BlockBuster 简介：我的异步事件循环被阻止了吗？

Python 3.5 引入了异步 I/O 作为线程的替代方案来处理并发。异步 I/O 和 Python 中的 asyncio 实现的优势在于，通过不产生内存消耗大的操作系统线程，系统使用更少的资源并且更具可扩展性。此外，在 asyncio 中，调度点通过 await 语法明确定义，而在基于线程的并发中，GIL 可能会在难以预测的代码点释放。因此，基于 asyncio 的并发系统更容易理解和调试。最终，可以取消 asyncio 任务，而这在使用线程时不容易做到。

但是，为了真正受益于这些优势，在异步协程中避免阻塞调用非常重要。阻塞调用可以是网络调用、文件系统调用、sleep 调用等等。这些阻塞调用是有害的，因为在底层，asyncio 使用单线程事件循环来并发运行协程。因此，如果在协程中进行阻塞调用，它会阻塞整个事件循环和所有协程，从而影响应用程序的整体性能。

以下是一个阻塞调用阻止代码并发执行的示例：

<code class="language-python">import asyncio
import datetime
import time

async def example(name):
    print(f"{datetime.datetime.now()}: {name} start")
    time.sleep(1)  # time.sleep 是一个阻塞函数
    print(f"{datetime.datetime.now()}: {name} stop")

async def main():
    await asyncio.gather(example("1"), example("2"))

asyncio.run(main())</code>

运行结果类似于：

<code>2025-01-07 18:50:15.327677: 1 start
2025-01-07 18:50:16.328330: 1 stop
2025-01-07 18:50:16.328404: 2 start
2025-01-07 18:50:17.333159: 2 stop</code>

可以看到，两个协程没有并发运行。

为了克服这个问题，你需要使用非阻塞等效项或将执行推迟到线程池：

<code class="language-python">import asyncio
import datetime
import time

async def example(name):
    print(f"{datetime.datetime.now()}: {name} start")
    await asyncio.sleep(1)  # 将阻塞的 time.sleep 调用替换为非阻塞的 asyncio.sleep 协程
    print(f"{datetime.datetime.now()}: {name} stop")

async def main():
    await asyncio.gather(example("1"), example("2"))

asyncio.run(main())</code>

运行结果类似于：

<code>2025-01-07 18:53:53.579738: 1 start
2025-01-07 18:53:53.579797: 2 start
2025-01-07 18:53:54.580463: 1 stop
2025-01-07 18:53:54.580572: 2 stop</code>

这里两个协程并发运行。

现在的问题是，并不总是很容易识别一个方法是否阻塞。特别是如果代码库很大或使用第三方库。有时，阻塞调用是在代码的深层部分进行的。

例如，这段代码是否阻塞？

<code class="language-python">import blockbuster
from importlib.metadata import version

async def get_version():
    return version("blockbuster")</code>

Python 是否在启动时将包元数据加载到内存中？是在加载 blockbuster 模块时完成的吗？或者在我们调用 version() 时？结果是否被缓存，后续调用将是非阻塞的吗？正确答案是在调用 version() 时完成的，它涉及读取已安装包的 METADATA 文件。并且结果没有被缓存。因此，version() 是一个阻塞调用，应该始终推迟到线程中。如果不深入研究 importlib 的代码，很难知道这个事实。

检测阻塞调用的一种方法是激活 asyncio 的调试模式来记录耗时过长的阻塞调用。但这并不是最有效的方法，因为许多短于触发超时时间的阻塞仍然会损害性能，并且测试/开发中的阻塞时间可能与生产环境中的不同。例如，如果数据库必须获取大量数据，则数据库调用在生产环境中可能需要更长时间。

这就是 BlockBuster 发挥作用的地方！激活后，BlockBuster 将修补几个阻塞的 Python 框架方法，如果它们从 asyncio 事件循环调用，则会引发错误。默认修补的方法包括 os、io、time、socket、sqlite 模块的方法。有关 BlockBuster 检测到的方法的完整列表，请参阅项目自述文件。然后，你可以在单元测试或开发模式中激活 BlockBuster 来捕获任何阻塞调用并修复它们。如果你知道 JVM 中很棒的 BlockHound 库，它的原理相同，但适用于 Python。BlockHound 是 BlockBuster 的一个很好的灵感来源，感谢创建者。

让我们看看如何在上面阻塞代码片段上使用 BlockBuster。

首先，我们需要安装 blockbuster 包

<code class="language-python">import asyncio
import datetime
import time

async def example(name):
    print(f"{datetime.datetime.now()}: {name} start")
    time.sleep(1)  # time.sleep 是一个阻塞函数
    print(f"{datetime.datetime.now()}: {name} stop")

async def main():
    await asyncio.gather(example("1"), example("2"))

asyncio.run(main())</code>

然后，我们可以使用 pytest fixture 和 blockbuster_ctx() 方法来在每个测试开始时激活 BlockBuster，并在拆卸期间停用它。

<code>2025-01-07 18:50:15.327677: 1 start
2025-01-07 18:50:16.328330: 1 stop
2025-01-07 18:50:16.328404: 2 start
2025-01-07 18:50:17.333159: 2 stop</code>

如果你用 pytest 运行这个，你会得到

<code class="language-python">import asyncio
import datetime
import time

async def example(name):
    print(f"{datetime.datetime.now()}: {name} start")
    await asyncio.sleep(1)  # 将阻塞的 time.sleep 调用替换为非阻塞的 asyncio.sleep 协程
    print(f"{datetime.datetime.now()}: {name} stop")

async def main():
    await asyncio.gather(example("1"), example("2"))

asyncio.run(main())</code>

注意: 通常，在一个真实的项目中，blockbuster() fixture 将在一个 conftest.py 文件中设置。

结论

我相信 BlockBuster 在 asyncio 项目中非常有用。它已经帮助我在我参与的项目中检测到许多阻塞调用问题。但这并不是灵丹妙药。特别是，一些第三方库不使用 Python 框架方法来与网络或文件系统交互，而是包装 C 库。对于这些库，可以在测试设置中添加规则来触发这些库的阻塞调用。BlockBuster 也是开源的：非常欢迎贡献，以便在核心项目中为你的最喜欢的库添加规则。如果你看到问题和可以改进的地方，我很乐意在项目问题跟踪器中收到你的反馈。

一些链接：

• GitHub 项目
• 问题
• Pypi 上的包

以上是BlockBuster 简介：我的异步事件循环被阻止了吗？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！