Python Asyncio의 스케줄링 원리는 무엇입니까?

1. 기본 소개

Python.Asyncio는 세 가지 대기 가능 객체 외에도 코어 스케줄링과 관련된 다른 기능을 포함하는 크고 포괄적인 라이브러리입니다. runners.py, base_event.py 및 event.py 세 파일에 있습니다. Python.Asyncio是一个大而全的库，它包括很多功能，而跟核心调度相关的逻辑除了三种可等待对象外，还有其它一些功能，它们分别位于runners.py，base_event.py，event.py三个文件中。

runners.py文件有一个主要的类--Runner，它的主要职责是做好进入协程模式的事件循环等到初始化工作，以及在退出协程模式时清理还在内存的协程，生成器等对象。

协程模式只是为了能方便理解，对于计算机而言，并没有这样区分

event.py文件除了存放着EventLoop对象的接口以及获取和设置EventLoop的函数外，还有两个EventLoop可调度的对象，分别为Handler和TimerHandler，它们可以认为是EvnetLoop调用其它对象的容器，用于连接待调度对象和事件循环的关系，不过它们的实现非常简单，对于Handler，它的源码如下:

# 已经移除了一些不想关的代码
class Handle:
    def __init__(self, callback, args, loop, context=None):
        # 初始化上下文，确保执行的时候能找到Handle所在的上下文
        if context is None:
            context = contextvars.copy_context()
        self._context = context
        self._loop = loop
        self._callback = callback
        self._args = args
        self._cancelled = False

    def cancel(self):
        # 设置当前Handle为取消状态
        if not self._cancelled:
            self._cancelled = True
            self._callback = None
            self._args = None
    def cancelled(self):
        return self._cancelled
    def _run(self):
        # 用于执行真正的函数，且通过context.run方法来确保在自己的上下文内执行。
        try:
            # 保持在自己持有的上下文中执行对应的回调
            self._context.run(self._callback, *self._args)
        except (SystemExit, KeyboardInterrupt):
            raise
        except BaseException as exc:
            cb = format_helpers._format_callback_source(
                self._callback, self._args)
            msg = f'Exception in callback {cb}'
            context = {
                'message': msg,
                'exception': exc,
                'handle': self,
            }
            self._loop.call_exception_handler(context)

通过源码可以发现，Handle功能十分简单，提供了可以被取消以及可以在自己所处的上下文执行的功能，而TimerHandle继承于Handle比Handle多了一些和时间以及排序相关的参数，源码如下:

class TimerHandle(Handle):
    def __init__(self, when, callback, args, loop, context=None):
        super().__init__(callback, args, loop, context)
        self._when = when
        self._scheduled = False
    def __hash__(self):
        return hash(self._when)
    def __lt__(self, other):
        if isinstance(other, TimerHandle):
            return self._when < other._when
        return NotImplemented
    def __le__(self, other):
        if isinstance(other, TimerHandle):
            return self._when < other._when or self.__eq__(other)
        return NotImplemented
    def __gt__(self, other):
        if isinstance(other, TimerHandle):
            return self._when > other._when
        return NotImplemented
    def __ge__(self, other):
        if isinstance(other, TimerHandle):
            return self._when > other._when or self.__eq__(other)
        return NotImplemented
    def __eq__(self, other):
        if isinstance(other, TimerHandle):
            return (self._when == other._when and
                    self._callback == other._callback and
                    self._args == other._args and
                    self._cancelled == other._cancelled)
        return NotImplemented
    def cancel(self):
        if not self._cancelled:
            # 用于通知事件循环当前Handle已经退出了
            self._loop._timer_handle_cancelled(self)
        super().cancel()
    def when(self):
        return self._when

通过代码可以发现，这两个对象十分简单，而我们在使用Python.Asyncio时并不会直接使用到这两个对象，而是通过loop.call_xxx系列方法来把调用封装成Handle对象，然后等待EventLoop执行。 所以loop.call_xxx系列方法可以认为是EventLoop的注册操作，基本上所有非IO的异步操作都需要通过loop.call_xxx方法来把自己的调用注册到EventLoop中，比如Task对象就在初始化后通过调用loop.call_soon方法来注册到EventLoop中，loop.call_sonn的实现很简单，

它的源码如下：

class BaseEventLoop:
    ...
    def call_soon(self, callback, *args, context=None):
        # 检查是否事件循环是否关闭，如果是则直接抛出异常
        self._check_closed()
        handle = self._call_soon(callback, args, context)
        return handle

   def _call_soon(self, callback, args, context):
        # 把调用封装成一个handle，这样方便被事件循环调用
        handle = events.Handle(callback, args, self, context)
        # 添加一个handle到_ready，等待被调用
        self._ready.append(handle)
        return handle

