可能是域名或IP，取决于输入）。


strace -p 25449 -e trace=connect
Process 25449 attached - interrupt to quit
connect(13, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("61.216.13.196")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(53), sin_addr=inet_addr("10.202.72.116")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("125.211.204.141")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("153.37.238.190")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("157.255.128.103")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("139.215.203.190")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("42.56.76.104")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("42.236.125.104")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("110.53.246.11")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("36.248.26.191")}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_UNSPEC, sa_data="\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0"}, 16) = 0
connect(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(80), sin_addr=inet_addr("125.211.204.151")}, 16) = 0

此外，即使访问同一域名但子域名不同（如a.xiaorui.cc, b.xiaorui.cc, c.xiaorui.cc, xxxx.xiaorui.cc），即便IP地址相同，由于域名不同，requests session仍会为每个子域名实例化独立的长连接。


python 24899 root 3u IPv4 27187722  0t0  TCP 101.200.80.162:59576->220.181.105.185:http (ESTABLISHED)
python 24899 root 4u IPv4 27187725  0t0  TCP 101.200.80.162:54622->101.200.80.162:http (ESTABLISHED)
python 24899 root 5u IPv4 27187741  0t0  TCP 101.200.80.162:59580->220.181.105.185:http (ESTABLISHED)
python 24899 root 6u IPv4 27187744  0t0  TCP 101.200.80.162:59581->220.181.105.185:http (ESTABLISHED)
python 24899 root 7u IPv4 27187858  0t0  TCP localhost:50964->localhost:http (ESTABLISHED)
python 24899 root 8u IPv4 27187880  0t0  TCP 101.200.80.162:54630->101.200.80.162:http (ESTABLISHED)
python 24899 root 9u IPv4 27187921  0t0  TCP 101.200.80.162:54632->101.200.80.162:http (ESTABLISHED)

如果是同一个二级域名，不同的url会发生呢？ 是我们要的结果，只需要一个连接就可以了。


import requests
import time

s = requests.Session()
while 1:
 r = s.get('http://a.xiaorui.cc/1')
 r = s.get('http://a.xiaorui.cc/2')
 r = s.get('http://a.xiaorui.cc/3')

我们可以看到该进程只实例化了一个长连接。


# xiaorui.cc

python 27173 root 2u CHR 136,11  0t0  14 /dev/pts/11
python 27173 root 3u IPv4 27212480  0t0  TCP 101.200.80.162:36090->220.181.105.185:http (ESTABLISHED)
python 27173 root 12r CHR  1,9  0t0 3871 /dev/urandom

那么requests还有一个不是问题的性能问题。。。

requests session可以保持长连接，但它能保持多少个？答案是10个。session内置了一个连接池，requests库的默认长连接数为10个。

requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=100, pool_maxsize=100)

通常，单个session保持10个长连接已足够。但如果是社交爬虫等场景，多个域名共用10个长连接显然不够用。


python 28484 root 3u IPv4 27225486  0t0  TCP 101.200.80.162:54724->103.37.145.167:http (ESTABLISHED)
python 28484 root 4u IPv4 27225349  0t0  TCP 101.200.80.162:36583->120.132.34.62:https (ESTABLISHED)
python 28484 root 5u IPv4 27225490  0t0  TCP 101.200.80.162:46128->42.236.125.104:http (ESTABLISHED)
python 28484 root 6u IPv4 27225495  0t0  TCP 101.200.80.162:43162->222.240.172.228:http (ESTABLISHED)
python 28484 root 7u IPv4 27225613  0t0  TCP 101.200.80.162:37977->116.211.167.193:http (ESTABLISHED)
python 28484 root 8u IPv4 27225413  0t0  TCP 101.200.80.162:40688->106.75.67.54:http (ESTABLISHED)
python 28484 root 9u IPv4 27225417  0t0  TCP 101.200.80.162:59575->61.244.111.116:http (ESTABLISHED)
python 28484 root 10u IPv4 27225521  0t0  TCP 101.200.80.162:39199->218.246.0.222:http (ESTABLISHED)
python 28484 root 11u IPv4 27225524  0t0  TCP 101.200.80.162:46204->220.181.105.184:http (ESTABLISHED)
python 28484 root 12r CHR  1,9  0t0 3871 /dev/urandom
python 28484 root 14u IPv4 27225420  0t0  TCP 101.200.80.162:42684->60.28.124.21:http (ESTABLISHED)

连接池源码分析与自定义优化方案

让我们看看requests的连接池是如何实现的？ 通过代码很容易得出Session()默认的连接数及连接池是如何构建的？ 下面是requests的长连接实现源码片段。如需要再详细的实现细节，那就自己分析吧


