Python异步IO如何应对高并发？

Python 的异步IO（asyncio）通过单线程协程模型巧妙规避了GIL限制和多线程的资源开销，在高并发场景下展现出显著优势：1000个HTTP请求仅需一个事件循环和轻量协程栈，内存稳定、连接可控，远优于易触系统线程上限的多线程方案；但要真正发挥其威力，必须遵循关键实践——全局复用aiohttp.ClientSession、避免阻塞调用（改用异步替代品或线程池）、正确管理事件循环生命周期（仅入口调用asyncio.run()，其余用create_task或gather），并警惕同步日志等隐藏瓶颈。这不是追求绝对速度，而是构建可伸缩、稳定、资源友好的高并发服务的底层逻辑。

为什么 asyncio 在高并发下比多线程更省资源

因为 Python 的 GIL 让多线程无法真正并行 CPU 密集任务，而异步 IO 的核心是「单线程内让出控制权」，避免了线程创建、上下文切换和锁竞争的开销。1000 个并发 HTTP 请求，用 threading 可能要起近千个线程，内存占用飙升；用 asyncio + aiohttp，通常只需一个事件循环加少量协程栈，内存稳定在几十 MB。

关键不是“更快”，而是“更稳”：连接数上去后，线程模型容易触发系统级限制（如 Linux 的 /proc/sys/kernel/threads-max），而 asyncio 只受限于文件描述符数量（可通过 ulimit -n 调整）。

asyncio.run() 和 asyncio.create_task() 别混用

新手常把所有协程都塞进 asyncio.run()，结果每次调用都新建事件循环，无法复用连接池、无法共享状态。真实服务中（比如 FastAPI 或自建 TCP server），应该只在入口调用一次 asyncio.run()，其余逻辑用 asyncio.create_task() 或 asyncio.gather() 管理并发。

• asyncio.run(main())：仅用于脚本启动，不能嵌套调用
• asyncio.create_task(coro)：在已有事件循环中启新协程，适合长周期后台任务（如心跳、日志上报）
• await asyncio.gather(*coros)：适合批量发起 IO 并等待全部完成，但要注意异常传播——任一协程抛错，整个 gather 就中断

aiohttp.ClientSession 必须复用，不能每个请求都 new 一个

每次 new aiohttp.ClientSession() 都会重建连接池、SSL 上下文和 cookie jar，不仅慢，还会快速耗尽本地端口（TIME_WAIT 状态堆积）。正确做法是全局单例或依赖注入：

session = aiohttp.ClientSession()
try:
    async with session.get("https://api.example.com") as resp:
        ...
finally:
    await session.close()  # 注意：必须显式 close，否则连接不释放

如果用在 Web 框架里（如 Starlette），推荐用 lifespan hook 或中间件管理生命周期；若只是短脚本，可用 async with aiohttp.ClientSession() as session: 确保自动清理。

阻塞操作会拖垮整个 event loop

任何同步阻塞调用（比如 time.sleep()、requests.get()、JSON 解析大文件、正则匹配超长文本）都会让整个事件循环卡住，所有协程暂停——这比多线程还糟，因为没备用线程兜底。

解决方式只有两个：

• 用异步替代品：用 asyncio.sleep() 替代 time.sleep()，用 aiofiles 替代 open()，用 ujson（纯 C）而非 json（Python 实现）加速解析
• 把阻塞操作扔到线程池：await asyncio.to_thread(blocking_func, *args)（Python 3.9+），或老版本用 loop.run_in_executor()

最容易被忽略的是日志：默认 logging 是同步写文件的，高并发下可能成瓶颈，建议用 aiologger 或配置异步 handler。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《Python异步IO如何应对高并发？》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！