Python 中的线程（和异步任务）如何调度？

Question

我试图了解 Python 中的并发性，并且对如何安排线程以及如何安排任务（在 asyncio 库中）运行/等待感到困惑。

假设一个线程试图获取一个锁并被阻塞。 Python 解释器是否立即将该线程放入“阻塞”队列？ 这个被阻塞的线程如何放回正在运行的 state 中？ 是否涉及忙等待？

当异步库中的任务（相当于线程）被异步互斥锁阻塞时，这有什么不同？

如果上述两种情况都没有涉及到忙等待，那么 asyncio 的优势是什么？

Answer 1

假设一个线程试图获取一个锁并被阻塞。 Python 解释器是否立即将该线程放入“阻塞”队列？

Python 创建真正的操作系统线程，因此解释器不需要进行排队或调度。

一个可能的例外是解释器使用全局锁来序列化 Python 代码的执行和对 Python 对象的访问。 这个锁不仅在获取线程锁之前被释放，而且在任何（可能的）阻塞操作之前被释放，例如从 IO 句柄读取或休眠。

如果上述两种情况都没有涉及到忙等待，那么 asyncio 的优势是什么？

优点是 asyncio 不需要为它并行执行的每个协程创建一个新的 OS 线程。 操作系统线程很昂贵，而异步任务非常轻量级。 此外， asyncio 使潜在的切换点可见（ await关键字），因此竞争条件的可能性较小。

您可以将 asyncio 视为Twisted的继承者，但使用现代 API 并使用可挂起的协程而不是显式的回调链。