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淺析同步與異步Python的區(qū)別與概述

Q4MP_gh_c472c21 ? 來源:InfoQ技術(shù)實(shí)驗(yàn)室 ? 作者:Miguel Grinberg ? 2021-04-25 13:53 ? 次閱讀

你是否聽到人們說過,異步Python代碼比普通(或同步)Python代碼更快?果真是那樣嗎?

1、“同步”和“異步”是什么意思?

Web應(yīng)用程序通常要處理許多請(qǐng)求,這些請(qǐng)求在很短的時(shí)間段內(nèi)來自不同的客戶端。為避免處理延遲,必須考慮并行處理多個(gè)請(qǐng)求,這通常稱為“并發(fā)”。

在本文中,我將繼續(xù)使用Web應(yīng)用程序作為例子,但是要記住還有其它類型的應(yīng)用程序也從并發(fā)完成多個(gè)任務(wù)中獲益,因此這個(gè)討論并不僅僅是針對(duì)Web應(yīng)用程序的。

術(shù)語(yǔ)“同步”和“異步”指的是編寫并發(fā)應(yīng)用程序的兩種方式。所謂的“同步”服務(wù)器使用底層操作系統(tǒng)支持的線程和進(jìn)程來實(shí)現(xiàn)這種并發(fā)性。下面是同步部署的一個(gè)示意圖:

a30e68b6-a57e-11eb-aece-12bb97331649.png

在這種情況下,我們有5臺(tái)客戶端,都向應(yīng)用程序發(fā)送請(qǐng)求。這個(gè)應(yīng)用程序的訪問入口是一個(gè)Web服務(wù)器,通過將服務(wù)分配給一個(gè)服務(wù)器worker池來充當(dāng)負(fù)載均衡器,這些worker可以實(shí)現(xiàn)為進(jìn)程、線程或者兩者的結(jié)合。這些worker執(zhí)行負(fù)載均衡器分配給他們的請(qǐng)求。你使用Web應(yīng)用程序框架(如Flask或Django)編寫的應(yīng)用程序邏輯運(yùn)行在這些worker中。

這種類型的方案對(duì)于有多個(gè)CPU的服務(wù)器比較好,因?yàn)槟憧梢詫orker的數(shù)量設(shè)置為CPU的數(shù)量,這樣你就能均衡地利用你的處理器核心,而單個(gè)Python進(jìn)程由于全局解釋器鎖(GIL)的限制無法實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

在缺點(diǎn)方面,上面的示意圖也清楚展示了這種方案的主要局限。我們有5個(gè)客戶端,卻只有4個(gè)worker。如果這5個(gè)客戶端在同一時(shí)間都發(fā)送請(qǐng)求,那么負(fù)載均衡器會(huì)將某一個(gè)客戶端之外的所有請(qǐng)求發(fā)送到worker池,而剩下的請(qǐng)求不得不保留在一個(gè)隊(duì)列中,等待有worker變得可用。因此,五分之四的請(qǐng)求會(huì)立即響應(yīng),而剩下的五分之一需要等一會(huì)兒。服務(wù)器優(yōu)化的一個(gè)關(guān)鍵就在于選擇適當(dāng)數(shù)量的worker來防止或最小化給定預(yù)期負(fù)載的請(qǐng)求阻塞。

一個(gè)異步服務(wù)器的配置很難畫,但是我會(huì)盡力而為:

a336e69c-a57e-11eb-aece-12bb97331649.png

這種類型的服務(wù)器運(yùn)行在單個(gè)進(jìn)程中,通過循環(huán)控制。這個(gè)循環(huán)是一個(gè)非常有效率的任務(wù)管理器和調(diào)度器,創(chuàng)建任務(wù)來執(zhí)行由客戶端發(fā)送的請(qǐng)求。與長(zhǎng)期存在的服務(wù)器worker不同,異步任務(wù)是由循環(huán)創(chuàng)建,用來處理某個(gè)特定的請(qǐng)求,當(dāng)那個(gè)請(qǐng)求完成時(shí),該任務(wù)也會(huì)被銷毀。任何時(shí)候,一臺(tái)異步服務(wù)器都會(huì)有上百或上千個(gè)活躍的任務(wù),它們都在循環(huán)的管理下執(zhí)行自己的工作。

