终面倒计时10分钟：候选人用`aiohttp`优化爬虫性能，P9考官追问异步IO底层实现-优快云博客

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面试场景设定

场景设定

在终面的最后10分钟，候选人在一间安静的面试室里，面对着P9级别的面试官。候选人需要在短时间内完成一个爬虫性能优化的任务，使用aiohttp库将阻塞式代码改造成异步代码，并解释其工作原理以及如何避免异步编程中的常见问题。面试官则会在候选人完成代码后，进一步追问异步IO的底层实现机制，以及如何在高并发场景下确保请求的正确性和效率。

第一轮：爬虫性能优化

面试官提问

面试官：现在我们有一个简单的爬虫程序，使用的是阻塞式HTTP请求库（如requests）。请你在10分钟内使用aiohttp库将其改造成异步代码，提升并发性能。

候选人代码实现

候选人：好的，我明白了！首先，我会引入aiohttp库，并使用async和await关键字来实现异步请求。下面是改造后的代码：

import aiohttp
import asyncio

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

async def main(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for url in urls:
            task = asyncio.create_task(fetch_url(session, url))
            tasks.append(task)
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

# 示例URL列表
urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.test.com",
    "https://www.demo.com"
]

asyncio.run(main(urls))

候选人解释

候选人：这段代码使用了aiohttp库，fetch_url函数负责异步请求单个URL，main函数则负责创建会话并并发执行多个任务。通过asyncio.gather，我们可以等待所有任务完成并返回结果。这样就可以并行处理多个请求，大大提升性能。

面试官追问

面试官：很好，代码看起来不错。那么，请解释一下为什么aiohttp能够提升性能？asyncio和aiohttp的工作原理是什么？

第二轮：`aiohttp`与`asyncio`的工作原理

候选人回答

候选人：aiohttp是一个基于asyncio的异步HTTP客户端库。它利用了asyncio的事件循环机制，通过异步协程和非阻塞I/O来提升性能。具体来说：

asyncio事件循环：
- asyncio的核心是事件循环（Event Loop），它负责调度和执行异步任务。
- 当我们调用await时，事件循环会暂停当前任务，让其他任务有机会执行，从而实现并发。
非阻塞I/O：
- aiohttp通过asyncio的async和await关键字实现了非阻塞的HTTP请求。当请求发送后，程序不会阻塞等待响应，而是继续执行其他任务。
协程（Coroutines）：
- fetch_url是一个协程函数，它使用async定义，内部通过await调用session.get方法。await会等待HTTP请求完成，但不会阻塞整个程序。
连接池：
- aiohttp支持连接池管理，可以复用TCP连接，减少频繁建立和关闭连接的开销。

面试官追问

面试官：听起来你对asyncio和aiohttp的基本概念有一定了解。那么，如何避免异步编程中的常见问题，比如死锁或资源泄漏？

第三轮：避免异步编程中的常见问题

候选人回答

候选人：在异步编程中，常见的问题包括死锁、资源泄漏和事件循环阻塞。为了避免这些问题，可以采取以下措施：

避免同步阻塞：
- 不要在异步代码中调用阻塞式操作（如time.sleep）。应该使用asyncio.sleep来替代。
正确管理资源：
- 确保在使用完资源（如ClientSession）后正确关闭，使用async with语句可以自动管理资源的生命周期。
避免过多并发：
- 使用asyncio.Semaphore或aiohttp.TooManyRequests限制并发请求数，防止服务器过载。
错误处理：
- 使用try-except捕获异常，并在异常发生时正确处理连接或请求。

面试官追问

面试官：非常详细！那么，请进一步解释异步IO的底层实现机制，以及如何在高并发场景下确保请求的正确性和效率。

第四轮：异步IO底层实现与高并发优化

候选人回答

候选人：异步IO的底层实现通常基于操作系统提供的底层机制，比如Linux的epoll、Windows的IOCP等。asyncio通过这些底层机制实现了高效的任务切换和非阻塞I/O。

底层机制：
- asyncio的事件循环会注册感兴趣的I/O事件（如读取、写入、连接完成等）。
- 当I/O操作完成时，操作系统通过信号通知事件循环，事件循环再调度相应的协程继续执行。
高并发场景优化：
- 连接池：aiohttp支持连接池管理，可以复用TCP连接，减少握手开销。
- 限流控制：通过asyncio.Semaphore限制并发请求数，防止服务器过载。
- 超时处理：为每个请求设置超时时间，避免长时间等待无效请求。
- 错误重试：在请求失败时，可以实现重试逻辑，确保数据获取的可靠性。