# xiaorui.cc

class Session(SessionRedirectMixin):

 def __init__(self):
  ...
  self.max_redirects = DEFAULT_REDIRECT_LIMIT
  self.cookies = cookiejar_from_dict({})
  self.adapters = OrderedDict()
  self.mount('https://', HTTPAdapter()) # 如果没有单独配置adapter适配器，那么就临时配置一个小适配器
  self.mount('http://', HTTPAdapter()) # 根据schema来分配不同的适配器adapter，上面是https，下面是http

  self.redirect_cache = RecentlyUsedContainer(REDIRECT_CACHE_SIZE)


class HTTPAdapter(BaseAdapter):

 def __init__(self, pool_connections=DEFAULT_POOLSIZE,
     pool_maxsize=DEFAULT_POOLSIZE, max_retries=DEFAULT_RETRIES,
     pool_block=DEFAULT_POOLBLOCK):
  if max_retries == DEFAULT_RETRIES:
   self.max_retries = Retry(0, read=False)
  else:
   self.max_retries = Retry.from_int(max_retries)
  self.config = {}
  self.proxy_manager = {}

  super(HTTPAdapter, self).__init__()

  self._pool_connections = pool_connections
  self._pool_maxsize = pool_maxsize
  self._pool_block = pool_block

  self.init_poolmanager(pool_connections, pool_maxsize, block=pool_block) # 连接池管理


DEFAULT_POOLBLOCK = False #是否阻塞连接池
DEFAULT_POOLSIZE = 10 # 默认连接池
DEFAULT_RETRIES = 0 # 默认重试次数
DEFAULT_POOL_TIMEOUT = None # 超时时间

Python requests连接池是借用urllib3.poolmanager来实现的。

每一个独立的(scheme, host, port)元组使用同一个Connection，(scheme, host, port)是从请求的URL中解析分拆出来的。

from .packages.urllib3.poolmanager import PoolManager, proxy_from_url 。

下面是 urllib3的一些精简源码， 可以看出他的连接池实现也是简单粗暴的。


# 解析url，分拆出scheme, host, port
def parse_url(url):
 """
 Example::
  >>> parse_url('http://google.com/mail/')
  Url(scheme='http', host='google.com', port=None, path='/mail/', ...)
  >>> parse_url('google.com:80')
  Url(scheme=None, host='google.com', port=80, path=None, ...)
  >>> parse_url('/foo?bar')
  Url(scheme=None, host=None, port=None, path='/foo', query='bar', ...)

 return Url(scheme, auth, host, port, path, query, fragment)


# 获取匹配的长连接
def connection_from_url(self, url, pool_kwargs=None):
 u = parse_url(url)
 return self.connection_from_host(u.host, port=u.port, scheme=u.scheme, pool_kwargs=pool_kwargs)


# 获取匹配host的长连接
def connection_from_host(self, host, port=None, scheme='http', pool_kwargs=None):
 if scheme == "https":
  return super(ProxyManager, self).connection_from_host(
   host, port, scheme, pool_kwargs=pool_kwargs)

 return super(ProxyManager, self).connection_from_host(
  self.proxy.host, self.proxy.port, self.proxy.scheme, pool_kwargs=pool_kwargs)


# 根据url的三个指标获取连接
def connection_from_pool_key(self, pool_key, request_context=None):
 with self.pools.lock:
  pool = self.pools.get(pool_key)
  if pool:
   return pool

  scheme = request_context['scheme']
  host = request_context['host']
  port = request_context['port']
  pool = self._new_pool(scheme, host, port, request_context=request_context)
  self.pools[pool_key] = pool
 return pool


# 获取长连接的主入口
def urlopen(self, method, url, redirect=True, **kw):
 u = parse_url(url)
 conn = self.connection_from_host(u.host, port=u.port, scheme=u.scheme)

至此，关于Python requests中session连接类的实现已阐述清楚。但就requests和urllib3的连接池实现而言，仍有提升空间。问题在于，仅依靠域名和端口会造成上述描述的问题。

那么如何解决？

我们可以用 scheme + 主domain + host_ip + port 来实现长连接池的管理。

其实大多数的场景是无需这么细致的实现连接池的，但根据我们的测试的结果来看，在服务初期性能提升还是不小的。

这样既解决了域名ip轮询带来的连接重置问题，也解决了多级域名下不能共用连接的问题。

以上这篇构建高效的python requests长连接池详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持本站。

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相关标签: Python 性能优化 Requests

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