并发编程：线程 vs. Async – 全面全球指南

在当今高性能应用的世界中，理解并发编程至关重要。 并发允许程序看似同时执行多个任务，从而提高响应速度和整体效率。 本指南对并发的两种常用方法（线程和 async）进行了全面比较，为全球开发人员提供了相关见解。

什么是并发编程？

并发编程是一种编程范例，其中多个任务可以在重叠的时间段内运行。 这不一定意味着任务在完全相同的时间点运行（并行性），而意味着它们的执行是交错的。 主要的好处是提高了响应能力和资源利用率，尤其是在 I/O 密集型或计算密集型应用程序中。

想象一下一家餐厅的厨房。 几位厨师（任务）同时工作——一位准备蔬菜，另一位烧烤肉类，还有一位组装菜肴。 它们都在为服务客户的总体目标做出贡献，但它们不一定以完全同步或顺序的方式进行。 这类似于程序内的并发执行。

线程：经典方法

定义和基础知识

线程是进程内的轻量级进程，共享相同的内存空间。 如果底层硬件有多个处理核心，它们就允许真正的并行性。 每个线程都有自己的堆栈和程序计数器，从而能够在共享内存空间内独立执行代码。

线程的主要特征：

• 共享内存：同一进程内的线程共享相同的内存空间，从而可以轻松共享数据和进行通信。
• 并发性和并行性：如果多个 CPU 核心可用，线程可以实现并发性和并行性。
• 操作系统管理：线程管理通常由操作系统的调度程序处理。

使用线程的优点

• 真正的并行性：在多核处理器上，线程可以并行执行，从而显着提高 CPU 密集型任务的性能。
• 简化的编程模型（在某些情况下）：对于某些问题，基于线程的方法可能比 async 更易于实现。
• 成熟的技术：线程已经存在很长时间了，产生了大量的库、工具和专业知识。

使用线程的缺点和挑战

• 复杂性：管理共享内存可能很复杂且容易出错，从而导致竞争条件、死锁和其他与并发相关的问题。
• 开销：创建和管理线程会产生很大的开销，尤其是在任务寿命短的情况下。
• 上下文切换：在线程之间切换可能很昂贵，尤其是在线程数量很多的情况下。
• 调试：由于多线程应用程序的非确定性，调试它们可能极具挑战性。
• 全局解释器锁 (GIL)：Python 等语言具有 GIL，它将真正的并行性限制为 CPU 密集型操作。 一次只有一个线程可以控制 Python 解释器。 这会影响 CPU 密集型线程操作。

示例：Java 中的线程

Java 通过 Thread 类和 Runnable 接口为线程提供内置支持。

            
public class MyThread extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        // Code to be executed in the thread
        System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " is running");
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            MyThread thread = new MyThread();
            thread.start(); // Starts a new thread and calls the run() method
        }
    }
}

            

              
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示例：C# 中的线程

            
using System;
using System.Threading;

public class Example {
    public static void Main(string[] args)
    {
        for (int i = 0; i < 5; i++)
        {
            Thread t = new Thread(new ThreadStart(MyThread));
            t.Start();
        }
    }

    public static void MyThread()
    {
        Console.WriteLine("Thread " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId + " is running");
    }
}

            

              
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Async/Await：现代方法

定义和基础知识

Async/await 是一种语言功能，允许您以同步方式编写异步代码。 它主要用于处理不阻塞主线程的 I/O 密集型操作，从而提高响应速度和可伸缩性。

主要概念：

• 异步操作：在等待结果时不会阻塞当前线程的操作（例如，网络请求、文件 I/O）。
• Async 函数：使用 async 关键字标记的函数，允许使用 await 关键字。
• Await 关键字：用于暂停异步函数的执行，直到异步操作完成，而不会阻塞线程。
• 事件循环：Async/await 通常依赖于事件循环来管理异步操作和调度回调。

Async/await 不创建多个线程，而是使用单个线程（或一小部分线程）和一个事件循环来处理多个异步操作。 当启动异步操作时，该函数立即返回，并且事件循环监视操作的进度。 一旦操作完成，事件循环将在暂停异步函数的地方恢复执行。

使用 Async/Await 的优点

• 提高响应速度：Async/await 可防止阻塞主线程，从而实现更具响应性的用户界面和更好的整体性能。
• 可伸缩性：与线程相比，Async/await 允许您使用更少的资源来处理大量并发操作。
• 简化代码：Async/await 使异步代码更易于阅读和编写，类似于同步代码。
• 减少开销：Async/await 通常比线程具有更低的开销，尤其是在 I/O 密集型操作中。

使用 Async/Await 的缺点和挑战

• 不适用于 CPU 密集型任务：Async/await 不为 CPU 密集型任务提供真正的并行性。 在这种情况下，仍然需要线程或多处理。
• 回调地狱（潜在）：虽然 async/await 简化了异步代码，但使用不当仍然会导致嵌套回调和复杂的控制流。
• 调试：调试异步代码可能具有挑战性，尤其是在处理复杂的事件循环和回调时。
• 语言支持：Async/await 是一项相对较新的功能，可能并非在所有编程语言或框架中都可用。

示例：JavaScript 中的 Async/Await

JavaScript 提供了 async/await 功能来处理异步操作，尤其是使用 Promises。

            
async function fetchData(url) {
  try {
    const response = await fetch(url);
    const data = await response.json();
    return data;
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching data:', error);
    throw error;
  }
}

async function main() {
  try {
    const data = await fetchData('https://api.example.com/data');
    console.log('Data:', data);
  } catch (error) {
    console.error('An error occurred:', error);
  }
}

main();

