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事件循环

事件循环 = 协调所有协程执行的中央调度器,它通过非阻塞机制,实现并发执行多个异步任务。

事件循环是 异步编程的核心机制,用一句话概括就是:

事件循环不断检查任务队列,一旦某个异步任务完成,它就调用该任务的回调并继续循环执行。

它的目标是:非阻塞地执行多个任务(如 I/O、网络请求),避免因为等待某个任务而卡住整个程序。

概念说明
协程(coroutine)你写的 async def 函数
任务(Task)协程包装成可调度对象,由事件循环驱动执行
Future代表“未来某个时间点”的值;Task 是它的子类
async def xxx():↓
coroutine obj↓
Task.create↓
注册到 event loop↓
loop.run_until_complete()↓
调度、挂起、恢复...

事件循环最大的优势在于:可以在等待 I/O(如网络、磁盘)时释放 CPU 去执行其他任务

  • 并发网络请求(aiohttp)
  • 异步数据库访问(如 asyncpg)
  • Web 框架(FastAPI、Sanic)
  • 实时任务调度系统(如定时器、爬虫)

asyncio

asyncio 是 Python 3.4 引入的标准库,用于编写协程式的异步代码。它的核心包括:

  • 事件循环(Event Loop)
  • 协程(Coroutine)
  • Task / Future 管理
  • 异步 I/O 支持(网络、文件、子进程等)
  • 高级工具(如 asyncio.gather()、Queue、锁等)

本质:asyncio 提供了一个异步框架,用于非阻塞的 I/O 编程。

uvloop

uvloop 是一个用 Cython 编写的 高性能事件循环实现,替代默认的 asyncio 事件循环。它基于 libuv(Node.js 的底层库),因此性能极佳。

特点:

  • 全兼容 asyncio 接口
  • 性能提升 2~4 倍(实际测试中)
  • 安装简单,几乎无缝切换

比较

uvloop 比默认 asyncio 更快,本质原因在于事件循环的底层实现完全不同:uvloop 用 C/Cython 构建并基于 libuv,而默认 asyncio 用纯 Python 和 selectors 实现,性能存在数量级差异。

特性asyncio(默认事件循环)uvloop(替代实现)
性能中规中矩高性能、近 C 语言速度
实现语言纯 Python + CCython + libuv
使用方式内置、开箱即用pip 安装 + 手动设置
兼容性官方标准完全兼容 asyncio
实现吞吐量(req/s)延迟(ms)
asyncio5,000 req/s20ms
uvloop15,000 req/s7ms
使用场景推荐使用
CPU 密集型任务❌ 不适合 asyncio(建议多线程或多进程)
I/O 密集型任务(网络、文件等)✅ 推荐 asyncio + uvloop
高并发服务(Web、代理、网关等)✅ 强烈推荐 uvloop 提升吞吐和稳定性

uvloop 是不支持 Windows 的!它是专为 Unix/Linux/macOS 优化的高性能事件循环。

  • uvloop 是基于 libuv 实现的,而 libuv 的 Windows 支持不适合用作 Python 的事件循环替代
  • Windows 的 asyncio 默认使用的是 ProactorEventLoop(基于 IOCP),和 libuv 的模型完全不同。

使用 uvloop 来实现 高并发 部署:

CMD ["uvicorn", "web.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8077", "--loop", "uvloop", "--http", "h11"]
维度asyncio**(默认事件循环)**uvloop
实现语言Python + 少量 CCython + libuv(C语言)
底层机制使用 selectors(如 epoll/kqueue)做调度,Python 层调度任务和回调直接使用高性能 libuv,类似 Node.js 的底层模型
调度逻辑Python 层事件循环和回调调度开销较大C 层事件循环和回调分发更快,几乎无 Python 层切换开销
系统调用封装Python 层对 socket/select 封装C 层封装系统调用,效率极高
GC 压力更多 Python 对象交互减少 Python 调度逻辑,内存压力更小
  • 在 asyncio 中,事件循环会:
    1. 通过 selectors 监听 socket 是否可读
    2. 如果 socket 可读,则通过 Python 层的回调触发处理
    3. 执行用户协程,继续 await…

这个过程中:

👉 Python 层频繁调用回调函数、切换上下文、管理 Future 状态,调度开销较大


但 uvloop 做了什么?

  • 使用 C 写的 libuv 做事件循环(本来就是 Node.js 的核心)
  • 所有事件监听、回调调度、超时处理等都在 C 层完成
  • Python 只负责“最终执行协程”,调度工作都交给高性能 C 层完成

所以:

uvloop 省去了 Python 层大量的中间操作,减少了解释器层面的性能瓶颈。

uvloop 主要提升在:

  • I/O 调度速度
  • 协程切换效率
  • 回调调用效率

但对于 CPU 密集型任务(如复杂数据处理、机器学习),uvloop 并不会提升太多,应考虑多进程或线程池。

uvloop 比 asyncio 快的本质在于:它把事件循环和 I/O 调度从 Python 层搬到了高效的 C 层(libuv),最大限度减少了解释器负担。

http://www.dtcms.com/wzjs/220358.html

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