代码结构
- 同步编程范式：
- 代码结构通常较为直观和线性，按照顺序依次执行各个操作。例如在传统的socket编程中，可能会先创建socket对象，然后绑定地址，接着监听连接，再依次处理每个连接请求，每个步骤按顺序执行，一个操作完成后才进行下一个操作。这种方式逻辑清晰，易于理解和调试，但当处理多个并发任务时，代码可能会变得冗长，因为要通过多线程或多进程来实现并发，增加了代码复杂度。
- 示例代码（Python同步socket编程）：
import socket
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_socket.bind(('127.0.0.1', 8080))
server_socket.listen(1)
while True:
client_socket, client_address = server_socket.accept()
data = client_socket.recv(1024)
response = b'Hello, you sent: ' + data
client_socket.send(response)
client_socket.close()
- 异步编程范式（协程）：
- 代码结构更加灵活，以异步回调或
async/await语法形式组织。使用协程时，代码可以在执行到某个耗时操作（如I/O操作）时暂停，让出执行权给其他协程，当该操作完成后再恢复执行。这使得代码在处理多个并发任务时，看起来仍然像是顺序执行，但实际上是在不同任务之间灵活切换。
- 示例代码（Python异步socket编程，使用
asyncio库）：
import asyncio
async def handle_connection(reader, writer):
data = await reader.read(1024)
response = b'Hello, you sent: ' + data
writer.write(response)
await writer.drain()
writer.close()
async def main():
server = await asyncio.start_server(handle_connection, '127.0.0.1', 8080)
async with server:
await server.serve_forever()
asyncio.run(main())
资源利用
- 同步编程范式：
- 当使用多线程或多进程来实现并发时，会消耗较多系统资源。每个线程或进程都需要独立的栈空间和上下文环境，线程间切换需要操作系统进行上下文切换，消耗CPU时间。同时，多线程编程还需要处理线程安全问题，如使用锁机制来保护共享资源，这也会带来额外的性能开销。例如，开启大量线程处理并发连接时，可能会导致系统资源耗尽，出现卡顿甚至崩溃。
- 异步编程范式（协程）：
- 协程在用户态实现，不需要操作系统进行上下文切换，切换开销极小。多个协程可以共享同一个线程的栈空间，大大减少了资源消耗。协程的创建和销毁成本也很低，适合处理大量并发任务。例如，在高并发的网络爬虫场景下，使用协程可以在一个线程内轻松创建成千上万的协程来处理不同的请求，而不会像多线程那样因资源消耗过多而受限。
执行效率
- 同步编程范式：
- 在处理I/O密集型任务时，由于线程或进程大部分时间处于等待I/O操作完成的阻塞状态，CPU利用率较低，导致整体执行效率不高。例如在网络请求、文件读取等操作中，线程会等待数据返回，这段时间CPU资源被浪费。但在CPU密集型任务中，由于每个任务需要大量的CPU计算，同步编程可以充分利用多核CPU的性能，通过多线程或多进程并行计算提高效率。
- 异步编程范式（协程）：
- 对于I/O密集型任务，协程的异步特性可以让CPU在I/O等待期间执行其他协程，大大提高了CPU利用率，从而提升整体执行效率。在网络编程中，当一个协程发起网络请求等待响应时，其他协程可以继续执行，而不需要等待该请求完成。然而，在CPU密集型任务中，由于协程是在单线程内执行，无法利用多核CPU并行计算的优势，可能效率不如多线程或多进程方式。
