终面倒计时5分钟：用`asyncio`解决回调地狱，P8考官追问性能优化细节-优快云博客

场景设定

在终面的最后一轮，面试官要求候选人使用 asyncio 解决回调地狱问题，并进一步追问性能优化细节。候选人需要在短时间内完成代码展示并解释实现原理。

终面现场

第一轮：使用 `asyncio` 解决回调地狱

面试官：小明，最后一个问题。我们都知道回调地狱是一个常见的问题，尤其是在处理异步操作时。请你用 asyncio 编写一段代码，避免回调嵌套，并且快速实现一个简单的异步任务调度器。

小明：好的！回调地狱就像一堆俄罗斯套娃，外面一层一层的回调函数，让人摸不着头脑。用 asyncio 就像把套娃拆开，直接把它们排成一列，按顺序处理。我这就写个简单的例子。

import asyncio

async def task1():
    print("Task 1 started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 1 completed")
    return "Result from Task 1"

async def task2():
    print("Task 2 started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 2 completed")
    return "Result from Task 2"

async def main():
    print("Starting tasks...")
    task1_result = await task1()
    task2_result = await task2()
    print("Both tasks completed.")
    print(f"Results: {task1_result}, {task2_result}")

# 运行异步任务
asyncio.run(main())

小明：这个例子中，task1 和 task2 是两个独立的任务。通过 await，我们可以按顺序执行它们，避免了回调嵌套的混乱。每个任务都在适当的地方暂停，等到需要的时候再继续执行。

面试官：嗯，这段代码不错。但我们知道 asyncio 的性能在某些情况下可能会成为瓶颈，比如上下文切换太多或者事件循环不够高效。你能否说说如何优化 asyncio 的性能？

第二轮：性能优化细节

小明：好的！优化 asyncio 性能就像给汽车升级发动机一样，需要从多个方面入手。

使用 uvloop 替换默认事件循环： uvloop 是一个基于 libuv 的高性能事件循环实现，比 Python 默认的 asyncio 事件循环快很多。我们可以用它来加速异步任务的执行。
```
import uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
```
减少上下文切换：上下文切换就像换司机，频繁切换会降低效率。我们可以尽量减少 await 的使用，尤其是在不需要等待 I/O 操作时。比如，可以将多个 await 合并为一个，或者使用 asyncio.gather 并行执行任务。
```
async def main():
    task1_result, task2_result = await asyncio.gather(task1(), task2())
    print("Both tasks completed.")
    print(f"Results: {task1_result}, {task2_result}")
```
合理使用 async 和 await：只有在需要等待 I/O 操作时才使用 await。如果一个函数内部没有任何 await，最好标记为普通函数而不是异步函数，因为异步函数本身也会引入额外的开销。
```
def sync_function():
    return "I'm a sync function, no await needed!"

async def async_function():
    result = sync_function()
    await asyncio.sleep(1)
    return result
```

批量处理任务：如果有大量任务需要执行，可以使用 asyncio.Queue 或者 asyncio.create_task 来批量提交任务，避免单线程阻塞。

async def process_queue(queue):
    while not queue.empty():
        task = queue.get_nowait()
        await task
        queue.task_done()

async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    for _ in range(10):
        queue.put_nowait(task1())
        queue.put_nowait(task2())

    await asyncio.gather(*[process_queue(queue) for _ in range(2)])

避免不必要的任务创建：每个任务的创建都会消耗一定的资源，所以尽量减少不必要的任务创建。可以通过合并任务或者复用现有的任务来优化。

第三轮：补充说明

面试官：你的讲解很全面，尤其是 uvloop 和上下文切换的优化点都很关键。不过，你还提到了 asyncio.gather，能否再详细说说它的工作原理？

小明：当然可以！asyncio.gather 就像一个并行任务调度器，它可以同时启动多个异步任务，并等待它们全部完成。它会自动处理任务的调度和结果收集，避免了手动管理多个 await 的麻烦。

async def main():
    # 使用 gather 并行执行多个任务
    results = await asyncio.gather(task1(), task2())
    print("Both tasks completed.")
    print(f"Results: {results[0]}, {results[1]}")

asyncio.gather 的优点是：

并行执行：多个任务可以同时运行，充分利用异步的优势。
结果收集：自动收集所有任务的返回值，按顺序返回。
错误处理：如果某个任务抛出异常，gather 会捕获并传递给调用者。

面试结束

面试官：非常好，你的回答很全面，尤其是在 asyncio 的性能优化方面。不过，建议你回去再深入研究一下 uvloop 的实现原理，以及如何在实际项目中结合微服务架构使用 asyncio。今天的面试就到这里，期待你的表现！

小明：谢谢面试官的指导！我会继续学习 asyncio 和 uvloop 的相关内容，争取下次表现更好！

（面试官点头，结束面试）