简介
本课程介绍了异步编程的概念，这是一种重要的编程范式。
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。并发使得我们能够在单核机器上创造出一种并行执行的假象，尽管实际上一次只能运行一个线程或进程。
并行是指同时执行多个任务。真正的并行只有在多核 CPU 的情况下才能实现。
一台拥有四个核心的机器，同时运行一百个进程，既是并行也是并发，但主要是并发，因为它一次最多只能处理四个任务。
在单核机器上实现并发的另一种范式是协作式多任务处理，接下来我们将讨论这一点。
协作式多任务处理
在单核机器上，通过上下文切换线程来获取 CPU 时间，从而实现多线程并发。当线程进行 I/O 操作或耗尽时间片时，操作系统会将其从 CPU 上移除。这种机制称为抢占式调度，即操作系统强制中断线程以释放 CPU 使用权。而 协作式多任务处理则采取不同的方式：正在运行的进程主动放弃 CPU 给其他进程使用。 例如，当进程因等待用户输入或发起网络请求而暂时无事可做时，它可以选择自愿让出 CPU。
进程调度器依赖于各个进程之间的相互配合来共享 CPU 资源，这也是这种多任务处理方式被称为“协作式多任务处理”或“非抢占式多任务处理”的原因。
Ruby 中的 Fiber 支持协作式多任务处理。任务的调度由程序员负责，如果某个任务行为异常，长时间占用 CPU 而不释放，就会导致其他任务无法执行，造成饥饿现象。
Ruby 的 Fiber 拥有自己的栈空间，可以被暂停和恢复。其概念上类似于协程。下面我们先澄清 Fiber 与相关概念的区别。
协程
协程是一种通用的编程概念，在多种编程语言中都有体现。协程可以被定义为一种特殊的函数，它可以在不丢失自身状态的情况下将控制权交还给调用者。 我们平时所熟悉的普通函数，它们在返回值后不再保留任何状态，可以看作是协程的一种特例，也称为子程序。
一些语言如 Python 还提供了类似的概念，称为生成器，本质上是迭代器，也是协程的一个子集。
Fiber
Fiber 本质上与协程是同一概念。例如，Python 中的协程在行为上与 Ruby 的 Fiber 类似。维基百科指出，两者唯一的区别在于：Fiber 是系统级构造，而协程是语言级构造。协程可以被视为 Fiber 的一种实现方式。从实际编程角度看，编写协程或 Fiber 并无本质差异。
此外，Fiber 的另一个优势是轻量级，相比线程更高效，且不会引发线程安全问题。使用 Fiber 时无需使用昂贵的锁机制或同步操作。
举个例子，我们可以用 Fiber 重写之前课程中的 ping-pong 示例。目前不必深究语法细节，注意以下代码中没有出现任何同步机制。
1pingFib = Fiber.new do 2 while true do 3 puts "ping" 4 Fiber.yield() 5 end 6end 7 8pongFib = Fiber.new do 9 while true do 10 puts "pong" 11 Fiber.yield() 12 end 13end 14 15 1610.times do 17 pingFib.resume() 18 pongFib.resume() 19end
异步编程
那么，为什么 Fiber 如此重要？因为它们支持协作式多任务处理，而协作式多任务处理为何重要？因为它使我们能够编写异步程序。让我们先通过一个类比来理解异步编程。
设想一家餐厅只有一位服务员。突然，三位顾客——Kohli、Amir 和 John 同时到来。他们各自决定点餐所需的时间不同：Kohli 需要 5 分钟，Amir 需要 10 分钟，John 只需 1 分钟。如果服务员先服务 Amir，耗时 10 分钟，接着服务 Kohli 用掉 5 分钟，最后服务 John 用掉 1 分钟，总共花费 16 分钟完成所有点单。然而在此过程中，John 等待了 15 分钟，Kohli 等待了 10 分钟，Amir 则无需等待。
现在假设服务员知道每位顾客需要多少时间做决定。他可以先服务 John（1 分钟），再服务 Amir（10 分钟），最后服务 Kohli（5 分钟）。这样每位顾客都无需等待，仿佛有三位专属服务员，但实际上只有一位。更重要的是，总耗时仅为 10 分钟，远低于之前的 16 分钟。
这个单一服务员的情景可以类比为单线程在处理多个任务。当某个任务因外部操作（如 I/O）阻塞时，线程立即转去处理其他已准备就绪的任务。这就是使用单线程实现异步处理的典型例子。
回到餐厅类比，如果我们增加服务员数量，就能服务更多顾客，这代表多线程下的异步处理。但在 MRI Ruby 中无法实现这一点，因为同一时刻只能有一个线程运行。
最后，为每个顾客分配一名专属服务员的做法，属于典型的多线程模式，但缺乏异步性，效率低下。若每个工作项都阻塞等待外部结果，而对应线程被完全占用，系统能处理的工作项数量将受到严重限制。
此外，当说一个线程在等待外部结果时，指的是底层硬件设备（如磁盘控制器、网卡等）正在处理请求，而操作系统线程本身处于空闲状态。在此期间，该线程完全占用内存和其他资源，却什么也不做。请记住，不存在隐藏的后台线程在为阻塞的线程生成结果。
我们可以通过单线程或多线程实现异步，但多线程并不等于异步。一个系统可以是多线程的，却完全没有异步特性。
引入异步机制可以显著提升系统的吞吐量——用相同的资源完成更多的工作。同样的服务员数量可以服务更多顾客。但异步并不会加快计算速度。 服务员无法比顾客做出选择更快地记录订单。