面试题：Python性能优化之多线程与异步I/O结合

设计思路

网络I/O部分：使用asyncio库进行异步I/O操作。asyncio基于事件循环，可以在单线程内并发处理多个网络请求，避免I/O阻塞。这样在等待网络响应时，程序可以切换去处理其他请求，提高了I/O效率。
本地数据计算部分：使用多线程处理复杂的本地数据计算。虽然Python的多线程由于GIL（全局解释器锁）的存在，在CPU密集型任务上不能利用多核优势，但在计算过程中仍能避免阻塞事件循环，使I/O操作可以继续进行。同时，可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来管理线程池，方便地提交计算任务。
协调两者关系：将网络I/O和本地计算任务分开处理，先通过asyncio获取网络数据，然后将获取的数据提交到线程池进行计算，确保两者互不干扰，充分利用系统资源。

关键代码结构

import asyncio
import aiohttp
import concurrent.futures
import numpy as np


# 异步获取网络数据
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()


async def fetch_all(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)


# 本地数据计算任务
def compute(data):
    matrix = np.array(data)
    # 这里进行大规模矩阵运算，例如矩阵乘法
    result = matrix.dot(matrix)
    return result


async def main():
    urls = ['http://example.com/api1', 'http://example.com/api2']  # 替换为真实URL
    network_data = await fetch_all(urls)

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        loop = asyncio.get_running_loop()
        compute_tasks = [loop.run_in_executor(executor, compute, data) for data in network_data]
        results = await asyncio.gather(*compute_tasks)
    return results


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

处理资源竞争和阻塞问题

资源竞争：
- 在多线程部分，由于使用ThreadPoolExecutor管理线程池，每个线程执行独立的计算任务，对于共享资源（如全局变量），如果没有修改操作，通常不会出现资源竞争问题。如果确实需要访问共享资源，可以使用threading.Lock来确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。例如：

import threading

lock = threading.Lock()
shared_variable = 0

def compute_with_shared(data):
    global shared_variable
    with lock:
        shared_variable += 1
        # 进行计算
        return result

阻塞问题：
- 对于网络I/O，asyncio库通过事件循环机制，避免了传统I/O操作的阻塞。在等待网络响应时，事件循环可以调度其他协程执行。
- 在多线程部分，虽然Python多线程不能完全利用多核进行CPU密集型任务，但由于线程池是在线程级别进行管理，不会阻塞事件循环。run_in_executor方法将计算任务提交到线程池，事件循环可以继续处理其他异步任务，从而避免了计算任务对I/O操作的阻塞。

面试题：Python性能优化之多线程与异步I/O结合

知识考点

面试题答案

设计思路

关键代码结构

处理资源竞争和阻塞问题