python asyncio as_completed 疑惑

Question

在阅读了很多关于 asyncio 的文章之后（我对此一窍不通），我设法编写了一些简单的程序来执行我希望它们执行的操作。

然而，我对 as_completed 方法有一些疑问：它在内部如何工作以及它如何影响我的 cpu 使用。

所以，有以下片段：

#as_completed_example.py
import asyncio
import tqdm
import datetime
import sys
import signal
import random
#--------------------------------------------------------------------------------------
async def heavy_load(i):
    #tqdm.tqdm.write('#DEBUG    '+datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')+' '+str(i))
    await asyncio.sleep(random.random())
    return None
#--------------------------------------------------------------------------------------
async def main():
    length  =   int(sys.argv[1])
    inputs  =   list(range(length))
    pbar    =   tqdm.tqdm(total=len(inputs),position=0,leave=True,bar_format='#PROGRESS {desc}: {percentage:.3f}%|{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}')
    tasks   =   [heavy_load(i) for i in inputs]
    for future in asyncio.as_completed(tasks):
        _ = await future
        pbar.update(1)
        pbar.refresh()            
#---------------------------------------------------------------------------    
def sigint_handler(signum,frame):
    tqdm.tqdm.write('#INFO '+datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')+' user aborted execution!')
    sys.exit(0)
#---------------------------------------------------------------------------    
if(__name__=='__main__'):
    signal.signal(signal.SIGINT,sigint_handler)
    asyncio.run(main())

如果我将其命名为 python3 as_completed_example.py 1000 ，它可以完美运行。然而，如果我将其称为 as_completed_example.py 1000000 (large number)，我会发现我的进度条在很长一段时间内都停留在 0%：

-虽然我的进度条是 0%，

--我的 cpu 发生了什么？ 因为它需要一个核心才能达到 100% 使用率

--为什么我过了一段时间 as_completed 还没有收到任何 future？

Answer 1

这里有几个问题，如果可能的话应该避免在SO上。但是你的前两个问题有一个简单的答案。为什么它会固定一个 CPU，为什么在打印进度条之前会有延迟？有很多 single-threaded 工作要做。

asyncio 运行一切都在一个线程中，除非你明确地不这样做。您正在构建的任务需要在 asyncio 中进行大量内部设置，尤其是对 as_completed 的调用。您可以查看 at the source 了解详细信息，但它必须：

为你的未来创造一个 set。不算太贵，但也不是免费的。
设置生产者和消费者队列来控制尚未运行的任务和已经完成的任务。对于您正在使用的如此大量的任务，这可能会导致多次大量分配，这可能是一个真正的杀手。
在期货完成时安排回调运行。这主要是将它们从队列移到另一个队列，并将它们从期货的 set 中移除，其中 none 是免费的。
每个期货收益

事实上这里有很多设置，而且这需要相当多的时间，通过改变输入的大小可以很容易地看出这一点。在我的笔记本电脑上，任何期货运行真正从大小 100000 开始跌落悬崖之前的时间。此外，它下降了 non-linearly，这表明这个大小对我机器上的内存层次结构特别不利（例如，在这个大小之后有更多的缓存未命中）。

我还发现 asyncio 事件循环的 解决方案 可能在这里发挥了作用。时间必须随着期货的消耗而流逝。您正在创建许多期货，其中许多期货几乎同时完成（正如@user4815162342 在评论中正确指出的那样），在事件循环的单个滴答声中。事件循环的每个滴答声需要大量工作，而且必须全部在单个线程上完成。

这很清楚，事实上整个事情需要超过 1 秒才能完成。最大睡眠间隔为 1 秒，因为 random.random 为您提供了 [0, 1.0) 的值，但整个应用程序需要更长的时间。因此，这里进行的工作不仅仅是“一秒钟的价值”，而且所有工作都在一个线程中。

python asyncio as_completed 疑惑

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