面试题：Python异步编程在高并发场景下的极致性能优化

异步框架选型

Tornado
- 策略：Tornado 自带了高效的 I/O 循环，适合构建高性能的网络应用。在高并发场景下，利用其异步非阻塞的特性，通过 gen.coroutine 或 async/await 语法来处理网络请求和数据库查询。例如，定义异步的请求处理函数，在函数内部通过 yield 或 await 来暂停和恢复执行，避免阻塞 I/O 操作。
- 优点：
  - 成熟稳定，有丰富的文档和社区支持。
  - 自带 I/O 循环和 HTTP 服务器，部署相对简单。
  - 对于简单的应用，上手容易，开发效率较高。
- 缺点：
  - 相比一些新兴框架，路由系统等功能可能不够灵活和强大。
  - 随着应用规模增大，代码维护成本可能较高，尤其是在大型团队协作开发时。
FastAPI + Uvicorn
- 策略：FastAPI 是基于 Python 的类型提示构建的现代 Web 框架，具有高效的路由系统和良好的代码可读性。Uvicorn 是一个基于 uvloop 和 httptools 的 ASGI 服务器，性能极高。在高并发场景下，使用 FastAPI 定义异步的 API 接口，通过 async def 定义异步视图函数，利用 Uvicorn 作为服务器来部署应用，充分发挥其异步 I/O 能力。
- 优点：
  - 基于类型提示，代码更易读、易维护，减少错误。
  - 路由系统强大，支持多种参数校验和依赖注入，便于大型项目的架构设计。
  - Uvicorn 性能出色，能充分利用异步优势处理高并发请求。
- 缺点：
  - 对于小型简单项目，可能引入了过多的依赖和复杂度。
  - 相比 Tornado，文档和社区支持在某些特定场景下可能稍显不足。

异步数据库连接池优化

策略
- 使用合适的异步数据库连接池库，如 aiomysql（针对 MySQL）、asyncpg（针对 PostgreSQL）。配置连接池的大小，根据服务器的资源（如 CPU、内存、数据库连接数限制等）来合理设置最大连接数和最小连接数。例如，在应用启动时初始化连接池：

import asyncpg

async def create_pool():
    pool = await asyncpg.create_pool(
        user='user',
        password='password',
        database='database',
        host='127.0.0.1',
        max_size=100,
        min_size=10
    )
    return pool

- 在处理请求时，从连接池获取连接，使用完毕后及时归还连接。

async def handle_request(pool):
    async with pool.acquire() as conn:
        result = await conn.fetch('SELECT * FROM your_table')
        return result

优点
- 减少连接创建和销毁的开销，提高数据库操作的效率。
- 合理配置连接池大小，可以有效控制数据库资源的使用，避免过多连接导致数据库性能下降。
缺点
- 配置不当可能导致性能问题，如连接池过小可能导致请求等待，连接池过大可能耗尽数据库资源。
- 连接池库可能存在一些兼容性问题，需要根据不同的数据库版本和应用环境进行调整。

代码层面的异步任务调度和资源管理

策略
- 异步任务调度：使用 asyncio 库进行异步任务调度。对于复杂的业务逻辑计算，可以将其分解为多个异步任务，利用 asyncio.gather 并发执行多个任务。例如：

import asyncio

async def task1():
    await asyncio.sleep(1)
    return 'Task 1 result'

async def task2():
    await asyncio.sleep(2)
    return 'Task 2 result'

async def main():
    results = await asyncio.gather(task1(), task2())
    return results

- **资源管理**：在异步函数中，对外部资源（如文件、网络连接等）进行合理的管理。使用 `try - finally` 块确保资源在使用完毕后正确关闭。例如：

async def read_file():
    try:
        f = open('file.txt', 'r')
        data = await loop.run_in_executor(None, f.read)
        return data
    finally:
        f.close()

优点
- 提高代码的并发执行能力，充分利用 CPU 和 I/O 资源，提升整体性能。
- 资源管理机制可以避免资源泄漏等问题，保证应用的稳定性。
缺点
- 异步代码的调试相对复杂，需要熟悉 asyncio 的机制和调试工具。
- 任务调度不当可能导致死锁等问题，需要谨慎设计任务的依赖关系和执行顺序。

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面试题：Python异步编程在高并发场景下的极致性能优化

知识考点

面试题答案

异步框架选型

异步数据库连接池优化

代码层面的异步任务调度和资源管理