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同步是什么(已同步是什么意思啊)


你听过有人说异步Python代码比“普通(或同步)Python代码”快吗？真的是这样吗？
“同步”和“异步”是什么意思？Web应用程序通常必须处理许多请求，这些请求在短时间内来自不同的客户端 。为了避免处理延迟，需要考虑并行处理多个请求，这通常称为“并发” 。
在本文中，我将继续使用Web应用程序作为示例，但是请记住，还有其他类型的应用程序也可以从同时完成多个任务中受益，因此本文讨论的不仅仅是Web应用程序 。
术语“同步”和“异步”指的是编写并发应用程序的两种方式 。所谓的“同步”服务器使用底层操作系统支持的线程和进程来实现这种并发性 。以下是同步部署的示意图:
在本例中，我们有五个客户端，它们都向应用程序发送请求 。这个应用程序的访问门户是一个Web服务器，它通过向服务器工作池分配服务来充当负载平衡器 。这些工作者可以被实现为进程、线程或者两者的组合 。这些工作者执行负载平衡器分配给他们的请求 。您使用Web应用程序框架(如Flask或Django)编写的应用程序逻辑在这些worker中运行 。
这种类型的解决方案更适合具有多个CPU的服务器，因为您可以将工作线程的数量设置为CPU的数量，这样您就可以平衡地利用您的处理器内核，由于全局解释器锁(GIL)的限制，单个Python进程无法实现这一点 。
在缺点方面，上面的示意图也清楚地显示了这种方案的主要局限性 。我们有五个客户，但只有四个工人 。如果所有五个客户端同时发送请求，那么负载平衡器将把除一个客户端之外的所有请求发送到工作池，而其余的请求必须留在队列中，直到有一个工作线程可用 。因此，五分之四的请求会立即响应，而剩下的五分之一则需要等待一段时间 。服务器优化的一个关键点是为给定的预期负载选择适当数量的工作器来防止或最小化请求阻塞 。
异步服务器的配置很难画出来，但我会尽力而为:
这种类型的服务器在单个进程中运行，由一个循环控制 。这个循环是一个非常有效的任务管理器和调度器，创建任务来执行客户端发送的请求 。与长期存在的服务器工作程序不同，异步任务是由循环创建的，用于处理特定的请求，当请求完成时，任务也将被销毁 。在任何时候，一个异步服务器都会有成百上千个活动任务，所有这些任务都会在循环管理下执行自己的工作 。
您可能想知道异步任务之间的并行性是如何实现的 。这是有趣的部分，因为异步应用程序通过独特的协作式多任务处理来实现这一点 。这是什么意思？当任务需要等待外部事件(例如，来自数据库服务器的响应)时，它不会像同步工作器那样等待，而是告诉循环它需要等待什么，然后将控制权返回给它 。当这个任务被数据库阻塞时，循环可以找到另一个就绪任务 。最终，数据库将发送一个响应，然后循环将认为第一个任务准备好再次运行，并将尽快恢复它 。
异步暂停和恢复任务执行的能力可能难以抽象理解 。为了帮助您应用您已经知道的内容，您可以考虑在Python中使用关键字await或yield，但稍后您会发现这并不是实现异步任务的唯一方法 。
令人惊讶的是，异步应用程序完全在单个进程或线程中运行 。当然，这种类型的并发需要遵循一些规则，所以不能让一个任务占用CPU太久，否则剩下的任务会被阻塞 。为了异步执行，所有任务都需要定期主动挂起，并将控制权返回给循环 。为了从异步模式中受益，应用程序需要有经常被I/O阻塞的任务，并且没有太多的CPU来处理 。Web应用程序通常非常适合，尤其是当它们需要处理大量客户端请求时 。
使用异步服务器时，为了最大限度地利用多个CPU，通常需要创建一个混合方案，添加一个负载平衡器，并在每个CPU上运行一个异步服务器，如下图所示:
Python 中实现异步的 2 种方法我相信您知道，要用Python编写一个异步应用程序，您可以使用asyncio包，它实现了所有异步应用程序在协同学基础上需要的暂停和恢复特性 。yield关键字以及更新的async和await是asyncio异步能力的基础 。
Python生态中还有其他基于协同学的异步方案，比如Trio和Curio 。而所有协作框架中最古老的Twisted，甚至比asyncio出现的还要早 。
如果你对编写异步Web应用感兴趣，有很多基于协同学的异步框架可以选择，包括aiohttp、sanic、FastAPI和Tornado 。
很多人不知道的是，协同学只是用Python编写异步代码的两种方法之一 。第二种方法是基于一个名为greenlet的库，您可以用pip安装它 。Greenlets类似于协同学 。它们也允许一个Python函数被挂起并在以后恢复，但它们以完全不同的方式这样做，这意味着Python中的异步生态系统分为两类 。


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