Python?Asyncio庫之同步原語常用函數(shù)有哪些

這篇文章主要講解了“Python Asyncio庫之同步原語常用函數(shù)有哪些”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python Asyncio庫之同步原語常用函數(shù)有哪些”吧！

前記

Asyncio的同步原語可以簡化我們編寫資源競爭的代碼和規(guī)避資源競爭導(dǎo)致的Bug的出現(xiàn)。 但是由于協(xié)程的特性，在大部分業(yè)務(wù)代碼中并不需要去考慮資源競爭的出現(xiàn)，導(dǎo)致Asyncio同步原語被使用的頻率比較低，但是如果想基于Asyncio編寫框架則需要學習同步原語的使用。

0.基礎(chǔ)

同步原語都是適用于某些條件下對某個資源的爭奪，在代碼中大部分的資源都是屬于一個代碼塊，而Python對于代碼塊的管理的最佳實踐是使用with語法，with語法實際上是調(diào)用了一個類中的__enter__和__exit__方法，比如下面的代碼：

class Demo(object):
    def __enter__(self):
        return 
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        return 
with Demo():
    pass

代碼中的Demo類實現(xiàn)了__enter__和__exit__方法后，就可以被with語法調(diào)用，其中__enter__方法是進入代碼塊執(zhí)行的邏輯，__enxi__方法是用于退出代碼塊(包括異常退出)的邏輯。這兩個方法符合同步原語中對資源的爭奪和釋放，但是__enter__和__exit__兩個方法都是不支持await調(diào)用的，為了解決這個問題，Python引入了async with語法。

async with語法和with語法類似 ，我們只要編寫一個擁有__aenter__和__aexit__方法的類，那么這個類就支持asyncio with語法了，如下:

import asyncio
class Demo(object):
    async def __aenter__(self):
        return
    async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        return
async def main():
    async with Demo():
        pass
asyncio.run(main())

其中，類中的__aenter__方法是進入代碼塊時執(zhí)行的方法，__aexit__是退出代碼塊時執(zhí)行的方法。

有了async with語法的加持，asyncio的同步原語使用起來會比較方便，所以asyncio中對資源爭奪的同步原語都會繼承于_ContextManagerMixin類：

class _ContextManagerMixin:
    async def __aenter__(self):
        await self.acquire()
        # We have no use for the "as ..."  clause in the with
        # statement for locks.
        return None
    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        self.release()

并實現(xiàn)了acquire和release方法，供__aenter__和__aexit__方法調(diào)用，同時我們在使用同步原語的時候盡量用到async with語法防止忘記釋放資源的占用。

1.Lock

由于協(xié)程的特性，在編寫協(xié)程代碼時基本上可以不考慮到鎖的情況，但在一些情況下我們還是需要用到鎖，并通過鎖來維護并發(fā)時的數(shù)據(jù)安全性，如下例子：

import asyncio
share_data = {}
async def sub(i):
    # 賦上相同的key和value
    share_data[i] = i
    await asyncio.sleep(0)
    print(i, share_data[i] == i)
async def sub_add(i):
    # 賦上的value值是原來的+1
    share_data[i] = i + 1
    await asyncio.sleep(0)
    print(i, share_data[i] == i + 1)
async def main():
    # 創(chuàng)建并發(fā)任務(wù)
    task_list = []
    for i in range(10):
        task_list.append(sub(i))
        task_list.append(sub_add(i))
    # 并發(fā)執(zhí)行
    await asyncio.gather(*task_list)
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在這個例子中程序會并發(fā)的執(zhí)行sub和sub_add函數(shù)，他們是由不同的asyncio.Task驅(qū)動的，這意味著會出現(xiàn)這樣一個場景。 當負責執(zhí)行sub(1)函數(shù)的asyncio.Task在執(zhí)行完share_data[i]=i后就執(zhí)行await asyncio.sleep(0)從而主動讓出控制權(quán)并交還給事件循環(huán)，等待事件循環(huán)的下一次調(diào)度。 不過事件循環(huán)不會空下來，而是馬上安排下一個asyncio.Task執(zhí)行，此時會先執(zhí)行到sub_add(1)函數(shù)的share_data[i] = i + 1，并同樣的在執(zhí)行到await asyncio.sleep(0)的時候把控制權(quán)交會給事件循環(huán)。 這時候控制權(quán)會由事件循環(huán)轉(zhuǎn)移給原先執(zhí)行sub(1)函數(shù)的asyncio.Task，獲取到控制權(quán)l(xiāng)后sub(1)函數(shù)的邏輯會繼續(xù)走，但由于share_data[i]的數(shù)據(jù)已經(jīng)被share_data[i] = i + 1修改了，導(dǎo)致最后執(zhí)行print時，share_data[i]的數(shù)據(jù)已經(jīng)變?yōu)榕K數(shù)據(jù)，而不是原本想要的數(shù)據(jù)了。