            

              
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示例：Python 中的 Async/Await

Python 的 asyncio 库提供了 async/await 功能。

            
import asyncio
import aiohttp

async def fetch_data(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.json()

async def main():
    data = await fetch_data('https://api.example.com/data')
    print(f'Data: {data}')

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
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线程 vs. Async：详细比较

下表总结了线程和 async/await 之间的主要区别：

选择正确的方法

在线程和 async/await 之间进行选择取决于应用程序的特定要求。

• 对于需要真正并行性的 CPU 密集型任务，线程通常是更好的选择。 考虑在具有 GIL 的语言（例如 Python）中使用多处理而不是多线程，以绕过 GIL 限制。
• 对于需要高响应速度和可伸缩性的 I/O 密集型任务，Async/await 通常是首选方法。 对于具有大量并发连接或操作的应用程序（例如 Web 服务器或网络客户端），尤其如此。

实际考虑因素：

• 语言支持：检查您使用的语言，并确保对您选择的方法提供支持。 Python、JavaScript、Java、Go 和 C# 都对这两种方法提供了良好的支持，但每种方法的生态系统和工具的质量将影响您完成任务的难易程度。
• 团队专业知识：考虑您的开发团队的经验和技能。 如果您的团队更熟悉线程，即使理论上 Async/await 更好，他们也可能更有效地使用该方法。
• 现有代码库：考虑您正在使用的任何现有代码库或库。 如果您的项目已经严重依赖线程或 Async/await，那么坚持使用现有方法可能会更容易。
• 性能分析和基准测试：始终对您的代码进行性能分析和基准测试，以确定哪种方法最适合您的特定用例。 不要依赖假设或理论优势。

真实世界的示例和用例

线程

• 图像处理：使用多个线程同时对多个图像执行复杂的图像处理操作。 这利用了多个 CPU 核心来加速处理时间。
• 科学模拟：使用线程并行运行计算密集型科学模拟，以减少总执行时间。
• 游戏开发：使用线程同时处理游戏的不同方面，例如渲染、物理和 AI。

Async/Await

• Web 服务器：处理大量并发客户端请求，而不会阻塞主线程。 例如，Node.js 在其非阻塞 I/O 模型中大量依赖 Async/await。
• 网络客户端：并发下载多个文件或发出多个 API 请求，而不会阻塞用户界面。
• 桌面应用程序：在后台执行长时间运行的操作，而不会冻结用户界面。
• 物联网设备：并发地接收和处理来自多个传感器的数据，而不会阻塞主应用程序循环。

并发编程的最佳实践

无论您选择线程还是 Async/await，遵循最佳实践对于编写可靠且高效的并发代码至关重要。

一般最佳实践

• 尽量减少共享状态：减少线程或异步任务之间共享状态的数量，以最大限度地减少竞争条件和同步问题的风险。
• 使用不可变数据：尽可能使用不可变数据结构，以避免需要同步。
• 避免阻塞操作：避免在异步任务中阻塞操作，以防止阻塞事件循环。
• 正确处理错误：实现适当的错误处理，以防止未处理的异常导致应用程序崩溃。
• 使用线程安全的数据结构：在线程之间共享数据时，使用提供内置同步机制的线程安全数据结构。
• 限制线程数量：避免创建太多线程，因为这会导致过多的上下文切换并降低性能。
• 使用并发实用程序：利用编程语言或框架提供的并发实用程序（例如锁、信号量和队列）来简化同步和通信。
• 彻底测试：彻底测试您的并发代码以识别和修复与并发相关的错误。 使用线程清理器和竞争检测器等工具来帮助识别潜在问题。

特定于线程

• 谨慎使用锁：使用锁来保护共享资源免受并发访问。 但是，请注意避免死锁，方法是以一致的顺序获取锁并尽快释放它们。
• 使用原子操作：尽可能使用原子操作以避免需要锁。
• 注意虚假共享：当线程访问恰好位于同一缓存行上的不同数据项时，就会发生虚假共享。 这会导致由于缓存失效而导致的性能下降。 为了避免虚假共享，请填充数据结构以确保每个数据项都位于单独的缓存行上。

特定于 Async/Await

• 避免长时间运行的操作：避免在异步任务中执行长时间运行的操作，因为这会阻塞事件循环。 如果您需要执行长时间运行的操作，请将其卸载到单独的线程或进程。
• 使用异步库：尽可能使用异步库和 API 以避免阻塞事件循环。
• 正确链接 Promises：正确链接 Promises 以避免嵌套回调和复杂的控制流。
• 小心异常：在异步任务中正确处理异常，以防止未处理的异常导致应用程序崩溃。

结论

并发编程是提高应用程序性能和响应速度的强大技术。 无论您选择线程还是 Async/await，都取决于应用程序的特定要求。 线程为 CPU 密集型任务提供真正的并行性，而 Async/await 非常适合需要高响应速度和可伸缩性的 I/O 密集型任务。 通过理解这两种方法之间的权衡并遵循最佳实践，您可以编写可靠且高效的并发代码。

请记住考虑您正在使用的编程语言、团队的技能，并始终对您的代码进行性能分析和基准测试，以便就并发实现做出明智的决策。 成功的并发编程最终取决于为这项工作选择最佳工具并有效地使用它。