终面倒计时10分钟：候选人用`asyncio`重构`requests`异步化，P9考官追问性能瓶颈

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/itAred/article/details/147364293

场景设定

在终面的最后10分钟，面试官突然提出一个技术难题，要求候选人用 asyncio 重构 requests 的异步化方案，并深入讨论性能瓶颈的问题。候选人需要在短时间内给出解决方案，同时面试官会追问细节和潜在问题。

对话场景

第一轮：面试官提出问题

面试官：小明，我们最后来聊一个实际的问题。你知道 requests 库在高并发场景下存在性能瓶颈吗？假设我们需要对一个 API 进行频繁的 HTTP 请求，并且需要支持高并发，那么如何用 asyncio 来重构 requests 的功能？请简要介绍一下你的解决方案。

第二轮：候选人的回答

候选人：好的！这个问题确实很有意思。requests 是一个同步库，每次发送请求时会阻塞线程，而在高并发场景下，这会导致性能问题。我们可以用 asyncio 来重构一个异步的 HTTP 客户端，利用协程实现非阻塞的并发请求。

我的解决方案分为两步：

使用 aiohttp：aiohttp 是一个专门针对 asyncio 的 HTTP 客户端库，它支持异步请求，并且内置了许多优化，比如连接池和 DNS 缓存。
重构 requests 的核心功能：如果我们不想引入新的库，可以直接用 asyncio 和 httpx 或 aiohttp 的底层 API 来实现一个简单的异步 HTTP 客户端。

import asyncio
import aiohttp
import time

# 异步 HTTP 客户端
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

# 并发请求
async def main(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

# 测试代码
urls = ["https://httpbin.org/get"] * 100
start = time.time()
results = asyncio.run(main(urls))
print(f"Total time: {time.time() - start:.2f} seconds")

面试官追问

面试官：明白了，你的解决方案看起来很清晰。但是我想追问几个问题：

性能提升的依据：为什么你觉得 asyncio 和 aiohttp 能显著提升性能？
潜在问题：在实际使用中，这个方案可能存在哪些问题？例如，如何处理超时、错误重试和连接池的管理？
扩展性：如果你需要支持更复杂的场景，比如文件上传或下载，应该怎么扩展？

第三轮：候选人回答

候选人：

性能提升的依据：
- 非阻塞 I/O：asyncio 的协程不会阻塞主线程，每次 HTTP 请求会释放 CPU，让其他任务有机会运行，从而实现高效的并发。
- 连接池：aiohttp 内置了连接池管理，可以复用 TCP 连接，减少握手和建立连接的时间开销。
- DNS 缓存：aiohttp 会缓存 DNS 查询结果，避免多次解析域名。
- 事件循环：asyncio 的事件循环模型可以高效调度任务，避免线程切换的开销。
潜在问题：
- 超时处理：需要显式设置超时时间，比如 session.get(url, timeout=5)。
- 错误重试：如果请求失败，可能需要手动实现重试机制，例如使用 asyncio.sleep 和重试逻辑。
- 连接池管理：虽然 aiohttp 提供了连接池，但在高并发场景下，如果连接池设置不合理，可能会导致连接耗尽或资源浪费。
- 负载均衡：如果目标服务器有多个节点，需要额外实现负载均衡策略。
扩展性：
- 文件上传/下载：可以使用 aiohttp 的 session.post 方法，传入文件对象或字节流。
- 复杂请求：支持自定义 headers、cookies、代理等。
- 身份验证：可以通过 BasicAuth 或 TokenAuth 实现身份验证。
- 异步流式响应：如果需要处理大文件，可以使用 async for 遍历响应流。