终面倒计时10分钟：如何用`asyncio`解决阻塞式I/O问题？

最新推荐文章于 2025-06-05 09:42:32 发布

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#asyncio #i/o #阻塞 #异步编程 #高并发

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好的，让我们来模拟这个终面场景。

场景设定

在终面的最后10分钟，面试官突然问了一个关键问题，要求候选人用asyncio解决阻塞式I/O问题，并通过代码示例展示解决方案。

面试流程

第一轮：面试官提问

面试官：小兰，时间还有10分钟，我们来聊聊高性能I/O处理。假设你有一个阻塞式I/O操作（比如网络请求或文件读写），这会导致程序性能下降。请用asyncio解决这个问题，并通过代码示例展示如何将阻塞式I/O转换为非阻塞的异步操作。此外，对比一下同步I/O和异步I/O在性能上的差异。

第二轮：小兰的回答

小兰：哦，这个问题有点棘手！不过我试试看！首先，asyncio的工作原理是基于事件循环（Event Loop）的，它可以让程序在等待I/O操作完成的同时，去执行其他任务，从而避免阻塞。我们可以用async/await关键字来定义异步函数，并结合asyncio的内置工具（比如asyncio.sleep或asyncio.open_connection）来实现非阻塞的I/O操作。

代码示例：同步 vs 异步文件读取

同步I/O代码（阻塞式）

import time

def read_files_sync():
    start = time.time()
    # 模拟阻塞式的文件读取
    with open("file1.txt", "r") as f1:
        content1 = f1.read()
    with open("file2.txt", "r") as f2:
        content2 = f2.read()
    end = time.time()
    print(f"同步I/O耗时: {end - start} 秒")
    return content1, content2

# 测试同步I/O
read_files_sync()

异步I/O代码（非阻塞式）

import asyncio
import time

async def read_file_async(filename):
    # 模拟异步文件读取
    await asyncio.sleep(0.5)  # 模拟I/O操作
    return f"从文件 {filename} 读取的内容"

async def read_files_async():
    start = time.time()
    # 使用asyncio.gather并发读取文件
    tasks = [
        read_file_async("file1.txt"),
        read_file_async("file2.txt")
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    end = time.time()
    print(f"异步I/O耗时: {end - start} 秒")
    return results

# 运行异步I/O
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(read_files_async())

性能对比分析

同步I/O：程序在读取file1.txt的同时会被阻塞，无法执行其他任务，直到文件读取完成。接着再读取file2.txt，总体耗时是两个文件读取时间的总和。
异步I/O：通过asyncio.gather，我们可以并发执行两个文件的读取操作。尽管每个文件读取仍然是异步的，但事件循环会在这段时间内处理其他任务，最终总耗时接近单个文件的读取时间。