為了解決這個問題，我們可以使用asyncio.Lock來解決資源的沖突，如下:

import asyncio
share_data = {}
# 存放對應(yīng)資源的鎖
lock_dict = {}
async def sub(i):
    async with lock_dict[i]:  # <-- 通過async with語句來控制鎖的粒度
        share_data[i] = i
        await asyncio.sleep(0)
        print(i, share_data[i] == i)
async def sub_add(i):
    async with lock_dict[i]:
        share_data[i] = i + 1
        await asyncio.sleep(0)
        print(i, share_data[i] == i + 1)
async def main():
    task_list = []
    for i in range(10):
        lock_dict[i] = asyncio.Lock()
        task_list.append(sub(i))
        task_list.append(sub_add(i))
    await asyncio.gather(*task_list)
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

從例子可以看到asyncio.Lock的使用方法跟多線程的Lock差不多，通過async with語法來獲取和釋放鎖，它的原理也很簡單，主要做了如下幾件事：

• 1.確保某一協(xié)程獲取鎖后的執(zhí)行期間，別的協(xié)程在獲取鎖時需要一直等待，直到執(zhí)行完成并釋放鎖。

• 2.當有協(xié)程持有鎖的時候，其他協(xié)程必須等待，直到持有鎖的協(xié)程釋放了鎖。

• 2.確保所有協(xié)程能夠按照獲取的順序獲取到鎖。

這意味著需要有一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來維護當前持有鎖的協(xié)程的和下一個獲取鎖協(xié)程的關(guān)系，同時也需要一個隊列來維護多個獲取鎖的協(xié)程的喚醒順序。

asyncio.Lock跟其它asyncio功能的用法一樣，使用asyncio.Future來同步協(xié)程之間鎖的狀態(tài)，使用deque維護協(xié)程間的喚醒順序，源碼如下:

class Lockl(_ContextManagerMixin, mixins._LoopBoundMixin):
    def __init__(self):
        self._waiters = None
        self._locked = False
    def locked(self):
        return self._locked
    async def acquire(self):
        if (not self._locked and (self._waiters is None or all(w.cancelled() for w in self._waiters))):
            # 目前沒有其他協(xié)程持有鎖，當前協(xié)程可以運行
            self._locked = True
            return True
        if self._waiters is None:
            self._waiters = collections.deque()
        # 創(chuàng)建屬于自己的容器，并推送到`_waiters`這個雙端隊列中
        fut = self._get_loop().create_future()
        self._waiters.append(fut)
        try:
            try:
                await fut
            finally:
                # 如果執(zhí)行完畢，需要把自己移除，防止被`wake_up_first`調(diào)用
                self._waiters.remove(fut)
        except exceptions.CancelledError:
            # 如果是等待的過程中被取消了，需要喚醒下一個調(diào)用`acquire`
            if not self._locked:
                self._wake_up_first()
            raise
        # 持有鎖
        self._locked = True
        return True
    def release(self):
        if self._locked:
            # 釋放鎖
            self._locked = False
            self._wake_up_first()
        else:
            raise RuntimeError('Lock is not acquired.')
    def _wake_up_first(self):
        if not self._waiters:
            return
        # 獲取還處于鎖狀態(tài)協(xié)程對應(yīng)的容器
        try:
            # 獲取下一個等待獲取鎖的waiter
            fut = next(iter(self._waiters))
        except StopIteration:
            return
        # 設(shè)置容器為True,這樣對應(yīng)協(xié)程就可以繼續(xù)運行了。
        if not fut.done():
            fut.set_result(True)

通過源碼可以知道，鎖主要提供了獲取和釋放的功能，對于獲取鎖需要區(qū)分兩種情況：

• 1:當有協(xié)程想要獲取鎖時會先判斷鎖是否被持有，如果當前鎖沒有被持有就直接返回，使協(xié)程能夠正常運行。

• 2:如果協(xié)程獲取鎖時，鎖發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)被其他協(xié)程持有則創(chuàng)建一個屬于當前協(xié)程的asyncio.Future，用來同步狀態(tài)，并添加到deque中。

