异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念，根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异。软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配，所以异步IO存在于各种编程框架中，客户端比如浏览器，服务端比如node.js。本文主要分析Python异步IO。

Python 3.4标准库有一个新模块asyncio，用来支持异步IO，不过目前API状态是provisional，意味着不保证向后兼容性，甚至可能从标准库中移除（可能性极低）。如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿了很长时间，可能后续有API和实现上的调整，但毋庸置疑asyncio非常实用且功能强大，值得学习和深究。

示例

asyncio主要应对TCP/UDP socket通信，从容管理大量连接，而无需创建大量线程，提高系统运行效率。此处将官方文档的一个示例做简单改造，实现一个HTTP长连接benchmark工具，用于诊断WEB服务器长连接处理能力。

功能概述：

每隔10毫秒创建10个连接，直到目标连接数（比如10k），同时每个连接都会规律性的向服务器发送HEAD请求，以维持HTTP keepavlie。

代码如下：

测试与分析

硬件：CPU 2.3GHz / 2 cores，RAM 2GB

软件：CentOS 6.5(kernel 2.6.32), Python 3.3 (pip install asyncio), nginx 1.4.7

参数设置：ulimit -n 10240；nginx worker的连接数改为10240

启动WEB服务器，只需一个worker进程：

启动benchmark工具, 发起10k个连接，目标URL是nginx的默认测试页面:

$ python asyncli.py -c 10000

nginx日志统计平均每秒请求数：

top部分输出：

总结：

1. Python实现简洁明了。不到80行代码，只用到标准库，逻辑直观，想象下C/C++标准库实现这些功能，顿觉“人生苦短，我用Python”。

2. Python运行效率不理想。当连接建立后，客户端和服务端的数据收发逻辑差不多，看上面top输出，Python的CPU和RAM占用基本都是nginx的10倍，意味着效率相差100倍（CPU x RAM），侧面说明了Python与C的效率差距。这个对比虽然有些极端，毕竟nginx不仅用C且为CPU/RAM占用做了深度优化，但相似任务效率相差两个数量级，除非是BUG，说明架构设计的出发点就是不同的，Python优先可读易用而性能次之，nginx就是一个高度优化的WEB服务器，开发一个module都比较麻烦，要复用它的异步框架，简直难上加难。开发效率与运行效率的权衡，永远都存在。

3. 单线程异步IO v.s. 多线程同步IO。上面的例子是单线程异步IO，其实不写demo就知道多线程同步IO效率低得多，每个线程一个连接？10k个线程，仅线程栈就占用600+MB（64KB * 10000）内存，加上线程上下文切换和GIL，基本就是噩梦。

ayncio核心概念

以下是学习asyncio时需要理解的四个核心概念，更多细节请看<参考资料>

1. event loop。单线程实现异步的关键就在于这个高层事件循环，它是同步执行的。

2. future。异步IO有很多异步任务构成，而每个异步任务都由一个future控制。

3. coroutine。每个异步任务具体的执行逻辑由一个coroutine来体现。

4. generator(yield & yield from) 。在asyncio中大量使用，是不可忽视的语法细节。

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