asyncio 的事件循环使用什么调度算法？

Question

我查看了所有文档，但找不到它。

假设完成了多个await调用，并且它们的协程都准备好恢复，那么asyncio的事件循环使用什么算法来决定恢复哪个协程？

Answer 1

1) 文档向我们展示了事件循环以run_forever / run_until_complete开始。 我们需要找到函数的源代码，看看接下来会发生什么。

2）最快的方法（我知道）是在github上搜索相关名称。 转到github.com/python/cpython ，使用左上角的搜索表单：

Github 将向您显示项目中的所有事件。 确保在代码中搜索：

3）我们需要实现，找到了其中的两个： 一个在 ProactorEventLoop 内部，没有发生任何有趣的事情，因为它部分地重新实现了父事件循环； 和BaseEventLoop 里面的一个，它似乎是我们要搜索的。

4)让我们检查一下代码。 很快我们就会看到，一切都在while True循环中调用_run_once ：

try:
    events._set_running_loop(self)
    while True:
        self._run_once()
        if self._stopping:
            break

5）让我们去_run_once （我们可以在页面上搜索def _run_once ）。 这是恢复计划的事情的地方。 通过源代码，您会看到两个有趣的地方：

• 符合event_list = self._selector.select(timeout) -这是 asyncio 休眠的地方，直到套接字上的活动。 您可以进一步阅读文档来研究此机制。 但是这个地方本身并没有恢复协程。
• 我们读到的那一行： This is the only place where callbacks are actually *called*. All other places just add them to ready. This is the only place where callbacks are actually *called*. All other places just add them to ready.

正是我们搜索的内容。 您可以在那里阅读源代码（通常在_run_once函数内部）以查看回调是如何执行的，以及它们是如何添加到self._ready以执行的。 回调包括直接添加的回调和 asyncio 在内部用于恢复协程的回调。

您还可以重新实现事件循环来使用它。 看看这里的代码，它包含事件循环重新实现的示例。

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几点注意事项：

• 除非文档中另有说明，否则具体算法是实现的细节，可以在 asyncio 版本之间更改。 你不应该依赖它。
• 不同的事件循环可以实现不同的算法。 虽然所有 asyncio 的循环似乎都在BaseEventLoop中使用一个，但其他事件循环（如自定义uvloop）可能会做一些不同的事情。
• 通常为了找到我在 PyCharm 中使用ctrl+click的东西的源代码。 它比在 github 上搜索要快得多，也方便得多，但由于某种原因不能与 asyncio 一起使用。

Answer 2

如果您使用默认事件循环，python 3.10 中的 TLDR 准备恢复最长的协程将继续。 但是，每次执行事件循环时只会检查一次计时器（可能还有 io 事件）。

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在内部BaseEventLoop保持一个双端队列self._ready包含所有准备好被调用的句柄。

句柄并不完全是协程，但与之相关。 实际上，asyncio.run 将协程包装在任务中，任务基本上将协程拆分为多个步骤，其中一个步骤是需要执行的所有内容，以到达协程中的下一个点，将控制权交还给事件循环（这可能晚于下一个等待语句，因为并非所有等待语句都将控制权交还给事件循环）。 句柄只是 asyncio 引用需要执行的步骤的内部方式。

句柄的执行顺序与它们放在_ready双端队列上的顺序相同。 此顺序取决于您的系统，并且在 Unix 上每次事件循环的迭代如下：

第一个。 自事件循环的上一次迭代以来，所有非 io、非基于计时器的句柄都按照这些准备就绪的顺序准备就绪。

第二。 所有基于 io 的句柄都按照它们在上一次迭代准备就绪后由 Unix select 系统调用返回的顺序排列。

第三。 所有基于计时器的句柄，其计时器已按顺序用完。

我没有检查，但我相信在 Windows 上使用基于前摄器的事件循环时，您会发现上面的第 1 点和第 2 点将按照它们准备好的顺序交错。

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Mikhail Gerasimov已经给出的详细答案解释了如何找出标准事件循环在任何给定 python 版本中所做的事情。