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Python 有 thread，为什么还要 asyncio 呢？
liudaqi · 2017-10-08 22:21:48 +08:00 via Android · 12742 次点击这是一个创建于 2601 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
偶尔会用到 thread 做异步任务，没想到什么时候用 asyncio，这两个异步有什么差别吗，理解的不是很清楚
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cheetah 2017-10-08 22:23:20 +08:00
是两种异步方案
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hjc4869 2017-10-08 22:31:03 +08:00
有 urllib，为什么还要 urllib2 呢？
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PythonAnswer 2017-10-08 22:33:12 +08:00
asyncio 是基于 yield 的
thread 受限于 gil, 用处不大 |
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testcount 2017-10-08 23:06:58 +08:00 via Android
线程和协程
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Kilerd 2017-10-08 23:21:11 +08:00
多进程，线程，协程，异步
这四个概念先懂了，我们再来聊聊这个问题。 |
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DoctorCat 2017-10-08 23:23:58 +08:00
asyncio: This module provides infrastructure for writing [single-threaded concurrent code using coroutines, multiplexing I/O] access over sockets and other resources, running network clients and servers, and other related primitives.
thread: This module provides low-level primitives for working with [multiple threads (also called light-weight processes or tasks) ] — multiple threads of control sharing their global data space. For synchronization, simple locks (also called mutexes or binary semaphores) are provided. [] 里的含义，了解下相信你就明白了。 |
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Srar 2017-10-08 23:42:24 +08:00
虽然没写过 Python 但是还是来回答下...是来降低上下文切换所带来的性能损失.
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aijam 2017-10-09 00:16:39 +08:00  4
1. 虽然大家（包括楼上的 @PythonAnswer ）都说 thread 受限于 GIL，但是那是对 CPU bounded tasks 而言，大多情况下 thread 还是足以应付 IO bounded tasks。
2. 即使如此，应付 IO bounded tasks 时，thread 也存在两个问题，一是 thread overhead 开销较大，二是受到系统 max thread number 的限制。基于 coroutine 的 asyncio 有助于克服这两个问题。 3. 然而 asyncio 复杂的 API 还是被人诟病： https://twitter.com/mitsuhiko/status/792441114561220609 最近几年 Python3.4 以后的几个新特性都是围绕基于 coroutine 的 concurrency （ async generator in 3.6, async/await in 3.5, asyncio in 3.4 ），各个 Python 的会议也都会有关于 concurrency 话题的 talk，说明社区还在努力探索。 |
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NoAnyLove 2017-10-09 00:42:29 +08:00 1
#3 楼的回答过于偏颇。并没有受限于 GIL 就让 thread 用处不大这种说法了，具体还是看应用场景，如果是计算密集的任务，为了充分利用多核，当然不会用 thread，而应该用 process。但是对于 IO 密集场景或者仅仅为了解决多路传输，那么 thread 是简单而有效的选择。而且#3 楼将两句话并发在一起，新手会以为 asyncio 不受限于 GIL 能够处理计算密集的任务。
个人认为，两者的主要差别是可以处理并发量的能力。可以根据你需要处理的异步 IO 的数量，比如：如果有 100 个 socket，那么给每个 socket 分别创建一个 thread 来处理，现在的计算机应该都能 hold 住。但是当 socket 数量更高，并发量更大的时候，那么就应该选择使用 asyncio 了。 |
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keysona 2017-10-09 01:06:30 +08:00
楼上两位说得很好了。
一言不合就说 GIL 也是够了... &t=1141s 也要看看使用场景好吗... |
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dzmcs 2017-10-09 02:24:51 +08:00 via iPad
@DoctorCat 方括号里说 io 复用，这个 asyncio 也是类似 epoll 可以得到网卡中断事件？如果只是在解释器内模拟，那这个东西做 io 大的并发估计也就一般吧
thread 是否是系统线程，进入调度队列？ |
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scriptB0y 2017-10-09 07:55:04 +08:00 1
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billion 2017-10-09 09:15:12 +08:00 4
比如你需要做三件事情，用电饭煲煮饭，用洗衣机洗衣服，用砂锅煲汤。
如果你用 thread，那么就需要三个人，第一个人把饭放进电饭煲，然后等着它煮好。第二个人把衣服放进洗衣机，等着它洗好，第三个人把食材放进砂锅，等着汤煲好。准备工作做完以后，这三个人都会啥事不干，傻等着。 如果你用 asyncio,那么你只需要一个人做这个事情。他先把米倒进电饭煲，打开开关开始煮饭，煮饭的过程电饭煲自己会做，不用这个人来管。所以中间的时间，他可以接下来去把衣服放进洗衣机，打开开关，洗衣机自动开始洗衣服，也不再需要他管了。于是他再去把食材放进砂锅，开始煲汤。开始煲汤以后，短时间里他还可以去看个书。如果汤漫出来了，它会听到声音，这个时候再去查看就好了。同样的，电饭煲煮饭煮好了会有提示音，洗衣机洗好了衣服也有提示音。它只需要听到提示音再去处理就好了。没有听到提示音，他就可以去做其他事情。 综上所述， 用 thread，做多少个事情就需要请多少个人，而且还有可能这些人会同时傻等，每一个人工资（占用的系统资源）可不便宜 用 asyncio，只需要一个人就可以把所有事情全部做完。 |
