关于python中同步、异步,阻塞、非阻塞的理解

同步、异步,阻塞、非阻塞的理解

异步:某个事情需要10秒。而我只需要调用一个函数帮我做,我可以干 其他的事情。(比如调用celery)

同步:某个事情需要10秒完成,我等他完成之后再继续后面的工作。

举例:金拱门排队取餐

        第一种方式(同步),下单拿号之后自己排队取餐。

        第二种方式(异步),下单之后可以坐在一旁等待叫号,等待事件触发。

阻塞:阻塞调用是指调用结果返回之前,当前线程会被挂起,一直处于等待消息通知,不能够执行其他业务,等待当前函数返回.

阻塞调用和同步调用不同点

对于同步调用来说,很多时候当前线程可能还是激活的,只是从逻辑上当前函数没有返回而已,此时,这个线程可能也会处理其他的消息。

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还有一点,在这里先扩展下:

a:如果这个线程在等待当前函数返回时,仍在执行其他消息处理,那这种情况就叫做同步非阻塞

b:如果这个线程在等待当前函数返回时,没有执行其他消息处理,而是处于挂起等待状态 ,那这种情况就叫做同步阻塞

所以同步的实现方式会有两种:同步阻塞同步非阻塞;同理异步也会有两种实现:异步阻塞异步非阻塞

非阻塞:非阻塞和阻塞的概念相对应,指在不能立刻得到结果之前,该函数不会阻塞当前线程,而会立刻返回。虽然表面上看非阻塞的方式可以明显的提高CPU的利用率,但是也带了另外一种后果,就是系统的线程切换增加。增加的CPU执行时间能不能补偿系统的切换成本需要

好好评估。

拿上面的例子来说,不论是排队等,还是等待通知,如果在这个过程中,等待者除了等待消息通知之外不能做其它的事情,那么该机制就是阻塞的,表现在程序中,也就是该程序一直阻塞在该函数调用处不能继续往下执行。

相反,有的人喜欢在等待的时候一边刷刷手机或者打打游戏,这样的状态就是非阻塞的,因为他没有阻塞在这个事情上,而是一边做自己的事情一边等待,但是同步非阻塞形式实际上是效率低下的,想象一下你一边打游戏还需要抬头看到底队伍排到你了没有。如果把打游戏和观察排队进行看成是程序的两个操作的话,这个程序需要在这两种不同的行为之间来回的切换,效率可想而知是低下的;而异步非阻塞形式就不存在这样的问题,因为打游戏是你的事,而通知你则是服务人员的事情(触发机制),程序没有在两种不同的操作中来回切换。

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转载自www.cnblogs.com/Jolly-hu/p/12228055.html