python中異步IO怎么同時(shí)處理請(qǐng)求

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python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開(kāi)發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開(kāi)發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來(lái)的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無(wú)法離開(kāi)python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

1、IO操作

CPU比磁盤(pán)、網(wǎng)絡(luò)等IO快很多。在一個(gè)線程中，CPU執(zhí)行代碼非?？?。但是一旦遇到IO操作，比如讀寫(xiě)文件，發(fā)送網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，就需要等待IO操作完成，才能進(jìn)行下一步操作。這種情況叫做同步IO。

IO操作過(guò)程中，當(dāng)前線程掛起，其他需要CPU執(zhí)行的代碼無(wú)法被當(dāng)前線程執(zhí)行。

因?yàn)橐粋€(gè)IO操作阻塞了當(dāng)前線程，導(dǎo)致其他代碼無(wú)法執(zhí)行，我們必須使用多線程或者多個(gè)進(jìn)程并發(fā)執(zhí)行代碼，為多個(gè)用戶(hù)服務(wù)。每個(gè)用戶(hù)將被分配一個(gè)線程。如果線程因IO而掛起，其他用戶(hù)的線程不會(huì)受到影響。

雖然多線程多進(jìn)程模型解決了并發(fā)問(wèn)題，但是系統(tǒng)不能無(wú)限制的增加線程。由于系統(tǒng)中線程切換的開(kāi)銷(xiāo)較高，一旦線程過(guò)多，CPU時(shí)間就會(huì)花在線程切換上，實(shí)際運(yùn)行代碼的時(shí)間會(huì)更少，導(dǎo)致性能?chē)?yán)重下降。

因?yàn)槲覀円鉀Q的問(wèn)題是CPU的高速執(zhí)行能力與IO設(shè)備的龜速?lài)?yán)重不匹配，多線程和多進(jìn)程只是解決這個(gè)問(wèn)題的一種方式。

2、異步IO處理

另一種解決IO問(wèn)題的方法是異步IO。當(dāng)代碼需要執(zhí)行耗時(shí)的IO操作時(shí)，只發(fā)出IO指令，不等待IO結(jié)果，然后執(zhí)行其他代碼。一段時(shí)間后，IO返回結(jié)果時(shí)，會(huì)通知CPU進(jìn)行處理。

可以想象，如果按普通順序編寫(xiě)的代碼實(shí)際上無(wú)法完成異步IO，那么異步IO模型需要一個(gè)消息循環(huán)，其中主線程重復(fù)“讀取消息——處理消息”的過(guò)程。

從“發(fā)出IO請(qǐng)求”到接收“IO完成”期間，主線程只能在同步IO模式下掛起，但在異步IO模式下，主線程并不休息，而是繼續(xù)在消息循環(huán)中處理其他消息。這樣在異步IO模式下，一個(gè)線程可以同時(shí)處理多個(gè)IO請(qǐng)求，不存在切換線程的操作。對(duì)于大多數(shù)IO密集型應(yīng)用，使用異步IO會(huì)大大提高系統(tǒng)的多任務(wù)處理能力。

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