面试题：Python异步IO的性能优化

Question

在一个包含大量异步任务（比如1000个）的Python项目中，使用asyncio库，每个任务都是一个模拟的网络请求（通过`asyncio.sleep`模拟延迟）。请阐述可能会遇到哪些性能问题，如何通过调整异步任务的并发数量、资源分配等方式进行性能优化，并给出优化后的代码示例。

Answer 1

可能遇到的性能问题

1. 资源耗尽：如果并发数量过高，可能会耗尽系统资源，如文件描述符、内存等，导致程序崩溃或性能急剧下降。
2. 网络拥塞：过多的网络请求同时发送，可能会导致网络拥塞，使得每个请求的响应时间变长。
3. 系统负载过高：大量并发任务会使CPU和内存的负载增加，影响系统整体性能。

性能优化方式

1. 调整并发数量：通过设置合适的并发数，避免资源过度使用。可以根据系统资源情况（如CPU核心数、内存大小）和网络带宽来调整。
2. 资源分配：合理分配资源，如为每个任务分配适当的内存空间，避免内存泄漏和过度占用。

优化后的代码示例

import asyncio


async def mock_network_request(delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    return f"Request with delay {delay} completed"


async def main():
    tasks = []
    max_concurrency = 100  # 设置最大并发数
    semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrency)

    for i in range(1000):
        async def task_wrapper(delay):
            async with semaphore:
                return await mock_network_request(delay)

        task = asyncio.create_task(task_wrapper(i / 10))
        tasks.append(task)

    results = await asyncio.gather(*tasks)
    for result in results:
        print(result)


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

在上述代码中，使用asyncio.Semaphore来限制并发数量为100，避免资源过度使用。每个异步任务在获取信号量后执行模拟的网络请求，完成后释放信号量，使得其他任务可以获取信号量并执行。这样可以有效控制并发数量，优化性能。