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本又写了一行。
“那你在实际项目里用过asyncio吗？”
陈哲想了想，摇头：“用过一点。
不过有一次写异步爬虫，aiohttp搭配asyncio，跑起来之后发现有些请求没发出去。
后来查了半天，发现是事件循环里有个地方忘了await。
调了一天才找到。”
提米在旁边笑了一声：“我懂。
我第一次用asyncio的时候，在代码里写了个time.sleep，整个事件循环都卡住了。
后来才知道要用asyncio.sleep。
“7
几个人笑了。
气氛鬆快了一点。
本没笑。
他看著陈哲，又写了一行字。
“那gil在什么情况下是真正的瓶颈？”
陈哲的手指微微紧了一下。
这个问题的方向和他预想的不太一样——不是基础题，是在问真实场景的边界判断。
他想了想，开口：“如果是纯cpu计算，单线程已经跑满一个核心，gil就是瓶颈。
比如科学计算、图像处理、机器学习训练这些场景。
但那种情况一般用numpy，它底层是c，不在python层面算。”
本等著他继续。
“如果是混合场景，”
陈哲说，“计算加i0，比如web服务，gil的影响要看请求量和每个请求的计算占比。
qps不高的时候，gil不是问题。
qps上去之后，每个请求的计算时间只要超过几十毫秒，gil就会开始卡。”
他顿了顿。
“具体閾值要看业务。
一般估算的话，单核能撑的qps上限除以cpu占比，再除以並发係数。
比如单核能撑1000qps纯i0，如果每个请求有10%的cpu计算，那实际能撑的qps大概在100左右。
超过这个数就需要多进程或者换语言。”
本听完，没说话。
他低头在白板上又写了一行字。
这次写得很慢，像是在斟酌什么。
“你写过多线程的生產级代码吗？”
陈哲看著那行字，沉默了两秒。
然后他摇了摇头。
“没有。
我写的都是单机脚本和web后端。
多线程只在demo里跑过，没上过生產。”
本的眉头微微动了一下。
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