面试题：网络编程下ThreadPoolExecutor线程池与异步I/O的深度整合

整合思路

I/O密集型任务使用异步I/O：利用asyncio库的事件循环机制，通过async和await关键字定义异步函数，将I/O操作（如HTTP请求、Socket通信）异步化。这样在执行I/O操作时，事件循环可以切换到其他任务，避免线程阻塞，提高系统的并发处理能力。
CPU密集型任务使用线程池：对于CPU密集型的业务逻辑计算，由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程无法真正利用多核CPU并行计算。但是使用ThreadPoolExecutor线程池可以在一定程度上缓解这个问题，将CPU密集型任务提交到线程池中执行，使得在I/O操作等待时，线程池中的线程可以执行这些计算任务。
整合两者：在asyncio的异步函数中，使用loop.run_in_executor方法将CPU密集型任务提交到ThreadPoolExecutor线程池执行，实现I/O密集型任务和CPU密集型任务的并发执行，提高整体性能。

可能遇到的问题及解决方案

GIL限制：虽然线程池在一定程度上能缓解GIL问题，但对于高度CPU密集型任务，性能提升可能有限。解决方案是考虑使用multiprocessing库进行多进程处理，多进程可以真正利用多核CPU，但进程间通信和资源管理相对复杂。
线程池大小设置：线程池大小设置不当可能导致性能问题。线程池过小会使CPU利用率不足，过大则会增加线程创建和上下文切换开销。可以通过性能测试和分析，根据系统硬件资源（如CPU核心数、内存大小）和任务特性来调整线程池大小。
异步与同步代码混合：在整合过程中，异步代码与同步代码混合可能导致逻辑混乱和难以调试。建议尽量将同步代码封装成函数，通过run_in_executor在异步环境中调用，保持异步代码结构清晰。

关键代码片段

import asyncio
import concurrent.futures
import requests  # 模拟HTTP请求库

# 模拟CPU密集型任务
def cpu_bound_task(n):
    return sum(i * i for i in range(n))

# 模拟I/O密集型任务
async def io_bound_task():
    response = requests.get('http://example.com')
    return response.status_code

async def main():
    # 创建线程池
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        loop = asyncio.get_running_loop()

        # 提交CPU密集型任务到线程池
        cpu_result = await loop.run_in_executor(executor, cpu_bound_task, 1000000)

        # 执行I/O密集型任务
        io_result = await io_bound_task()

        print(f"CPU result: {cpu_result}, I/O result: {io_result}")

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

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