而對于釋放鎖就比較簡單，只要獲取deque中的第一個asyncio.Future，并通過fut.set_result(True)進行標記，使asyncio.Future從peding狀態(tài)變?yōu)?code>done狀態(tài)，這樣一來，持有該asyncio.Future的協(xié)程就能繼續(xù)運行，從而持有鎖。

不過需要注意源碼中acquire方法中對CancelledError異常進行捕獲，再喚醒下一個鎖，這是為了解決acquire方法執(zhí)行異常導(dǎo)致鎖一直被卡住的場景，通常情況下這能解決大部分的問題，但是如果遇到錯誤的封裝時，我們需要親自處理異常，并執(zhí)行鎖的喚醒。比如在通過繼承asyncio.Lock編寫一個超時鎖時，最簡單的實現(xiàn)代碼如下:

import asyncio
class TimeoutLock(asyncio.Lock):
    def __init__(self, timeout, *, loop=None):
        self.timeout = timeout
        super().__init__(loop=loop)
    async def acquire(self) -> bool:
        return await asyncio.wait_for(super().acquire(), self.timeout)

這份代碼非常簡單，他只需要在__init__方法傳入timeout參數(shù)，并在acuiqre方法中通過wait_for來實現(xiàn)鎖超時即可，現(xiàn)在假設(shè)wait_for方法是一個無法傳遞協(xié)程cancel的方法，且編寫的acquire沒有進行捕獲異常再釋放鎖的操作，當異常發(fā)生的時候會導(dǎo)致鎖一直被卡住。 為了解決這個問題，只需要對TimeoutLock的acquire方法添加異常捕獲，并在捕獲到異常時釋放鎖即可，代碼如下:

class TimeoutLock(asyncio.Lock):
    def __init__(self, timeout, *, loop=None):
        self.timeout = timeout
        super().__init__(loop=loop)
    async def acquire(self) -> bool:
        try:
            return await asyncio.wait_for(super().acquire(), self.timeout)
        except Exception:
            self._wake_up_first()
            raise

2.Event

asyncio.Event也是一個簡單的同步原語，但它跟asyncio.Lock不一樣，asyncio.Lock是確保每個資源只能被一個協(xié)程操作，而asyncio.Event是確保某個資源何時可以被協(xié)程操作，可以認為asyncio.Lock鎖的是資源，asyncio.Event鎖的是協(xié)程，所以asyncio.Event并不需要acquire來鎖資源，release釋放資源，所以也用不到async with語法。

asyncio.Event的簡單使用示例如下：

import asyncio
async def sub(event: asyncio.Event) -> None:
    await event.wait()
    print("I'm Done")
async def main() -> None:
    event = asyncio.Event()
    for _ in range(10):
        asyncio.create_task(sub(event))
    await asyncio.sleep(1)
    event.set()
asyncio.run(main())

在這個例子中會先創(chuàng)建10個asyncio.Task來執(zhí)行sub函數(shù)，但是所有sub函數(shù)都會在event.wait處等待，直到main函數(shù)中調(diào)用event.set后，所有的sub函數(shù)的event.wait會放行，使sub函數(shù)能繼續(xù)執(zhí)行。

可以看到asyncio.Event功能比較簡單，它的源碼實現(xiàn)也很簡單，源碼如下：

class Event(mixins._LoopBoundMixin):
    def __init__(self):
        self._waiters = collections.deque()
        self._value = False
    def is_set(self):
        return self._value
    def set(self):
        if not self._value:
            # 確保每次只能set一次
            self._value = True
            # 設(shè)置每個協(xié)程存放的容器為True，這樣對應(yīng)的協(xié)程就可以運行了
            for fut in self._waiters:
                if not fut.done():
                    fut.set_result(True)
    def clear(self):
        # 清理上一次的set
        self._value = False
    async def wait(self):
        if self._value:
            # 如果設(shè)置了，就不需要等待了
            return True
        # 否則需要創(chuàng)建一個容器，并需要等待容器完成
        fut = self._get_loop().create_future()
        self._waiters.append(fut)
        try:
            await fut
            return True
        finally:
            self._waiters.remove(fut)

通過源碼可以看到wait方法主要是創(chuàng)建了一個asyncio.Future，并把它加入到deque隊列后就一直等待著，而set方法被調(diào)用時會遍歷整個deque隊列，并把處于peding狀態(tài)的asyncio.Future設(shè)置為done，這時其他在調(diào)用event.wait方法的協(xié)程就會得到放行。

