终面倒计时5分钟：候选人用`asyncio`重构阻塞性代码，P8考官询问如何避免回调地狱-优快云博客

场景设定

在一间明亮的面试室里，终面即将结束，但面试官决定再加一道压轴题来考验候选人的能力。候选人小明已经在前面的几轮面试中表现得相当出色，但他面前的这道“asyncio重构阻塞I/O代码”的题目，让他感到一丝紧张。

第一轮：如何用`asyncio`重构阻塞I/O代码

面试官（严肃但带点期待）：小明，你前面提到自己对asyncio很熟悉，那么假设我们有一段阻塞I/O的代码，比如从数据库中读取数据，如何用asyncio来重构这段代码，从而避免阻塞主线程？

小明（自信满满）：哦！这个很简单！我们知道阻塞I/O会把主线程卡住，比如我们用requests库发个HTTP请求，或者用sqlite3连接数据库，主线程就只能傻等着。不过，我们可以通过asyncio的async和await关键字把阻塞操作变成异步的。

比如说，如果我现在要用requests发一个HTTP请求，原来的代码可能会是这样的：

import requests

def fetch_data():
    response = requests.get("https://api.example.com/data")
    return response.json()

这段代码会阻塞主线程，直到请求完成。我们可以用aiohttp库来实现异步的HTTP请求：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_data_async():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get("https://api.example.com/data") as response:
            return await response.json()

这样，主线程就不会被阻塞了，我们可以同时处理多个请求。

面试官（点点头）：嗯，你提到的aiohttp确实是一个常用的异步HTTP库。那如果我们要重构一个阻塞的数据库操作，比如使用sqlite3，应该如何做呢？

小明（笑着）：哈哈，这个问题我也有点经验！sqlite3默认是阻塞的，但如果我们要让它变成异步，可以结合asyncio的loop.run_in_executor()。因为我们不能直接把阻塞的I/O操作放进事件循环里，否则还是会被阻塞。

我们可以用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来处理阻塞的I/O操作，像这样：

import sqlite3
import asyncio

async def fetch_data_from_db():
    # 使用线程池执行阻塞的数据库操作
    loop = asyncio.get_event_loop()
    result = await loop.run_in_executor(None, lambda: sqlite3.connect('example.db').execute('SELECT * FROM table').fetchall())
    return result

这样，主线程就不会被阻塞了，因为数据库操作是在线程池中执行的。

第二轮：避免回调地狱

面试官（微微皱眉）：很好，你讲了如何用asyncio把阻塞I/O变成异步的。但你知道吗，很多人在使用asyncio时，容易陷入所谓的“回调地狱”。比如，如果我们要依次执行多个异步操作，代码可能会变得非常难读。你如何避免这种情况？

小明（思考片刻）：是的，我明白你的意思！回调地狱就是那种代码像洋葱一样一层套一层，让人的头都晕了。不过，asyncio的设计初衷就是为了解决这个问题。我们可以用async和await来写异步代码，就像写同步代码一样。

比如说，如果我们需要依次执行三个异步操作——先发一个HTTP请求，然后处理返回的数据，最后把数据存储到数据库中，我们可以这样写：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_data():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get("https://api.example.com/data") as response:
            return await response.json()

async def process_data(data):
    # 假设这里是数据处理逻辑
    return data.upper()

async def save_to_db(data):
    # 假设这里是保存到数据库的逻辑
    print(f"Saving data: {data}")

async def main():
    data = await fetch_data()
    processed_data = await process_data(data)
    await save_to_db(processed_data)

asyncio.run(main())

这样，代码看起来就像同步代码一样，用await轻松串联异步操作，避免了回调地狱。

面试官（点头）：不错，你提到了用await来串联异步操作。但如果我们要并行执行多个异步任务，比如同时发多个HTTP请求，又该如何做呢？

小明（兴奋地）：嘿嘿，这也很简单！我们可以用asyncio.gather()！gather可以让我们同时执行多个异步任务，然后等待它们全部完成。比如说，我们要同时发10个HTTP请求，可以这样写：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.json()

async def main():
    urls = ["https://api.example.com/data"] * 10
    results = await asyncio.gather(*(fetch(url) for url in urls))
    return results

asyncio.run(main())

这样，10个请求就可以并行执行，而不是一个接一个地等着。

第三轮：高并发场景下的线程安全与性能优化

面试官（严肃起来）：很好，你能熟练地重构阻塞I/O代码，并且避免了回调地狱。但在高并发场景下，我们需要同时处理成千上万的请求，如何确保线程安全和性能优化？特别是async和await的使用，以及Task和Future的管理。

小明（认真思考）：这个问题很关键！在高并发场景下，我们需要特别注意资源的合理分配和线程安全。

首先，asyncio本身是基于事件循环的，它并不直接使用线程。每个协程（Task）都是在事件循环中运行的，所以不需要担心线程安全问题。但是，如果我们使用了线程池（比如run_in_executor），就需要确保线程池的大小合适，避免资源浪费。

其次，async和await的使用需要尽量避免阻塞操作。如果一个任务阻塞了，会影响整个事件循环的性能。我们可以用asyncio.sleep()来模拟非阻塞的等待，而不是用time.sleep()。

至于Task和Future的管理，我们可以用asyncio.create_task()来创建新的任务，并用asyncio.gather()来等待多个任务完成。此外，asyncio.Queue和asyncio.Semaphore可以帮助我们控制任务的并发数量，避免资源耗尽。

最后，性能优化方面，我们可以用asyncio.Loop的set_limit()来控制并发连接数，或者用asyncio.to_thread()来处理耗时的CPU密集型任务，避免阻塞事件循环。

终面结束

面试官（满意地）：小明，你的回答非常全面。你不仅展示了如何用asyncio重构阻塞I/O代码，还清楚地说明了如何避免回调地狱，并且在高并发场景下考虑了线程安全和性能优化。看来你对asyncio的理解很深入，也很有实际应用的经验。

小明（松了一口气）：谢谢您的肯定！其实我平时在项目中就经常用到asyncio，尤其是在处理高并发请求的时候，它的优势非常明显。不过，我还是会继续学习，希望将来能更有突破。

面试官（微笑）：很好，继续保持这种学习的态度。今天的面试就到这里了，祝你一切顺利！

（小明站起身，握手告别，面试官也显得非常满意。）