简介

并发可以被定义为同时处理多个任务。即使在单核 CPU 的机器上，也可以并发运行多个进程或线程，但此时并非并行执行。并发通过让单个 CPU 一次只运行一个线程或进程，创造出一种并行执行的假象。

并行是指真正同时执行多个任务。只有在多核 CPU 的情况下才能实现真正的并行。

一台拥有四个核心的机器，同时运行一百个进程，既是并发也是并行，但主要体现为并发，因为同一时间只能处理四个任务。

async.io

async.io 指的是异步输入输出，是一种编程范式，通过单个线程或事件循环实现高并发。这一模型并非 Python 独有，在其他语言和框架中也有实现，其中最著名的是 JavaScript 的 NodeJS。

示例

为了理解 async.io 的概念，我们考虑一家餐厅里只有一位服务员的情况。突然，三位顾客——柯利、阿米尔和约翰同时到来。他们收到菜单后，各自需要不同时间决定点什么。假设柯利需要 5 分钟，阿米尔需要 10 分钟，约翰只需要 1 分钟。如果服务员先从阿米尔开始，耗时 10 分钟完成他的点单，接着服务柯利，花费 5 分钟记录订单，最后花 1 分钟处理约翰的点单，那么总共耗时 10 + 5 + 1 = 16 分钟完成所有点单。然而，在这个顺序中，约翰要等 15 分钟才轮到他，柯利等了 10 分钟，而阿米尔则无需等待。

现在假设服务员知道每位顾客所需决策时间，他可以先服务约翰，再服务阿米尔，最后服务柯利。这样每位顾客的等待时间都为 0 分钟。尽管实际上只有一位服务员，却创造出了三位专属服务员的假象。此外，完成全部点单所需的总时间仅为 10 分钟，远少于之前的 16 分钟。

有 JavaScript 背景的读者会发现 async.io 与 NodeJS 的工作方式非常相似。NodeJS 内部使用单线程事件循环来处理所有请求。

阅读提示

对于进阶读者，如果已经熟悉接下来几章的内容，可以选择跳过。后续章节将介绍使用 async.io 所需的基础知识。