Mis vahe on asünkroonsusel ja mitmetöötlusel?

Asünkroonsus ja mitme niidiga töötamine on kaks lähenemisviisi paralleelsete ülesannete täitmiseks.

• Mitme niidiga töötamine (multithreading) hõlmab mitme niidi loomist ja täitmist ühe protsessi raames. Niidid täidetakse paralleelselt (paljude tuumade süsteemides) või pseudoparalleelselt (ühe tuumaga süsteemides kontekstivahetuse kaudu). Sobib CPU-intensiivsete ülesannete jaoks.

  import threading
  import time
  
  def task(name):
      # Töö imiteerimine
      time.sleep(1)
      print(f"Niit {name} lõpetas")
  
  niidid = []
  for i in range(3):
      niit = threading.Thread(target=task, args=(i,))
      niidid.append(niit)
      niit.start() # Niidi käivitamine
  
  for niit in niidid:
      niit.join() # Ootab niidi lõpetamist
  
  print("Kõik niidid on lõpetatud")
  

• Asünkroonsus (asynchronous) põhineb ühe niidi kasutamisel (või väikese arvu niitide) sündmuspõhise arhitektuuri kaudu. Selle asemel, et oodata blokeeriva operatsiooni (näiteks sisend-väljund) lõppu, "annab" ülesanne juhtimise edasi, võimaldades teistele ülesannetele jätkata, ja "jätkub" siis, kui operatsioon on lõpetatud. Sobib I/O-põhiste ülesannete jaoks.

  import asyncio
  import time
  
  async def async_task(name):
      # Asünkroonne blokeeriv operatsioon (näiteks võrgupäring)
      await asyncio.sleep(1)
      print(f"Asünkroonne ülesanne {name} lõpetas")
  
  async def main():
      ülesanded = []
      for i in range(3):
          ülesanne = asyncio.create_task(async_task(i))
          ülesanded.append(ülesanne)
  
      await asyncio.gather(*ülesanded) # Ootab asünkroonsete ülesannete lõppu
  
  if __name__ == "__main__":
      asyncio.run(main())
      print("Kõik asünkroonsed ülesanded on lõpetatud")
  

Peamised erinevused:

Aspekt	Mitme niidiga töötamine (Threading)	Asünkroonsus (Asyncio)
Täitmine	Mitme niidiga, paralleelselt või pseudoparalleelselt	Tavaliselt üks niit, ülesannete vahetamisega
Mudel	Põhineb OS niididel, eelnevalt välja lõigatud mitme ülesande täitmine	Põhineb sündmuste tsüklil, koostöövõimeline mitme ülesande täitmine
Komplekssus	Niitide haldamine, lukud, GIL (Pythonis)	Korutinate haldamine, await/async
Kasutus	CPU-ressursi nõudvad ülesanded	I/O-ressursi nõudvad ülesanded
GIL (Python)	Piirab reaalset paralleelsust CPU-ressursi nõudvas koodis	Ei ole probleem I/O-ressursi nõudvates ülesannetes