C语言函数传参

我在去年写的两篇专栏文章中已经介绍过多线程(threading)和异步IO(asyncio)，并向大家举例讲解了网工要如何将它们应用在我们平常的网络运维中来提升Python脚本的工作效率。这篇文章来介绍下另外一个可以实现并发编程的Python标准库：concurrent.futures。

基本概念

网工在自学Python的时候肯定或多或少听说过同步(Synchronous)、异步(Asynchronous)、单线程(Single Threaded)、多线程(Multi Threaded)、多进程(Multiprocessing)、多任务(Multitasking) 、并发(Concurrent)、并行(Parallesim)、协程(Coroutine)、I/O密集型(I/O-bound)、CPU密集型(CPU-bound)等术语，如何区分它们对学习Python的网工来说是一个难点，开篇讲concurrent.futures之前先把上述这些术语之间的关系和区别给大家大致捋一下：

1. 同步(Synchronous) VS 异步(Asynchronous)

所谓同步，可以理解为每当系统执行完一段代码或者函数后，系统将一直等待该段代码或函数返回的值或消息，直到系统接收到返回的值或消息后才继续往下执行下一段代码或者函数，在等待返回值或消息的期间，程序处于阻塞状态，系统将不做任何事情。而异步则恰恰相反，系统在执行完一段代码或者函数后，不用阻塞性地等待返回的值或消息，而是继续执行下一段代码或函数，在同一时间段里执行多个任务(而不是傻傻地等着一件事情做完并且直到结果出来了以后才去做下件事情)，将多个任务并发(注意不是并行)，从而提高程序的执行效率。如果你有读过数学家华罗庚的《统筹方法》，一定不会对其中所举的例子感到陌生：同样是沏茶的步骤，因为烧水需要一段时间，你不用等水煮沸了过后才来洗茶杯、倒茶叶(类似“同步”)，而是在等待烧水的过程中就把茶杯洗好，把茶叶倒好，等水烧开了就能直接泡茶喝了，这里烧水、洗茶杯、倒茶叶三个任务是在同一个时间段内并发完成的，这就是一种典型的“异步”。对我们网工来说，paramiko, netmiko, telnetlib, pexpect, ciscolib等第三方模块默认都是基于同步的，基于异步的模块有asyncio, asyncping, netdev等等(pexpect也支持异步，但是必须手动调，默认状态下是同步)。

2. 线程(Thread) VS 进程(Process)

所谓线程是指操作系统能够进行运算调度的最小单位。线程依托于进程存在，是进程中的实际运作单位，一个进程可以有多个线程，每条线程可以并发执行不同的任务。

3. 单线程(Single Threaded) VS 多线程 (Multi Threaded)

我们也可以引用同样的例子来说明单线程和多线程的区别。在上面讲到的华罗庚《统筹方法》里沏茶的这个例子中，如果只有一个人来完成烧水、洗茶杯、倒茶叶三项任务的话，因为此时只有一个劳动力，我们就可以把它看成是单线程(同步、异步IO都是基于单线程的)。假设我们能找来三个人分别负责烧水、洗茶杯、倒茶叶，那我们就可以把它看成是多线程，每一个劳动力代表一个线程，但是由于多线程的Global Interpreter Lock机制(俗称的GIL全局锁)的存在，实际上这三个劳动力并不是同时开工的，从并发的性能和效率的角度来看，多线程实际上是弱于基于单线程的异步IO的，这点我们已经在之前的两篇文章里通过实验验证了。
 

假设当前状态是已支付，这时候如果支付接口又接收到了支付请求，则会抛异常或拒绝此次处理。

总结

通过以上的了解我们可以知道，针对不同的业务场景我们需要灵活的选择幂等性的实现方式。

例如防止类似于前端重复提交、重复下单的场景就可以通过 Token 的机制实现，而那些有状态前置和后置转换的场景则可以通过状态机的方式实现幂等性，对于那些重复消费和接口重试的场景则使用数据库唯一索引的方式实现更合理。

（编辑：济宁站长网）

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