终面倒计时3分钟：候选人用`aiohttp`重构`requests`，P9考官追问异步性能提升细节-优快云博客

场景设定

在一间明亮的面试室里，候选人小明正在参加某大厂的终面环节。面试官是经验丰富的P9专家，他关注候选人的技术深度和工程实践能力。此时距离面试结束还有3分钟，面试官突然抛出一个难题，要求小明分析如何用aiohttp重构requests库以提升高并发场景下的性能。

面试流程

第一轮：问题提出

面试官：小明，我们继续聊技术问题。假设你正在处理一个高并发场景，现有系统中大量使用了requests库，但你发现它在高并发请求时性能瓶颈明显。如果你有机会重构这部分代码，你会怎么做？

小明：嗯……其实这个问题我之前也遇到过！requests库是同步的，每次发起请求时线程都会被阻塞，导致在高并发场景下效率很低。我的想法是用aiohttp库重构请求逻辑，因为它是基于asyncio的异步HTTP客户端，支持非阻塞请求，非常适合高并发场景。

面试官：很好，你提到了asyncio和aiohttp。那你能具体说说aiohttp和requests在底层实现上有何本质差异吗？

第二轮：底层原理对比

小明：嗯，让我想想……requests库本质上是一个同步库，它每次发起请求时都会阻塞当前线程，直到请求完成或超时。而aiohttp则完全不同，它是基于asyncio的异步库，利用事件循环（Event Loop）来调度任务，不会阻塞线程。

具体来说：

requests：
- 使用标准的socket库，每次请求都会阻塞线程。
- 适合单线程单任务的场景。
- 在高并发场景下，需要使用线程池或进程池来模拟并发，但线程切换开销较大。
aiohttp：
- 基于asyncio的异步协程模型，使用非阻塞的async和await语法。
- 请求时不会阻塞线程，而是将控制权交还给事件循环，等待I/O操作完成后再继续执行。
- 适合处理大量并发连接，尤其是需要频繁进行网络请求的场景。

面试官：不错，你解释了aiohttp的基本优势。但我想深入一点：aiohttp如何确保异步任务的正确调度和资源管理？比如如何避免内存泄漏或任务堆积？

小明：哦，这个问题有点复杂……我觉得aiohttp会自动管理异步任务的调度，因为它运行在asyncio的事件循环中。每个任务会被注册到事件队列中，当I/O操作完成后，事件循环会自动唤醒对应的协程继续执行。至于资源管理，aiohttp应该会自动释放一些资源，比如连接池中的连接，但具体实现细节我不是很清楚。

面试官：看来你对asyncio的基础理解还不错，但对底层细节还需要进一步掌握。接下来，假设你已经决定重构代码，你能现场演示一下如何用aiohttp重构requests的请求逻辑吗？

第三轮：代码重构演示

小明：好的，我可以简单演示一下！假设我们之前用requests发送一个GET请求：

import requests

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()

# 调用示例
result = fetch_data("https://api.example.com/data")
print(result)

现在用aiohttp重构，代码会变成这样：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_data(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.json()

# 调用示例
async def main():
    result = await fetch_data("https://api.example.com/data")
    print(result)

# 运行事件循环
asyncio.run(main())

面试官：嗯，你展示了基本的aiohttp用法。但我更关心的是如何验证重构后的性能提升。你能设计一个简单的性能测试，对比requests和aiohttp在高并发场景下的表现吗？

第四轮：性能验证

小明：没问题！我们可以用time模块和asyncio来对比两种方式的执行效率。假设我们要并发请求1000个URL，看看哪种方式更快。

对于requests，我们可以这样写：

import requests
import time

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()

urls = ["https://api.example.com/data"] * 1000

start_time = time.time()
results = [fetch_data(url) for url in urls]
end_time = time.time()

print(f"Total time with requests: {end_time - start_time} seconds")

而对于aiohttp，我们可以这样写：

import aiohttp
import asyncio
import time

async def fetch_data(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()

async def main():
    urls = ["https://api.example.com/data"] * 1000
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_data(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

start_time = time.time()
results = asyncio.run(main())
end_time = time.time()

print(f"Total time with aiohttp: {end_time - start_time} seconds")

面试官：哦？这个测试代码看起来简单，但你有没有考虑过资源限制？比如并发请求数过多时，aiohttp如何避免连接池溢出或I/O资源耗尽？

小明：哦，这个问题……我觉得aiohttp应该有默认的连接池限制，但我没记清楚具体参数。我猜可以通过配置ClientSession的连接池大小来控制并发，请求数过多时可以调整这个参数。