终面倒计时3分钟：候选人用`asyncio`解决回调地狱，P9考官追问性能瓶颈-优快云博客

终面场景还原

场景设定

在一间简洁的面试室，墙上挂着一块白色的白板，面试官张工（P9级别）正坐在桌子后面，面前摆放着一杯尚未动过的咖啡。候选人小明（应聘高级工程师）站在白板前，手里攥着一支标记笔，神情紧张却充满自信。

对话开始

面试官（张工）：时间还剩3分钟，我这里有一个非常关键的问题。我们都知道在异步编程中，回调地狱是一个常见的问题。你能否用asyncio来解决这个问题，并展示一下具体的方案？

候选人（小明）：好的！这个问题确实很典型，我会用asyncio来重构一个复杂的回调链。假设我们有一个任务需要依次调用多个异步函数，传统的回调方式会变得非常难读，而async/await语法可以很好地解决这个问题。

候选人解答

小明：首先，我们可以定义几个异步函数，比如fetch_data、process_data和save_result，然后用async关键字声明它们，再用await来等待结果。这样，代码会显得非常清晰，就像同步代码一样。

import asyncio

async def fetch_data():
    print("Fetching data...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟网络请求耗时
    return "Some data"

async def process_data(data):
    print("Processing data...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟数据处理耗时
    return data.upper()

async def save_result(data):
    print("Saving result...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟保存操作耗时
    print(f"Result saved: {data}")

async def main():
    # 传统回调方式会变得非常复杂，使用 async/await 可以清晰地表达逻辑
    data = await fetch_data()
    processed_data = await process_data(data)
    await save_result(processed_data)
    print("All tasks completed!")

# 运行主协程
asyncio.run(main())

小明：通过这种方式，我们避免了嵌套的回调函数，代码的可读性和维护性都得到了提升。

面试官追问

面试官（张工）：非常好，你的方案很清晰，也很好地展示了asyncio的优势。但现在我有个问题：如果我们在高并发场景下运行这段代码，性能瓶颈会在哪里？你能分析一下并提出优化策略吗？

小明：这个问题也很重要。在高并发场景下，性能瓶颈主要体现在以下几个方面：

I/O 操作的阻塞：虽然asyncio通过协程解决了线程阻塞问题，但如果I/O操作本身耗时较长，比如网络请求或数据库访问，那么协程的数量可能会过多，导致上下文切换的开销增加。
CPU 密集型任务：如果某个异步函数内部含有大量的计算逻辑（如复杂的算法或循环），那么这个任务可能会阻塞事件循环，影响其他协程的执行。
资源竞争：如果多个协程同时访问共享资源（如数据库连接池），可能会出现锁竞争的问题，导致性能下降。

小明的优化策略

针对这些瓶颈，我可以提出以下优化策略：

合理使用任务池：在高并发场景下，可以使用asyncio.Semaphore来限制并发任务的数量，避免过多的协程同时运行，从而控制资源消耗。

import asyncio
import aiohttp
from aiohttp import ClientSession

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

async def main():
    urls = ["https://example.com" for _ in range(100)]  # 模拟大量请求
    semaphore = asyncio.Semaphore(10)  # 限制并发请求数量为10

    async def fetch_with_semaphore(url):
        async with semaphore:
            return await fetch_data(session, url)

    async with ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_with_semaphore(url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

asyncio.run(main())

使用线程池处理 CPU 密集型任务：如果某个任务是CPU密集型的，可以将它分发到线程池中执行，从而释放事件循环，让其他协程继续运行。

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def cpu_intensive_task(data):
    # 模拟CPU密集型任务
    result = []
    for _ in range(1000000):
        result.append(data * 2)
    return result

async def process_cpu_task(data):
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        return await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(executor, cpu_intensive_task, data)

async def main():
    data = await fetch_data()
    result = await process_cpu_task(data)
    print(f"Processed result: {result[:10]}")

优化数据库连接池：如果涉及到数据库操作，可以使用连接池来管理数据库连接，避免频繁地建立和销毁连接。同时，使用async驱动的数据库库（如aiomysql或asyncpg）来确保数据库操作的异步性。

import aiomysql

async def main():
    pool = await aiomysql.create_pool(host='localhost', port=3306, user='user', password='password', db='db')
    async with pool.acquire() as conn:
        async with conn.cursor() as cur:
            await cur.execute("SELECT * FROM table")
            result = await cur.fetchall()
    pool.close()
    await pool.wait_closed()
    return result

异步日志记录：如果日志记录是一个耗时操作，可以将其异步化，避免阻塞事件循环。

import logging
import asyncio

async def log(message):
    logging.info(message)

async def main():
    await fetch_data()
    await log("Data fetched")