Python 中的線程（和異步任務）如何調度？

Question

我試圖了解 Python 中的並發性，並且對如何安排線程以及如何安排任務（在 asyncio 庫中）運行/等待感到困惑。

假設一個線程試圖獲取一個鎖並被阻塞。 Python 解釋器是否立即將該線程放入“阻塞”隊列？ 這個被阻塞的線程如何放回正在運行的 state 中？ 是否涉及忙等待？

當異步庫中的任務（相當於線程）被異步互斥鎖阻塞時，這有什么不同？

如果上述兩種情況都沒有涉及到忙等待，那么 asyncio 的優勢是什么？

Answer 1

假設一個線程試圖獲取一個鎖並被阻塞。 Python 解釋器是否立即將該線程放入“阻塞”隊列？

Python 創建真正的操作系統線程，因此解釋器不需要進行排隊或調度。

一個可能的例外是解釋器使用全局鎖來序列化 Python 代碼的執行和對 Python 對象的訪問。 這個鎖不僅在獲取線程鎖之前被釋放，而且在任何（可能的）阻塞操作之前被釋放，例如從 IO 句柄讀取或休眠。

如果上述兩種情況都沒有涉及到忙等待，那么 asyncio 的優勢是什么？

優點是 asyncio 不需要為它並行執行的每個協程創建一個新的 OS 線程。 操作系統線程很昂貴，而異步任務非常輕量級。 此外， asyncio 使潛在的切換點可見（ await關鍵字），因此競爭條件的可能性較小。

您可以將 asyncio 視為Twisted的繼承者，但使用現代 API 並使用可掛起的協程而不是顯式的回調鏈。