你可能想知道異步任務(wù)之間的并行是如何實(shí)現(xiàn)的。這就是有趣的部分,因?yàn)橐粋€(gè)異步應(yīng)用程序通過唯一的協(xié)同多任務(wù)處理來實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)。這意味著什么?當(dāng)一個(gè)任務(wù)需要等待一個(gè)外部事件(例如一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的響應(yīng))時(shí),不會(huì)像一個(gè)同步的worker那樣等待,而是會(huì)告訴循環(huán)它需要等待什么,然后將控制權(quán)返回給它。循環(huán)就能夠在這個(gè)任務(wù)被數(shù)據(jù)庫(kù)阻塞的時(shí)候發(fā)現(xiàn)另外一個(gè)準(zhǔn)備就緒的任務(wù)。最終,數(shù)據(jù)庫(kù)將發(fā)送一個(gè)響應(yīng),而那時(shí)循環(huán)會(huì)認(rèn)為第一個(gè)的任務(wù)已經(jīng)準(zhǔn)備好再次運(yùn)行,并將盡快恢復(fù)它。

異步任務(wù)暫停和恢復(fù)執(zhí)行的這種能力可能在抽象上很難理解。為了幫助你應(yīng)用到你已經(jīng)知道的東西,可以考慮在Python中使用await或yield關(guān)鍵字這一方法來實(shí)現(xiàn),但你之后會(huì)發(fā)現(xiàn)這并不是唯一實(shí)現(xiàn)異步任務(wù)的方法。

一個(gè)異步應(yīng)用程序完全運(yùn)行在單個(gè)進(jìn)程或線程中,這可以說是令人吃驚的。當(dāng)然,這種類型的并發(fā)需要遵循一些規(guī)則,因此你不能讓一個(gè)任務(wù)占用CPU太長(zhǎng)時(shí)間,否則,剩余的任務(wù)會(huì)被阻塞。為了異步執(zhí)行,所有的任務(wù)需要定時(shí)主動(dòng)暫停并將控制權(quán)返還給循環(huán)。為了從異步方式獲益,一個(gè)應(yīng)用程序需要有經(jīng)常被I/O阻塞的任務(wù),并且沒有太多CPU工作。Web應(yīng)用程序通常非常適合,特別是當(dāng)它們需要處理大量客戶端請(qǐng)求時(shí)。

在使用一個(gè)異步服務(wù)器時(shí),為了最大化多CPU的利用率,通常需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)混合方案,增加一個(gè)負(fù)載均衡器并在每個(gè)CPU上運(yùn)行一個(gè)異步服務(wù)器,如下圖所示:

a359ad6c-a57e-11eb-aece-12bb97331649.png

2、Python中實(shí)現(xiàn)異步的2種方法

我敢肯定,你知道要在Python中寫一個(gè)異步應(yīng)用程序,你可以使用asyncio package,這個(gè)包是在協(xié)程的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了所有異步應(yīng)用程序都需要的暫停和恢復(fù)特性。其中yield關(guān)鍵字,以及更新的async和await都是asyncio構(gòu)建異步能力的基礎(chǔ)。

Python生態(tài)系統(tǒng)中還有其它基于協(xié)程的異步方案,例如Trio和Curio。還有Twisted,它是所有協(xié)程框架中最古老的,甚至出現(xiàn)得比asyncio都要早。如果你對(duì)編寫異步Web應(yīng)用程序感興趣,有許多基于協(xié)程的異步框架可以選擇,包括aiohttp、sanic、FastAPI和Tornado。

