终面倒计时10分钟：候选人用`asyncio`解决`requests`阻塞问题，P9考官追问高并发下的性能瓶颈

场景设定：终面倒计时10分钟

在一间安静的面试室内，候选人小明正坐在电脑前，紧张地等待P9考官的提问。他面前的显示器上展示着一段用asyncio实现异步HTTP请求的代码，试图通过这种方式解决requests库的阻塞问题。然而，P9考官的声音突然响起，气氛变得紧张。

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对话开始：用asyncio解决requests阻塞问题

P9考官：

小明，我看你在代码里用asyncio替代了requests库来实现异步HTTP请求。你能解释一下为什么这么做吗？

小明：

好的！其实requests是同步的，每次发起HTTP请求时，程序会阻塞，直到请求完成。而asyncio可以让我们使用异步IO，通过aiohttp库实现非阻塞的HTTP请求。这样，程序在等待网络响应时可以继续处理其他任务，从而提高性能和吞吐量。

正确解析：

• requests阻塞问题：requests库是基于同步IO的，每次发起HTTP请求时会阻塞主线程，直至请求完成。在高并发场景下，这种阻塞会导致线程资源浪费和性能瓶颈。
• asyncio的优势：通过asyncio和aiohttp库，可以实现异步非阻塞的HTTP请求，利用事件循环高效处理并发任务，避免线程上下文切换的开销。

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P9考官追问：高并发下的性能瓶颈

P9考官：

很好，那我再问你一个问题。在高并发场景下，使用asyncio和aiohttp是否会引入新的性能瓶颈？比如连接池管理、资源消耗，或者请求的并发控制？

小明：

嗯……这个问题有点复杂。我觉得可能需要管理连接池，不然太多并发请求可能会导致服务器或客户端崩溃。但我不是很确定具体该怎么实现连接池管理，或者怎么控制并发请求的数量。

正确解析：

• 连接池管理：

  • 在高并发场景中，aiohttp提供了连接池管理功能，通过ClientSession对象复用HTTP连接，避免频繁建立和关闭连接带来的开销。
  • 示例代码：

    import aiohttp
    import asyncio
    
    async def fetch(session, url):
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()
    
    async def main():
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            urls = [
                "https://example.com/1",
                "https://example.com/2",
                "https://example.com/3"
            ]
            tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
            return await asyncio.gather(*tasks)
    
    if __name__ == "__main__":
        asyncio.run(main())
    

  • ClientSession会自动管理连接池，但需要开发者显式控制连接池的大小，避免资源过度消耗。

• 并发控制：

  • 高并发场景下，过多的并发请求可能会导致服务器过载或客户端资源耗尽。
  • 可以通过asyncio.Semaphore或asyncio.BoundedSemaphore限制并发任务的数量。
  • 示例代码：

    import aiohttp
    import asyncio
    from asyncio import Semaphore
    
    async def fetch(sem, session, url):
        async with sem:
            async with session.get(url) as response:
                return await response.text()
    
    async def main():
        sem = Semaphore(10)  # 限制并发请求数量为10
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            urls = ["https://example.com/" + str(i) for i in range(100)]
            tasks = [fetch(sem, session, url) for url in urls]
            return await asyncio.gather(*tasks)
    
    if __name__ == "__main__":
        asyncio.run(main())
    

• 资源消耗：

  • 异步编程虽然解决了线程阻塞问题，但仍然需要管理资源，比如连接池大小、任务调度、内存占用等。
  • 过度的并发请求可能会导致内存泄漏或连接超时问题，需要通过监控和优化来避免。

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P9考官继续深入提问

P9考官：

你说得不错。那我再问你，如果服务器返回的响应内容特别大，或者某些请求响应特别慢，这会对你的异步HTTP请求产生什么影响？你该如何处理这种情况？

小明：

如果响应内容特别大，可能会占用较多的内存。我们可以限制响应的大小，或者分块读取响应内容，避免内存溢出。至于响应特别慢的情况，我觉得可以设置超时时间，如果请求超过一定时间未完成，就直接取消任务。

正确解析：

• 大响应内容：
  • 可以通过aiohttp.StreamReader分块读取响应内容，避免一次性加载大量数据到内存中。
  • 示例代码：

    async def fetch(session, url):
        async with session.get(url) as response:
            async for chunk in response.content.iter_any():
                process_chunk(chunk)  # 处理每一小块数据
    

• 超时控制：
  • 可以通过timeout参数设置请求超时时间，避免长时间阻塞。
  • 示例代码：

    async def fetch(session, url):
        try:
            async with session.get(url, timeout=10) as response:
                return await response.text()
        except asyncio.TimeoutError:
            print(f"Request to {url} timed out")
    

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面试总结

P9考官：

小明，你的回答还算清晰，但还需要更深入地了解asyncio和aiohttp在高并发场景下的最佳实践。比如，如何优化连接池大小、如何处理超时和错误恢复，这些都是实际开发中非常重要的问题。建议你回去再研究一下相关文档和优秀实践。

小明：

好的，谢谢考官的指点！我会回去好好研究这些内容的，希望能有更多机会向您学习。

P9考官：

好，今天的面试就到这里。祝你面试顺利，期待看到你的进一步成长。

（面试室的门轻轻关上，小明深吸一口气，走出面试室，准备迎接下一场挑战。）

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总结

在这场终面中，小明通过展示asyncio和aiohttp解决requests阻塞问题，展示了一定的技术基础，但P9考官的追问揭示了他在高并发场景下的性能优化和资源管理方面的不足。面试官的建议为小明指明了进一步学习的方向，也体现了技术面试中深入细节的重要性。