asyncio 的事件循環使用什么調度算法？

Question

我查看了所有文檔，但找不到它。

假設完成了多個await調用，並且它們的協程都准備好恢復，那么asyncio的事件循環使用什么算法來決定恢復哪個協程？

Answer 1

1) 文檔向我們展示了事件循環以run_forever / run_until_complete開始。 我們需要找到函數的源代碼，看看接下來會發生什么。

2）最快的方法（我知道）是在github上搜索相關名稱。 轉到github.com/python/cpython ，使用左上角的搜索表單：

Github 將向您顯示項目中的所有事件。 確保在代碼中搜索：

3）我們需要實現，找到了其中的兩個： 一個在 ProactorEventLoop 內部，沒有發生任何有趣的事情，因為它部分地重新實現了父事件循環； 和BaseEventLoop 里面的一個，它似乎是我們要搜索的。

4)讓我們檢查一下代碼。 很快我們就會看到，一切都在while True循環中調用_run_once ：

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

5）讓我們去_run_once （我們可以在頁面上搜索def _run_once ）。 這是恢復計划的事情的地方。 通過源代碼，您會看到兩個有趣的地方：

• 符合event_list = self._selector.select(timeout) -這是 asyncio 休眠的地方，直到套接字上的活動。 您可以進一步閱讀文檔來研究此機制。 但是這個地方本身並沒有恢復協程。
• 我們讀到的那一行： 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.

正是我們搜索的內容。 您可以在那里閱讀源代碼（通常在_run_once函數內部）以查看回調是如何執行的，以及它們是如何添加到self._ready以執行的。 回調包括直接添加的回調和 asyncio 在內部用於恢復協程的回調。

您還可以重新實現事件循環來使用它。 看看這里的代碼，它包含事件循環重新實現的示例。

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幾點注意事項：

• 除非文檔中另有說明，否則具體算法是實現的細節，可以在 asyncio 版本之間更改。 你不應該依賴它。
• 不同的事件循環可以實現不同的算法。 雖然所有 asyncio 的循環似乎都在BaseEventLoop中使用一個，但其他事件循環（如自定義uvloop）可能會做一些不同的事情。
• 通常為了找到我在 PyCharm 中使用ctrl+click的東西的源代碼。 它比在 github 上搜索要快得多，也方便得多，但由於某種原因不能與 asyncio 一起使用。

Answer 2

如果您使用默認事件循環，python 3.10 中的 TLDR 准備恢復最長的協程將繼續。 但是，每次執行事件循環時只會檢查一次計時器（可能還有 io 事件）。

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在內部BaseEventLoop保持一個雙端隊列self._ready包含所有准備好被調用的句柄。

句柄並不完全是協程，但與之相關。 實際上，asyncio.run 將協程包裝在任務中，任務基本上將協程拆分為多個步驟，其中一個步驟是需要執行的所有內容，以到達協程中的下一個點，將控制權交還給事件循環（這可能晚於下一個等待語句，因為並非所有等待語句都將控制權交還給事件循環）。 句柄只是 asyncio 引用需要執行的步驟的內部方式。

句柄的執行順序與它們放在_ready雙端隊列上的順序相同。 此順序取決於您的系統，並且在 Unix 上每次事件循環的迭代如下：

第一個。 自事件循環的上一次迭代以來，所有非 io、非基於計時器的句柄都按照這些准備就緒的順序准備就緒。

第二。 所有基於 io 的句柄都按照它們在上一次迭代准備就緒后由 Unix select 系統調用返回的順序排列。

第三。 所有基於計時器的句柄，其計時器已按順序用完。

我沒有檢查，但我相信在 Windows 上使用基於前攝器的事件循環時，您會發現上面的第 1 點和第 2 點將按照它們准備好的順序交錯。

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Mikhail Gerasimov已經給出的詳細答案解釋了如何找出標准事件循環在任何給定 python 版本中所做的事情。