很多人不知道的是,協(xié)程只是Python中編寫異步代碼的兩種方法之一。第二種方法是基于一個(gè)叫做greenlet的庫(kù),你可以用pip安裝它。Greenlets和協(xié)程類似,它們也允許一個(gè)Python函數(shù)暫停執(zhí)行并稍后恢復(fù),但它們實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)的方式完全不同,這意味著Python中的異步生態(tài)系統(tǒng)分成兩大類。

協(xié)程與greenlets之間針對(duì)異步開發(fā)最有意思的區(qū)別是,前者需要Python語(yǔ)言特定的關(guān)鍵字和特性才能工作,而后者并不需要。我的意思是,基于協(xié)程的應(yīng)用程序需要使用一種特定的語(yǔ)法來書寫,而基于greenlet的應(yīng)用程序看起來幾乎和普通Python代碼一樣。這非??幔?yàn)樵谀承┣闆r下,這讓同步代碼可以被異步執(zhí)行,這是諸如asyncio之類的基于協(xié)程的方案做不到的。

那么在greenlet方面,跟asyncio對(duì)等的庫(kù)有哪些?我知道3個(gè)基于greenlet的異步包:Gevent、Eventlet和Meinheld,盡管最后一個(gè)更像是一個(gè)Web服務(wù)器而不是一個(gè)通用的異步庫(kù)。它們都有自己的異步循環(huán)實(shí)現(xiàn),而且它們都提供了一個(gè)有趣的“monkey-patching”功能,取代了Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的阻塞函數(shù),例如那些執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)和線程的函數(shù),并基于greenlets實(shí)現(xiàn)了等效的非阻塞版本。如果你有一些同步代碼想要異步運(yùn)行,這些包會(huì)對(duì)你有所幫助。

據(jù)我所知,唯一明確支持greenlet的Web框架只有Flask。這個(gè)框架會(huì)自動(dòng)監(jiān)測(cè),當(dāng)你想要運(yùn)行在一個(gè)greenlet Web服務(wù)器上時(shí),它會(huì)自我進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,而無需進(jìn)行任何配置。這么做時(shí),你需要注意不要調(diào)用阻塞函數(shù),或者,如果你要調(diào)用阻塞函數(shù),最好用猴子補(bǔ)丁來“修復(fù)”那些阻塞函數(shù)。

但是,F(xiàn)lask并不是唯一受益于greenlets的框架。其它Web框架,例如Django和Bottle,雖然沒有g(shù)reenlets,但也可以通過結(jié)合一個(gè)greenlet Web服務(wù)器并使用monkey-patching修復(fù)阻塞函數(shù)的方式來異步運(yùn)行。

3、異步比同步更快嗎?

對(duì)于同步和異步應(yīng)用程序的性能,存在著一個(gè)廣泛的誤解——異步應(yīng)用程序比同步應(yīng)用程序快得多。

對(duì)此,我需要澄清一下。無論是用同步方式寫,還是用異步方式寫,Python代碼運(yùn)行速度是幾乎相同的。除了代碼,有兩個(gè)因素能夠影響一個(gè)并發(fā)應(yīng)用程序的性能:上下文切換和可擴(kuò)展性。

(1)上下文切換

在所有運(yùn)行的任務(wù)間公平地共享CPU所需的工作,稱為上下文切換,能夠影響應(yīng)用程序的性能。對(duì)同步應(yīng)用程序來說,這項(xiàng)工作是由操作系統(tǒng)完成的,而且基本上是一個(gè)黑箱,不需要配置或微調(diào)選項(xiàng)。對(duì)異步應(yīng)用程序來說,上下文切換是由循環(huán)完成的。

默認(rèn)的循環(huán)實(shí)現(xiàn)由asyncio提供,是用Python編寫的,效率不是很高。而uvloop包提供了一個(gè)備選的循環(huán)方案,其中部分代碼是用C編寫的來實(shí)現(xiàn)更好的性能。Gevent和Meinheld所使用的事件循環(huán)也是用C編寫的。Eventlet用的是Python編寫的循環(huán)。