通過源碼也可以看出，asyncio.Event并沒有繼承于_ContextManagerMixin，這是因為它鎖的是協(xié)程，而不是資源。

asyncio.Event的使用頻率比asyncio.Lock多許多，不過通常都會讓asyncio.Event和其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行封裝再使用，比如實現(xiàn)一個服務(wù)器的優(yōu)雅關(guān)閉功能，這個功能會確保服務(wù)器在等待n秒后或者所有連接都關(guān)閉后才關(guān)閉服務(wù)器，這個功能就可以使用set與asyncio.Event結(jié)合，如下:

import asyncio
class SetEvent(asyncio.Event):
    def __init__(self, *, loop=None):
        self._set = set()
        super().__init__(loop=loop)
    def add(self, value):
        self._set.add(value)
        self.clear()
    def remove(self, value):
        self._set.remove(value)
        if not self._set:
            self.set()

這個SetEvent結(jié)合了set和SetEvent的功能，當set有數(shù)據(jù)的時候，會通過clear方法使SetEvent變?yōu)榈却隣顟B(tài)，而set沒數(shù)據(jù)的時候，會通過set方法使SetEvent變?yōu)闊o需等待的狀態(tài)，所有調(diào)用wait的協(xié)程都可以放行，通過這種結(jié)合，SetEvent擁有了等待資源為空的功能。 接下來就可以用于服務(wù)器的優(yōu)雅退出功能：

async def mock_conn_io() -> None:
    await asyncio.sleep(1)
def conn_handle(set_event: SetEvent):
    task: asyncio.Task = asyncio.create_task(mock_conn_io())
    set_event.add(task)
    task.add_done_callback(lambda t: set_event.remove(t))
async def main():
    set_event: SetEvent = SetEvent()
    for _ in range(10):
        conn_handle(set_event)
	# 假設(shè)這里收到了退出信號
    await asyncio.wait(set_event.wait(), timeout=9)
asyncio.run(main())

在這個演示功能中，mock_conn_io用于模擬服務(wù)器的連接正在處理中，而conn_handle用于創(chuàng)建服務(wù)器連接，main則是先創(chuàng)建10個連接，并模擬在收到退出信號后等待資源為空或者超時才退出服務(wù)。

這只是簡單的演示，實際上的優(yōu)雅關(guān)閉功能要考慮的東西不僅僅是這些。

4.Condition

condition只做簡單介紹

asyncio.Condition是同步原語中使用最少的一種，因為他使用情況很奇怪，而且大部分場景可以被其他寫法代替，比如下面這個例子:

import asyncio
async def task(condition, work_list):
    await asyncio.sleep(1)
    work_list.append(33)
    print('Task sending notification...')
    async with condition:
        condition.notify()
async def main():
    condition = asyncio.Condition()
    work_list = list()
    print('Main waiting for data...')
    async with condition:
        _ = asyncio.create_task(task(condition, work_list))
        await condition.wait()
    print(f'Got data: {work_list}')
asyncio.run(main())
# >>> Main waiting for data...
# >>> Task sending notification...
# >>> Got data: [33]

在這個例子中可以看到，notify和wait方法只能在async with condition中可以使用，如果沒有在async with condition中使用則會報錯，同時這個示例代碼有點復(fù)雜，沒辦法一看就知道執(zhí)行邏輯是什么，其實這個邏輯可以轉(zhuǎn)變成一個更簡單的寫法：

import asyncio
async def task(work_list):
    await asyncio.sleep(1)
    work_list.append(33)
    print('Task sending notification...')
    return
async def main():
    work_list = list()
    print('Main waiting for data...')
    _task = asyncio.create_task(task(work_list))
    await _task
    print(f'Got data: {work_list}')
asyncio.run(main())
# >>> Main waiting for data...
# >>> Task sending notification...
# >>> Got data: [33]

通過這個代碼可以看到這個寫法更簡單一點，而且更有邏輯性，而condition的寫法卻更有點Go協(xié)程寫法/或者回調(diào)函數(shù)寫法的感覺。 所以建議在認為自己的代碼可能會用到asyncio.Conditon時需要先考慮到是否需要asyncio.Codition？是否有別的方案代替，如果沒有才考慮去使用asyncio.Conditonk。

5.Semaphore

asyncio.Semaphore--信號量是同步原語中被使用最頻繁的，大多數(shù)都是用在限流場景中，比如用在爬蟲中和客戶端網(wǎng)關(guān)中限制請求頻率。

asyncio.Semaphore可以認為是一個延緩觸發(fā)的asyncio.Lock，asyncio.Semaphore內(nèi)部會維護一個計數(shù)器，無論何時進行獲取或釋放，它都會遞增或者遞減(但不會超過邊界值)，當計數(shù)器歸零時，就會進入到鎖的邏輯，但是這個鎖邏輯會在計數(shù)器大于0的時候釋放j，它的用法如下：`

import asyncio
async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(10):
    async with semaphore:
        pass
asyncio.run(main())

