面试题：Python异步TCP客户端如何优化高并发下的性能

网络资源管理

连接池：
- 原理：复用已建立的TCP连接，避免频繁创建和销毁连接带来的开销。
- 代码示例：

import asyncio
from collections import deque


class ConnectionPool:
    def __init__(self, max_connections):
        self.max_connections = max_connections
        self.pool = deque()

    async def get_connection(self):
        if self.pool:
            return self.pool.popleft()
        elif len(self.pool) < self.max_connections:
            reader, writer = await asyncio.open_connection('example.com', 80)
            return reader, writer
        else:
            await asyncio.sleep(0.1)
            return await self.get_connection()

    def release_connection(self, connection):
        if len(self.pool) < self.max_connections:
            self.pool.append(connection)


# 使用示例
async def main():
    pool = ConnectionPool(10)
    conn = await pool.get_connection()
    # 使用conn进行数据发送和接收
    pool.release_connection(conn)


asyncio.run(main())

优化DNS解析：
- 原理：减少DNS解析的次数，因为DNS解析是一个相对耗时的操作。可以缓存DNS解析结果。
- 代码示例：

import asyncio
import socket


dns_cache = {}


async def resolve_host(host):
    if host in dns_cache:
        return dns_cache[host]
    try:
        addrinfo = await asyncio.get_running_loop().getaddrinfo(host, None)
        ip = addrinfo[0][4][0]
        dns_cache[host] = ip
        return ip
    except socket.gaierror as e:
        print(f"DNS resolution error: {e}")


# 使用示例
async def connect_to_server():
    ip = await resolve_host('example.com')
    if ip:
        reader, writer = await asyncio.open_connection(ip, 80)
        # 进行后续操作


asyncio.run(connect_to_server())

内存优化

及时释放资源：
- 原理：在数据处理完成后，及时关闭连接并释放相关资源，避免内存泄漏。
- 代码示例：

import asyncio


async def client():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('example.com', 80)
    try:
        writer.write(b'GET / HTTP/1.1\r\nHost: example.com\r\n\r\n')
        await writer.drain()
        data = await reader.read(1024)
        print(data.decode())
    finally:
        writer.close()
        await writer.wait_closed()


asyncio.run(client())

优化数据结构：
- 原理：选择合适的数据结构存储数据，避免使用过大或不必要的数据结构。例如，在接收大量数据时，使用生成器逐块处理数据，而不是一次性加载到内存。
- 代码示例：

import asyncio


async def client():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('example.com', 80)
    writer.write(b'GET / HTTP/1.1\r\nHost: example.com\r\n\r\n')
    await writer.drain()
    while True:
        chunk = await reader.read(1024)
        if not chunk:
            break
        # 处理chunk数据
        print(chunk.decode())
    writer.close()
    await writer.wait_closed()


asyncio.run(client())

事件循环机制

高效的事件循环策略：
- 原理：选择适合当前操作系统和硬件环境的事件循环策略。例如，在Linux系统上可以使用uvloop，它比默认的asyncio事件循环效率更高。
- 代码示例：

import asyncio
import uvloop


async def client():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('example.com', 80)
    writer.write(b'GET / HTTP/1.1\r\nHost: example.com\r\n\r\n')
    await writer.drain()
    data = await reader.read(1024)
    print(data.decode())
    writer.close()
    await writer.wait_closed()


uvloop.install()
asyncio.run(client())

任务优先级调度：
- 原理：为不同的任务分配不同的优先级，确保重要任务优先执行。虽然asyncio本身没有内置简单的任务优先级机制，但可以通过一些第三方库或自定义调度器实现。
- 代码示例（简单模拟优先级调度）：

import asyncio


async def high_priority_task():
    print("High priority task started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("High priority task finished")


async def low_priority_task():
    print("Low priority task started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Low priority task finished")


async def scheduler():
    tasks = [(high_priority_task(), 1), (low_priority_task(), 2)]
    tasks.sort(key=lambda x: x[1])
    for task, _ in tasks:
        await task


asyncio.run(scheduler())

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