高度優(yōu)化的異步循環(huán)比操作系統(tǒng)在進(jìn)行上下文切換方面更有效率,但根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),要想看到實(shí)際的效率提升,你運(yùn)行的并發(fā)量必須非常大。對(duì)于大部分應(yīng)用程序,我不認(rèn)為同步和異步上下文切換之間的性能差距有多明顯。

(2)擴(kuò)展性

我認(rèn)為異步更快這個(gè)神話的來源是,異步應(yīng)用程序通常會(huì)更有效地使用CPU、能更好地進(jìn)行擴(kuò)展并且擴(kuò)展方式比同步更靈活。

如果上面示意圖中的同步服務(wù)器同時(shí)收到100個(gè)請(qǐng)求,想一下會(huì)發(fā)生什么。這個(gè)服務(wù)器同時(shí)最多只能處理4個(gè)請(qǐng)求,因此大部分請(qǐng)求會(huì)停留在一個(gè)隊(duì)列中等待,直到它們被分配一個(gè)worker。

與之形成對(duì)比的是,異步服務(wù)器會(huì)立即創(chuàng)建100個(gè)任務(wù)(或者使用混合模式的話,在4個(gè)異步worker上每個(gè)創(chuàng)建25個(gè)任務(wù))。使用異步服務(wù)器,所有請(qǐng)求都會(huì)立即開始處理而不用等待(盡管公平地說,這種方案也還會(huì)有其它瓶頸會(huì)減慢速度,例如對(duì)活躍的數(shù)據(jù)庫(kù)連接的限制)。

如果這100個(gè)任務(wù)主要使用CPU,那么同步和異步方案會(huì)有相似的性能,因?yàn)槊總€(gè)CPU運(yùn)行的速度是固定的,Python執(zhí)行代碼的速度總是相同的,應(yīng)用程序要完成的工作也是相同的。但是,如果這些任務(wù)需要做很多I/O操作,那么同步服務(wù)器只能處理4個(gè)并發(fā)請(qǐng)求而不能實(shí)現(xiàn)CPU的高利用率。而另一方面,異步服務(wù)器會(huì)更好地保持CPU繁忙,因?yàn)樗遣⑿械剡\(yùn)行所有這100個(gè)請(qǐng)求。

你可能會(huì)想,為什么你不能運(yùn)行100個(gè)同步worker,那樣,這兩個(gè)服務(wù)器就會(huì)有相同的并發(fā)能力。要注意,每個(gè)worker需要自己的Python解釋器以及與之相關(guān)聯(lián)的所有資源,再加上一份單獨(dú)的應(yīng)用程序拷貝及其資源。你的服務(wù)器和應(yīng)用程序的大小將決定你可以運(yùn)行多少個(gè)worker實(shí)例,但通常這個(gè)數(shù)字不會(huì)很大。另一方面,異步任務(wù)非常輕量,都運(yùn)行在單個(gè)worker進(jìn)程的上下文中,因此具有明顯優(yōu)勢(shì)。

綜上所述,只有如下場(chǎng)景時(shí),我們可以說異步可能比同步快:

存在高負(fù)載(沒有高負(fù)載,訪問的高并發(fā)性就沒有優(yōu)勢(shì));

任務(wù)是I/O綁定的(如果任務(wù)是CPU綁定的,那么超過CPU數(shù)目的并發(fā)并沒有幫助);

你查看單位時(shí)間內(nèi)的平均請(qǐng)求處理數(shù)。如果你查看單個(gè)請(qǐng)求的處理時(shí)間,你不會(huì)看到有很大差別,甚至異步可能更慢,因?yàn)楫惒接懈嗖l(fā)的任務(wù)在爭(zhēng)奪CPU。

4、結(jié)論

希望本文能解答異步代碼的一些困惑和誤解。我希望你能記住以下兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):

異步應(yīng)用程序只有在高負(fù)載下才會(huì)比同步應(yīng)用程序做得更好;

多虧了greenlets,即使你用一般方式寫代碼并使用Flask或Django之類的傳統(tǒng)框架,也能從異步中受益。
編輯:lyn

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原文標(biāo)題:同步與異步Python有何不同?

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