面试题：网络编程之asyncio库在高并发场景下的优化

优化asyncio性能及解决资源竞争的措施

数据库连接池：使用连接池管理数据库连接，避免每次请求都创建新的连接，减少连接开销。例如使用 aiomysql 库的连接池：

import aiomysql

async def get_connection():
    pool = await aiomysql.create_pool(
        host='127.0.0.1',
        port=3306,
        user='user',
        password='password',
        db='test',
        autocommit=True
    )
    async with pool.acquire() as conn:
        async with conn.cursor() as cur:
            await cur.execute('SELECT * FROM some_table')
            result = await cur.fetchall()
    pool.close()
    await pool.wait_closed()
    return result

合理使用协程数量：根据服务器资源（如CPU、内存等）设置合适的并发协程数量。可以使用信号量（Semaphore）来限制并发数。

import asyncio

semaphore = asyncio.Semaphore(100)  # 允许同时运行100个协程

async def handle_request():
    async with semaphore:
        # 处理请求，从数据库读取数据等操作
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟I/O操作
        return "Response"

async def main():
    tasks = [handle_request() for _ in range(1000)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

避免阻塞操作：确保在协程中不执行阻塞I/O或CPU密集型操作。对于CPU密集型任务，可以使用 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 或 ThreadPoolExecutor 在单独的线程或进程中执行，然后通过 await loop.run_in_executor 来调用。

import asyncio
import concurrent.futures

def cpu_intensive_task():
    # 模拟CPU密集型操作
    result = 0
    for i in range(1000000):
        result += i
    return result

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        result = await loop.run_in_executor(executor, cpu_intensive_task)
    print(result)

锁机制：当多个协程需要访问共享资源（如全局变量）时，使用锁（Lock）来防止资源竞争。

import asyncio

lock = asyncio.Lock()
shared_variable = 0

async def modify_shared_variable():
    global shared_variable
    async with lock:
        shared_variable += 1
        await asyncio.sleep(0.1)  # 模拟I/O操作
        shared_variable -= 1

async def main():
    tasks = [modify_shared_variable() for _ in range(10)]
    await asyncio.gather(*tasks)
    print(shared_variable)  # 输出应为0，表明没有资源竞争

优化事件循环：尽量减少事件循环中的不必要操作，确保事件循环能够高效地调度协程。例如，合理安排任务的优先级，避免长时间占用事件循环。
缓存机制：对于频繁读取且不经常变化的数据，可以使用缓存（如 functools.lru_cache 或分布式缓存如 Redis）来减少数据库的读取压力。

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def cached_function():
    # 从数据库读取数据的操作
    return "Data from database"

async def handle_cached_request():
    result = cached_function()
    return result

面试题：网络编程之asyncio库在高并发场景下的优化

知识考点

面试题答案

优化asyncio性能及解决资源竞争的措施