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协程在不同的堆栈上同时运行#xff0c;但每次只有一个协程运行#xff0c;而其调用者则等待:
F启动G#xff0c;但G并不会立即运行#xff0c;F必须显式的恢复G#xff0c;然后 G 开始运行。在任何时候#xff0c;G 都可能转身并让步返回到 F。这会暂停 G 并继续…协程
协程在不同的堆栈上同时运行但每次只有一个协程运行而其调用者则等待:
F启动G但G并不会立即运行F必须显式的恢复G然后 G 开始运行。在任何时候G 都可能转身并让步返回到 F。这会暂停 G 并继续 F 的恢复操作。F再次调用resume这会暂停F并继续G的yield。它们不断地来回移动直到 G 的return这会清理 G 并从最近的恢复中继续 F并向 F 发出一些信号表明 G 已完成并且 F 不应再尝试恢复 G。在这种模式中一次只有一个协程运行而其调用者则在不同的堆栈上等待。
归根结底协程的产生是为了非常快速地切换每个线程上当前运行的任务这样所有的任务都有机会运行。
从阻塞(blocking)说起
Python和Rust的async/await是通过协作型调度(cooperative scheduling)来完成的。 Golang的Goruntine则是抢占式调度(Preemptive multitasking)。
运行时(Runtime)
在写异步Rust和Python的时候Block意味着阻止运行时切换当前任务 。
运行时Runtime也称为执行时或运行阶段是指计算机程序在实际运行时执行的阶段与编译时相对应。在程序的运行时阶段计算机程序被加载到内存中操作系统控制程序的执行处理输入和输出以及管理计算机的资源。
在常规多线程编程中每个线程都有自己的运行时Runtime。由于GIL进程级别以下的python只有一个运行时无论启动多少个线程他们都共享相同的Runtime。
Notice:
CPython 是 Python 的标准实现它是用C语言编写的是最常用的 Python 解释器。CPython解释器在运行Python程序时将Python源代码翻译成字节码并在Python虚拟机Python Virtual Machine简称PVM上执行。因此Python程序在CPython下运行时实际上是在Python虚拟机中运行的这个虚拟机叫做Python运行时。
await
为了防止上述情况我们需要在异步编程的时候注意一点: 避免长时间不使用await
coroutine in Python
Python的协程通常是通过事件循环Event Loop来调度的事件循环是一个轮询机制它负责管理协程的执行、挂起、恢复和调度,通过
await关键字来挂起和恢复, 通过异步生成器来保存函数的状态。
事件循环的原理如下
单线程执行: 事件循环运行在一个单线程环境中这个线程负责执行所有任务包括异步任务。任务队列: 事件循环维护一个任务队列其中包含等待执行的任务包括异步任务和事件处理程序。事件驱动: 事件循环是事件驱动的它会监听各种事件如I/O事件、定时器事件、信号等。挂起和恢复: 当任务需要等待某些条件满足时它会被挂起释放CPU资源允许其他任务继续执行。
源码如下: def _run_once(self):Run one full iteration of the event loop.This calls all currently ready callbacks, polls for I/O,schedules the resulting callbacks, and finally schedulescall_later callbacks.sched_count len(self._scheduled)if (sched_count _MIN_SCHEDULED_TIMER_HANDLES andself._timer_cancelled_count / sched_count _MIN_CANCELLED_TIMER_HANDLES_FRACTION):# Remove delayed calls that were cancelled if their number# is too highnew_scheduled []for handle in self._scheduled:if handle._cancelled:handle._scheduled Falseelse:new_scheduled.append(handle)heapq.heapify(new_scheduled)self._scheduled new_scheduledself._timer_cancelled_count 0else:# Remove delayed calls that were cancelled from head of queue.while self._scheduled and self._scheduled[0]._cancelled:self._timer_cancelled_count - 1handle heapq.heappop(self._scheduled)handle._scheduled Falsetimeout Noneif self._ready or self._stopping:timeout 0elif self._scheduled:# Compute the desired timeout.when self._scheduled[0]._whentimeout min(max(0, when - self.time()), MAXIMUM_SELECT_TIMEOUT)event_list self._selector.select(timeout)self._process_events(event_list)# Needed to break cycles when an exception occurs.event_list None# Handle later callbacks that are ready.end_time self.time() self._clock_resolutionwhile self._scheduled:handle self._scheduled[0]if handle._when end_time:breakhandle heapq.heappop(self._scheduled)handle._scheduled Falseself._ready.append(handle)# This is the only place where callbacks are actually *called*.# All other places just add them to ready.# Note: We run all currently scheduled callbacks, but not any# callbacks scheduled by callbacks run this time around --# they will be run the next time (after another I/O poll).# Use an idiom that is thread-safe without using locks.ntodo len(self._ready)for i in range(ntodo):handle self._ready.popleft()if handle._cancelled:continueif self._debug:try:self._current_handle handlet0 self.time()handle._run()dt self.time() - t0if dt self.slow_callback_duration:logger.warning(Executing %s took %.3f seconds,_format_handle(handle), dt)finally:self._current_handle Noneelse:handle._run()handle None # Needed to break cycles when an exception occurs.通过_selector.select(timeout)返回一个任务状态列表使用_process_events处理就绪的I/O任务多次运行_run_once,直到所有任务处理完毕事件循环中没有待执行的任务。
