并发思维进化：使用并行调用点亮后端

后端

2023-09-08 04:24:18

哈喽，大家好！我是捡田螺的小男孩，欢迎来到后端思维专栏的第二篇文章。在上一篇文章中，我们探讨了36个设计接口的锦囊，其中就提到了一个优化接口的利器：并行调用。今天，我们就来深入了解一下这个神奇的技术。

在软件开发中，后端往往需要处理大量的并发请求。传统的串行调用方式会逐个执行请求，这会拖慢系统的响应时间。而并行调用则允许同时执行多个请求，大大提高了系统的并发处理能力。

如何实现并行调用

实现并行调用有多种方法，这里介绍两种最常见的：

1. 多线程

多线程技术允许在一个进程中创建多个线程，每个线程可以同时执行不同的任务。使用多线程进行并行调用时，我们需要创建多个线程，每个线程负责执行一个请求。

2. 协程

协程是一种轻量级的多线程，它允许在一个线程中同时执行多个任务。与多线程相比，协程的开销更低，可以处理更多的并发请求。

使用并行调用的好处

并行调用带来的好处显而易见：

提升并发处理能力： 同时执行多个请求，提高系统的吞吐量。
降低响应时间： 减少单个请求的等待时间，提升用户体验。
节省资源： 与串行调用相比，并行调用可以节省CPU和内存资源。

编写并行调用模板

下面，我们将手把手教你编写一个并行调用模板：

1. 确定需要并行调用的请求

首先，我们需要确定哪些请求可以并行执行。一般来说，涉及到IO操作（例如数据库查询、HTTP请求）的请求可以并行执行。

2. 选择并行调用技术

根据系统的需要，选择多线程或协程技术进行并行调用。

3. 创建并行调用函数

编写一个函数来执行并行调用。这个函数需要接收要并行调用的请求列表，并返回请求的结果。

4. 执行并行调用

在主函数中，调用并行调用函数，并处理返回的结果。

实例代码

下面是一个使用协程进行并行调用的示例代码：

import asyncio

async def main():
    async def fetch(url):
        response = await aiohttp.request('GET', url)
        return response.status

    tasks = [fetch('https://example.com') for i in range(10)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())