Python asyncio 的事件循环模型

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asyncio事件循环是单线程协作式调度中枢,通过await挂起协程、Future标记完成、Task作为调度单元实现高并发I/O;它不创建线程,所有操作在同一线程顺序执行,需显式管理生命周期。

Python asyncio 的事件循环模型

pythonasyncio 事件循环(Event Loop)是异步编程的核心运行时,它不依赖操作系统线程调度,而是通过单线程协作式调度协程(coroutines),实现高并发 I/O 密集型任务。理解其模型,关键在于把握“谁在跑、怎么跑、何时切”这三个问题。

事件循环是单线程的调度中枢

每个 Python 进程默认最多一个正在运行的事件循环(主线程中可通过 asyncio.get_event_loop() 或更推荐的 asyncio.get_running_loop() 获取)。它不是后台守护线程,而是一个持续轮询的主循环:监听 I/O 事件(如 socket 可读/可写)、检查定时器是否到期、执行已就绪的回调和协程——所有这些都在**同一个线程内顺序执行**,没有竞态,也无需加锁。

常见误区:以为 await 会自动开新线程。实际上,await 只是把控制权交还给事件循环,让其去调度其他协程;真正的 I/O 等待由底层系统调用(如 epollkqueueselect)非阻塞完成,事件循环收到通知后才恢复对应协程。

协程挂起与恢复靠 await 和 Future 驱动

协程函数(用 async def 定义)调用后返回一个协程对象(coroutine Object),它本身不执行,必须被事件循环驱动。当协程执行到 await 表达式时:

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  • 若被 await 的对象是 FutureTask 或另一个协程,事件循环会检查其是否“已完成”;
  • 若未完成,当前协程被挂起,控制权交还给事件循环,该协程进入等待队列;
  • 当底层 I/O 完成或定时器触发,事件循环将对应 Future 标记为 done,并把关联的协程重新加入就绪队列;
  • 下次循环迭代时,该协程从 await 后继续执行。

简言之:await 是协程的“让出点”,Future 是状态容器,事件循环是“裁判+调度员”。

Task 是被调度的基本单位,不是线程

直接 await coro 是同步等待,会阻塞当前协程直到完成。要真正并发,需用 asyncio.create_task(coro) 将协程包装为 Task 对象——这是事件循环调度的最小可取消单元。

Task 本质是继承Future 的协程封装器,它自动被调度执行,并支持 cancel()done()result() 等操作。多个 Task 并发运行,共享同一个事件循环,彼此切换完全由事件循环在 I/O 暂停点(即 await)决定,无上下文切换开销。

例如:asyncio.gather(task1, task2, task3) 会并发启动三者,等全部完成才返回结果;而 await task1; await task2 是串行执行。

事件循环的生命周期需显式管理

在脚本或服务中,不能只创建协程就完事。典型启动模式是:

  • 调用 asyncio.run(main()):最简单方式,它自动创建新事件循环、运行协程、关闭循环;
  • 手动管理:用 loop = asyncio.new_event_loop() 创建,loop.run_until_complete(coro) 运行,最后 loop.close()
  • 长期服务(如 Web 服务器)常调用 loop.run_forever(),配合 loop.stop() 终止。

注意:asyncio.run() 每次调用都新建循环,不可在已有运行中的循环里重复调用;子线程中需自行创建并启动循环,主线程循环不能跨线程共享。

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