终面倒计时10分钟：候选人用`asyncio`成功解决回调地狱，P9考官追问高并发下的性能瓶颈-优快云博客

场景设定

在终面的最后10分钟，面试官决定通过一道综合性的技术难题来考察候选人的技术深度和系统设计能力。候选人需要展示如何使用 asyncio 解决回调地狱问题，并进一步在高并发场景下优化性能。以下是整个面试过程的详细还原。

第一轮：使用`asyncio`解决回调地狱

面试官：你好，最后一个问题。假设我们有一个复杂的业务场景，需要调用多个异步 API，但这些 API 调用之间存在嵌套回调，导致代码可读性极差。如何使用 asyncio 来解决这个问题？请现场编写代码实现一个简单的异步任务调度器。

候选人：这个问题我遇到过很多次！回调地狱确实很烦人，但 asyncio 就是为了解决这个问题而生的。我们可以用 async def 定义协程函数，用 await 来等待异步任务完成，这样代码就会变得非常清晰。

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟网络请求
    return f"Data from {url}"

async def process_data(data):
    print(f"Processing {data}")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟数据处理
    return f"Processed {data}"

async def main():
    # 原本的回调地狱写法
    # fetch_data("url1", lambda data1: process_data(data1, lambda processed: print(processed)))
    
    # 使用 asyncio 改写
    data = await fetch_data("url1")
    result = await process_data(data)
    print(result)

asyncio.run(main())

面试官：非常好！代码看起来清晰多了。但现在假设我们有大量的任务需要并发执行，比如同时调用 10 个不同的 API，如何优化这个调度器？

候选人：嗯，这个问题也很简单！我们可以用 asyncio.gather 来并发执行多个任务。这样可以避免显式地管理多个协程。

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}")
    await asyncio.sleep(1)
    return f"Data from {url}"

async def main():
    urls = [f"url{i}" for i in range(10)]
    tasks = [fetch_data(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

面试官：不错，asyncio.gather 是一个非常实用的工具。但现在假设我们在高并发场景下（比如 QPS 达到 5 万），如何确保整个系统不会崩溃？

第二轮：高并发场景下的性能优化

面试官：假设我们现在需要处理每秒 5 万个请求，这些请求都需要调用多个异步 API。你提到的解决方案在高并发下可能会遇到性能瓶颈。你如何优化系统的性能？请考虑 asyncio 的事件循环机制、uvloop 的性能优化以及任务池管理。

候选人：高并发场景确实需要更细致的设计。以下是我想到的几个优化方向：

使用 uvloop 优化事件循环： Python 默认的事件循环是 asyncio 提供的，但它基于纯 Python 实现，性能有限。我们可以用 uvloop 替换默认的事件循环，因为 uvloop 是用 C 实现的，性能更高。
```
import asyncio
import uvloop

asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
```

任务池管理：在高并发场景下，过多的并发任务可能会导致资源耗尽。我们可以使用 asyncio.Semaphore 来限制并发任务的数量，确保系统资源不会被过度消耗。

import asyncio

async def fetch_data(url, semaphore):
    async with semaphore:
        print(f"Fetching data from {url}")
        await asyncio.sleep(1)
        return f"Data from {url}"

async def main():
    urls = [f"url{i}" for i in range(50000)]
    semaphore = asyncio.Semaphore(1000)  # 限制并发数为 1000
    tasks = [fetch_data(url, semaphore) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"Total results: {len(results)}")

asyncio.run(main())

异步上下文管理：对于需要频繁创建和销毁的资源（如数据库连接、HTTP 客户端等），我们可以使用异步上下文管理器（async with）来确保资源的正确释放。

批量处理与分批调度：如果任务量非常大，可以将任务分成小批处理，避免一次性调度过多任务。例如，我们可以使用 asyncio.as_completed 来分批处理任务。

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}")
    await asyncio.sleep(1)
    return f"Data from {url}"

async def main():
    urls = [f"url{i}" for i in range(50000)]
    batch_size = 1000
    results = []
    for i in range(0, len(urls), batch_size):
        batch = urls[i:i + batch_size]
        tasks = [fetch_data(url) for url in batch]
        batch_results = await asyncio.gather(*tasks)
        results.extend(batch_results)
        print(f"Processed batch {i // batch_size + 1}")

    print(f"Total results: {len(results)}")

asyncio.run(main())

系统资源监控：在高并发场景下，我们需要监控系统的 CPU、内存和网络使用情况，避免资源瓶颈。可以使用 psutil 库来实时监控系统资源。

import psutil

def monitor_system():
    while True:
        cpu_usage = psutil.cpu_percent()
        memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
        print(f"CPU Usage: {cpu_usage}%, Memory Usage: {memory_usage}%")
        time.sleep(1)

第三轮：总结与追问

面试官：你的方案很全面，但我想问两个具体问题：

为什么选择 uvloop 而不是默认的事件循环？
在任务池管理中，如何动态调整 Semaphore 的值以适应不同的负载？

候选人：

关于 uvloop：
- uvloop 是基于 libuv 实现的高性能事件循环，相比默认的 asyncio 事件循环，它在 I/O 密集型任务（如网络请求）上有显著的性能优势。特别是在高并发场景下，uvloop 的 C 实现可以大幅减少事件循环的调度开销。
- 此外，uvloop 还支持一些高级特性，比如更高效的网络 I/O 和更好的多线程支持。

关于动态调整 Semaphore：

Semaphore 的值可以基于系统的可用资源（如 CPU 核心数、内存大小）以及当前的负载情况动态调整。例如，我们可以根据系统的 CPU 使用率和内存使用率来调整并发任务数。
可以使用一个监控线程或协程定期检查系统资源的使用情况，并根据预设的阈值动态调整 Semaphore 的值。

import asyncio
import psutil

async def adjust_semaphore(semaphore):
    while True:
        cpu_usage = psutil.cpu_percent()
        if cpu_usage > 80:  # 如果 CPU 使用率超过 80%
            semaphore._value = min(semaphore._value + 100, 2000)  # 增加并发数
        elif cpu_usage < 50:  # 如果 CPU 使用率低于 50%
            semaphore._value = max(semaphore._value - 100, 500)  # 减少并发数
        await asyncio.sleep(5)  # 每 5 秒检查一次

async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(1000)
    asyncio.create_task(adjust_semaphore(semaphore))
    # 其他任务逻辑

面试官：非常好，你的回答很专业，而且考虑到了实际的系统设计问题。看来你对 asyncio 和高并发场景有很深入的理解。今天的面试就到这里，我们会尽快联系你。

候选人：谢谢面试官！如果有任何问题，我很乐意进一步讨论。祝您工作顺利！