示例中代碼通過async with來指明一個代碼塊（代碼用pass代替），這個代碼塊是被asyncio.Semaphore管理的，每次協(xié)程在進入代碼塊時，asyncio.Semaphore的內(nèi)部計數(shù)器就會遞減一，而離開代碼塊則asyncio.Semaphore的內(nèi)部計數(shù)器會遞增一。

當有一個協(xié)程進入代碼塊時asyncio.Semaphore發(fā)現(xiàn)計數(shù)器已經(jīng)為0了，則會使當前協(xié)程進入等待狀態(tài)，直到某個協(xié)程離開這個代碼塊時，計數(shù)器會遞增一，并喚醒等待的協(xié)程，使其能夠進入代碼塊中繼續(xù)執(zhí)行。

asyncio.Semaphore的源碼如下，需要注意的是由于asyncio.Semaphore是一個延緩的asyncio.Lock，所以當調(diào)用一次release后可能會導(dǎo)致被喚醒的協(xié)程和剛進入代碼塊的協(xié)程起沖突，所以在acquire方法中要通過一個while循環(huán)來解決這個問題：`

class Semaphore(_ContextManagerMixin, mixins._LoopBoundMixin):
    def __init__(self, value=1):
        if value < 0:
            raise ValueError("Semaphore initial value must be >= 0")
        self._value = value
        self._waiters = collections.deque()
        self._wakeup_scheduled = False
    def _wake_up_next(self):
        while self._waiters:
            # 按照放置順序依次彈出容器 
            waiter = self._waiters.popleft()
            if not waiter.done():
                # 設(shè)置容器狀態(tài)，使對應(yīng)的協(xié)程可以繼續(xù)執(zhí)行
                waiter.set_result(None)
                # 設(shè)置標記 
                self._wakeup_scheduled = True
                return
    def locked(self):
        return self._value == 0
    async def acquire(self):
        # 如果`self._wakeup_scheduled`為True或者value小于0
        while self._wakeup_scheduled or self._value <= 0:
            # 創(chuàng)建容器并等待執(zhí)行完成
            fut = self._get_loop().create_future()
            self._waiters.append(fut)
            try:
                await fut
                self._wakeup_scheduled = False
            except exceptions.CancelledError:
                # 如果被取消了，也要喚醒下一個協(xié)程
                self._wake_up_next()
                raise
        self._value -= 1
        return True
    def release(self):
        # 釋放資源占用，喚醒下一個協(xié)程。
        self._value += 1
        self._wake_up_next()

針對asyncio.Semaphore進行修改可以實現(xiàn)很多功能，比如基于信號量可以實現(xiàn)一個簡單的協(xié)程池，這個協(xié)程池可以限制創(chuàng)建協(xié)程的量，當協(xié)程池滿的時候就無法繼續(xù)創(chuàng)建協(xié)程，只有協(xié)程中的協(xié)程執(zhí)行完畢后才能繼續(xù)創(chuàng)建(當然無法控制在協(xié)程中創(chuàng)建新的協(xié)程)，代碼如下：

import asyncio
import time
from typing import Coroutine
class Pool(object):
    def __init__(self, max_concurrency: int):
        self._semaphore: asyncio.Semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrency)
    async def create_task(self, coro: Coroutine) -> asyncio.Task:
        await  self._semaphore.acquire()
        task: asyncio.Task = asyncio.create_task(coro)
        task.add_done_callback(lambda t: self._semaphore.release())
        return task
async def demo(cnt: int) -> None:
    print(f"{int(time.time())} create {cnt} task...")
    await  asyncio.sleep(cnt)
async def main() -> None:
    pool: Pool = Pool(3)
    for i in range(10):
        await pool.create_task(demo(i))
asyncio.run(main())
# >>> 1677517996 create 0 task...
# >>> 1677517996 create 1 task...
# >>> 1677517996 create 2 task...
# >>> 1677517996 create 3 task...
# >>> 1677517997 create 4 task...
# >>> 1677517998 create 5 task...
# >>> 1677517999 create 6 task...
# >>> 1677518001 create 7 task...
# >>> 1677518003 create 8 task...
# >>> 1677518005 create 9 task...

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