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fy 2017-10-09 09:31:40 +08:00
GIL 日常背锅
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PythonAnswer 2017-10-09 10:28:22 +08:00 via Android
thread threading 就是被 gil 搞得没人用的，俺说错了？
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czheo 2017-10-09 10:31:13 +08:00
@PythonAnswer 你说的没有错。
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fy 2017-10-09 10:40:08 +08:00
@PythonAnswer 说的没有错，但是一 thread 并不是没人用，二在这个与 asyncio 比的场景，GIL 没锅
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fy 2017-10-09 10:40:57 +08:00
应该说不能说全错
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PythoneerDev6 2017-10-09 15:55:08 +08:00
GIL 日常锅
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wizardforcel 2017-10-09 21:09:46 +08:00 via Android
@dzmcs 是系统级线程，但是只能映射到单个核。
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wizardforcel 2017-10-09 21:12:27 +08:00 via Android
@dzmcs 虽然都只能利用单个核，但是 asyncio 没有上下文切换，优势在这里。
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wizardforcel 2017-10-09 21:18:09 +08:00 via Android
另外 asyncio 也有缺陷。就是你如果用了它，所有 io api 都要用异步（支持多路复用）的版本。要不然还是卡着。这就意味着可能很多库就不能用了。
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dzmcs 2017-10-09 21:30:39 +08:00 via iPad
@wizardforcel 看了下 thread 实现，是模拟线程，不是系统级线程，至少 2.7 的实现是模拟的
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NoAnyLove 2017-10-09 23:18:22 +08:00
@PythonAnswer 不要总是甩锅给 GIL，到底是怎么得出结论没人用 threading 的啊？
@wizardforcel 如果没有对应的 aio 库，把同步的操作丢给线程池来处理也是可以的。目前的异步文件操作（ aiofile ），DNS 查询等操作，其实都是放在线程池里面的。真正能够高效处理的还是只有 socket。 @dzmcs 不知道该说些什么。。。。。。 |
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DoctorCat 2017-10-09 23:33:47 +08:00
@dzmcs 除了 opcode 外我大 Py 从来都不自己模拟东西好伐，至少在 Linux 下都是依赖 syscall 的。所以 thread 也是 syscall，只是从 VM 层面和开发者层面封装了一些，同时也加锁保护 VM 执行栈，所以才有了 GIL。
可以具体看一下模块源码，不是特别难懂的。 |
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DoctorCat 2017-10-09 23:44:10 +08:00
@dzmcs 回复 24 楼的观点，我不清楚你所谓的 [模拟] 指的是啥，但可以看看代码： https://github.com/python/cpython/blob/master/Modules/_threadmodule.c#L1023
https://github.com/python/cpython/blob/731e18901484c75b60167a06a0ba0719a6d4827d/Python/thread_pthread.h#L201 Linux 下是 pthread 实现的 |
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guyskk0x0 2017-10-09 23:51:46 +08:00 via Android
程序通常会遇到三种瓶颈：CPU，IO，内存
对策也有三种：多进程，多线程，异步 io/协程 多进程能利用多核 CPU，但内存开销大。 多线程在操作系统层面可以利用多核 CPU，但各种线程同步 /锁的问题，会导致 Python 解释器实现特别复杂，所以干脆加了个全局锁，只允许用一个核；线程在执行 io 操作阻塞时，系统会把线程挂起，把 CPU 分配给别的线程运行；内存开销比进程小。 异步 io 相当于在 Python 中实现 asyncio/协程相当于在 python 中实现一个内核 /调度系统，协程在进行 io 阻塞时，安排别的协程继续运行；内存开销更小。 如果你遇到 io 瓶颈，可以用多线程和协程，协程内存开销更小，能同时跑更多任务，web 服务能同时处理更多请求。 PS：asyncio 实现过于复杂，推荐 curio ！ |
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guyskk0x0 2017-10-09 23:58:20 +08:00 via Android
@wizardforcel 会 io 阻塞但没有异步 io 实现的库，可以用线程池封装成异步，也就是异步 io 和多线程可以一起用:P
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dzmcs 2017-10-10 01:01:35 +08:00 via iPad
@DoctorCat
我错了 看了 threadmodule.c，没有 grep 到 pthread_create，看文件又这么长，以为是模拟的线程 是系统线程，那为啥老说 python 线程性能差呢？ |
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PythonAnswer 2017-10-10 01:31:32 +08:00 via Android
thread 模块被更高级的 threading 模块代替了。
由于 gil 的存在，threading 并不能提高 cpu 密集运算的性能。threading 以前用于提高 io 密集型的操作速度。 py3 新加的 asyncio 是用来做异步 io 的。 我很久没用 threading 了，并没有不适。 |
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wizardforcel 2017-10-10 14:34:18 +08:00
@dzmcs 因为系统级线程和处理机（核）之间还有个映射，GIL 把这些线程都限制在一个核上了。
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