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Python 异步 IO 在高并发中的优势

舞夢輝影

舞夢輝影

发布时间:2026-01-28 20:03:09

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来源于php中文网

原创

asyncio高并发更省资源因规避GIL限制与线程开销:单线程协程让出控制权,1000请求仅需一个事件循环,内存稳定;而多线程易触系统线程上限,且需复用ClientSession、避免阻塞调用。

python 异步 io 在高并发中的优势

为什么 asyncio 在高并发下比多线程更省资源

因为 Python 的 GIL 让多线程无法真正并行 CPU 密集任务,而异步 IO 的核心是「单线程内让出控制权」,避免了线程创建、上下文切换和锁竞争的开销。1000 个并发 HTTP 请求,用 threading 可能要起近千个线程,内存占用飙升;用 asyncio + aiohttp,通常只需一个事件循环加少量协程,内存稳定在几十 MB。

关键不是“更快”,而是“更稳”:连接数上去后,线程模型容易触发系统级限制(如 Linux 的 /proc/sys/kernel/threads-max),而 asyncio 只受限于文件描述符数量(可通过 ulimit -n 调整)。

asyncio.run() 和 asyncio.create_task() 别混用

新手常把所有协程都塞进 asyncio.run(),结果每次调用都新建事件循环,无法复用连接池、无法共享状态。真实服务中(比如 FastAPI 或自建 TCP server),应该只在入口调用一次 asyncio.run(),其余逻辑用 asyncio.create_task()asyncio.gather() 管理并发。

  • asyncio.run(main()):仅用于脚本启动,不能嵌套调用
  • asyncio.create_task(coro):在已有事件循环中启新协程,适合长周期后台任务(如心跳、日志上报)
  • await asyncio.gather(*coros):适合批量发起 IO 并等待全部完成,但要注意异常传播——任一协程抛错,整个 gather 就中断

aiohttp.ClientSession 必须复用,不能每个请求都 new 一个

每次 new aiohttp.ClientSession() 都会重建连接池、SSL 上下文和 cookie jar,不仅慢,还会快速耗尽本地端口(TIME_WAIT 状态堆积)。正确做法是全局单例或依赖注入:

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session = aiohttp.ClientSession()
try:
    async with session.get("https://api.example.com") as resp:
        ...
finally:
    await session.close()  # 注意:必须显式 close,否则连接不释放

如果用在 Web 框架里(如 Starlette),推荐用 lifespan hook 或中间件管理生命周期;若只是短脚本,可用 async with aiohttp.ClientSession() as session: 确保自动清理。

阻塞操作会拖垮整个 event loop

任何同步阻塞调用(比如 time.sleep()requests.get()、JSON 解析大文件、正则匹配超长文本)都会让整个事件循环卡住,所有协程暂停——这比多线程还糟,因为没备用线程兜底。

解决方式只有两个:

  • 用异步替代品:用 asyncio.sleep() 替代 time.sleep(),用 aiofiles 替代 open(),用 ujson(纯 C)而非 json(Python 实现)加速解析
  • 把阻塞操作扔到线程池:await asyncio.to_thread(blocking_func, *args)(Python 3.9+),或老版本用 loop.run_in_executor()

最容易被忽略的是日志:默认 logging 是同步写文件的,高并发下可能成瓶颈,建议用 aiologger 或配置异步 handler。

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