终面倒计时10分钟：候选人用`asyncio`解决`callback`地狱，P9考官追问`Task`调度原理-优快云博客

终面场景：候选人与P9考官的终极对决

场景设定

在一间明亮的会议室，终面的最后10分钟，气氛紧张而激烈。候选人小明自信满满地站在白板前，P9考官则坐在对面，手中拿着一杯咖啡，目光犀利，准备迎接候选人的最终挑战。

第一轮：`asyncio`解决`callback`地狱

P9考官：小明，你知道callback地狱吗？如果一个项目中充斥着嵌套回调，你会如何用asyncio解决这个问题？

小明：（胸有成竹地走到白板前）嗯，callback地狱确实很烦人，尤其是当回调嵌套得像俄罗斯套娃一样。不过，用asyncio就能轻松解决这个问题！我来展示一个例子。

import asyncio

async def fetch_data():
    print("Fetching data...")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟异步操作
    return "Data fetched"

async def process_data():
    print("Processing data...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步处理
    return "Data processed"

async def main():
    # 使用 await 等待异步函数完成
    data = await fetch_data()
    result = await process_data()
    print(f"Final result: {result}")

asyncio.run(main())

P9考官：（微微点头）很好，你用async/await避免了嵌套回调，代码看起来清晰多了。那么，asyncio中的Task和Future在这个场景中扮演了什么角色？

小明：（自信地解释）Future是异步操作的结果容器，而Task是执行coroutine的工具。在这个例子中，fetch_data()和process_data()都是coroutine，它们会被封装成Task，然后由asyncio的事件循环负责调度执行。

P9考官：（突然严肃起来）那么，如果我问你：asyncio的事件循环是如何调度这些Task的？Task的优先级和调度策略又是怎么实现的？你准备好了吗？

第二轮：深入探讨`Task`调度机制

小明：（稍微紧张，但迅速调整状态）好的，让我来详细解释一下。

1. `asyncio`事件循环的核心

asyncio的事件循环是基于事件驱动的，它负责管理所有异步任务的执行。事件循环会维护一个任务队列，并将Task放入队列中等待调度。

2. `Task`调度的基本流程

创建Task：当一个coroutine被提交给事件循环时，它会被封装成一个Task对象。
任务入队：Task会被加入事件循环的任务队列中。
调度执行：事件循环会按照一定的策略从队列中取出Task，并将其分配给线程池或直接执行。
任务切换：如果Task遇到await，会暂停当前任务并将控制权交还给事件循环，事件循环会继续调度其他任务。

3. 优先级和调度策略

优先级：asyncio支持为Task设置优先级，可以通过loop.create_task(coro, name=None)中的name参数间接实现，但更常用的方式是通过asyncio.Queue或asyncio.PriorityQueue来管理任务的优先级。
调度策略：asyncio默认使用先进先出（FIFO）的调度策略，但也可以通过自定义调度器（如asyncio.Queue）来实现优先级调度或公平调度。

4. 如何避免死锁

避免长时间阻塞：在异步代码中，尽量避免使用阻塞式操作（如time.sleep），改用await asyncio.sleep。
合理使用await：确保await只用于真正的异步操作，避免滥用。
监控任务状态：使用asyncio.Task的add_done_callback方法，监控任务的完成状态，及时处理异常。
超时机制：为关键任务设置超时，防止死锁。

P9考官：（竖起眉毛）你提到的优先级和调度策略听起来不错，但你能否举一个具体的例子，说明如何实现一个带有优先级的Task调度？

第三轮：实战演示优先级调度

小明：（迅速回到白板前，写代码）

import asyncio

# 定义优先级队列
class PriorityTaskQueue(asyncio.Queue):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self._tasks = []

    def put_nowait(self, priority, task):
        self._tasks.append((priority, task))
        self._tasks.sort(key=lambda x: x[0])  # 按优先级排序
        super().put_nowait(self._tasks.pop(0)[1])

    def put(self, priority, task, timeout=None):
        fut = super().put(task)
        self.put_nowait(priority, task)
        return fut

async def high_priority_task():
    print("High priority task running...")
    await asyncio.sleep(1)
    print("High priority task done!")

async def low_priority_task():
    print("Low priority task running...")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Low priority task done!")

async def main():
    queue = PriorityTaskQueue()
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # 提交任务，带优先级
    loop.create_task(queue.put(1, high_priority_task()))  # 高优先级
    loop.create_task(queue.put(2, low_priority_task()))   # 低优先级

    # 运行事件循环
    await queue.join()

asyncio.run(main())

P9考官：（点头表示满意）非常好！你不仅展示了如何用asyncio避免callback地狱，还深入解释了Task的调度机制，并给出了一个带有优先级调度的实际例子。不过，我还有一个问题：如果你需要同时处理多个高优先级任务，如何确保它们不会互相抢占资源，导致死锁？

第四轮：避免死锁的高级策略

小明：（略显兴奋）这个问题很有深度！为了避免死锁，可以采取以下策略：

资源池管理：使用asyncio.Semaphore或asyncio.BoundedSemaphore来限制并发任务的数量，确保高优先级任务不会同时占用所有资源。
任务隔离：将高优先级任务放在独立的事件循环中运行，避免与其他任务争夺资源。
超时机制：为高优先级任务设置超时，如果任务长时间未完成，可以强制终止并重试。
监控与报警：通过asyncio.Task的add_done_callback方法，监控任务的完成状态，及时处理异常。

示例：使用`Semaphore`限制并发

import asyncio

semaphore = asyncio.Semaphore(2)  # 限制并发任务数为2

async def high_priority_task(task_id):
    async with semaphore:
        print(f"High priority task {task_id} running...")
        await asyncio.sleep(1)
        print(f"High priority task {task_id} done!")

async def main():
    tasks = [high_priority_task(i) for i in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

P9考官：（露出满意的微笑）你的回答非常全面，从理论到实践都展现出了扎实的基础和深入的思考。看来你已经准备好了迎接新的挑战！