可以看到call_soon真正相关的代码只有10几行，它负责把一个调用封装成一个Handle，并添加到self._reday中，从而实现把调用注册到事件循环之中。

loop.call_xxx系列函数除了loop.call_soon系列函数外，还有另外两个方法--loop.call_at和loop.call_later，它们类似于loop.call_soon，不过多了一个时间参数，来告诉EventLoop在什么时间后才可以调用，同时通过loop.call_at和loop.call_later注册的调用会通过Python的堆排序模块headpq注册到self._scheduled变量中，

具体代码如下：

class BaseEventLoop:
    ...
    def call_later(self, delay, callback, *args, context=None):
        if delay is None:
            raise TypeError('delay must not be None')
        timer = self.call_at(self.time() + delay, callback, *args, context=context)
        return timer

    def call_at(self, when, callback, *args, context=None):
        if when is None:
            raise TypeError("when cannot be None")
        self._check_closed()
        # 创建一个timer handle，然后添加到事件循环的_scheduled中，等待被调用
        timer = events.TimerHandle(when, callback, args, self, context)
        heapq.heappush(self._scheduled, timer)
        timer._scheduled = True
        return timer

2.EventLoop的调度实现

在文章《Python Asyncio中Coroutines,Tasks,Future可等待对象的关系及作用》中已经分析到了runner会通过loop.run_until_complete来调用mainTask从而开启EventLoop的调度，所以在分析EventLoop的调度时，应该先从loop.run_until_complete入手，

对应的源码如下：

class BaseEventLoop:
    def run_until_complete(self, future):
        ...
        new_task = not futures.isfuture(future)
        # 把coroutine转换成task，这样事件循环就可以调度了，事件循环的最小调度单位为task
        # 需要注意的是此时事件循环并没注册到全局变量中，所以需要显示的传进去，
        # 同时Task对象注册的时候，已经通过loop.call_soon把自己注册到事件循环中，等待调度
        future = tasks.ensure_future(future, loop=self)
        if new_task:
            # An exception is raised if the future didn't complete, so there
            # is no need to log the "destroy pending task" message
            future._log_destroy_pending = False
        # 当该task完成时，意味着当前事件循环失去了调度对象，无法继续调度，所以需要关闭当前事件循环，程序会由协程模式返回到线程模式
        future.add_done_callback(_run_until_complete_cb)
        try:
            # 事件循环开始运行
            self.run_forever()
        except:
            if new_task and future.done() and not future.cancelled():
                # The coroutine raised a BaseException. Consume the exception
                # to not log a warning, the caller doesn't have access to the
                # local task.
                future.exception()
            raise
        finally:
            future.remove_done_callback(_run_until_complete_cb)
        if not future.done():
            raise RuntimeError('Event loop stopped before Future completed.')

        return future.result()

    def run_forever(self):
        # 进行一些初始化工作
        self._check_closed()
        self._check_running()
        self._set_coroutine_origin_tracking(self._debug)
        self._thread_id = threading.get_ident()

        old_agen_hooks = sys.get_asyncgen_hooks()
        # 通过asyncgen钩子来自动关闭asyncgen函数，这样可以提醒用户生成器还未关闭
        sys.set_asyncgen_hooks(firstiter=self._asyncgen_firstiter_hook,
                               finalizer=self._asyncgen_finalizer_hook)
        try:
            # 设置当前在运行的事件循环到全局变量中，这样就可以在任一阶段获取到当前的事件循环了
            events._set_running_loop(self)
            while True:
                # 正真执行任务的逻辑
                self._run_once()
                if self._stopping:
                    break
        finally:
            # 关闭循环, 并且清理一些资源
            self._stopping = False
            self._thread_id = None
            events._set_running_loop(None)
            self._set_coroutine_origin_tracking(False)
            sys.set_asyncgen_hooks(*old_agen_hooks)

这段源码并不复杂，它的主要逻辑是通过把Corotinue转为一个Task对象，然后通过Task对象初始化时调用loop.call_sonn方法把自己注册到EventLoop中，最后再通过loop.run_forever中的循环代码一直运行着，直到_stopping被标记为True:

while True:
    # 正真执行任务的逻辑
    self._run_once()
    if self._stopping:
        break

可以看出，这段代码是确保事件循环能一直执行着，自动循环结束，而真正调度的核心是_run_once

runners.py 파일에는 Runner라는 하나의 기본 클래스가 있습니다. 주요 역할은 코루틴 모드 이벤트 루프에 들어가서 초기화 작업을 기다린 후 코루틴에서 종료하는 것입니다. 모드에서는 아직 메모리에 있는 코루틴, 생성기 및 기타 개체를 정리합니다.

코루틴 모드는 단지 이해의 편의를 위한 것일 뿐입니다. 컴퓨터의 경우 EventLoop를 저장하는 것 외에는

event.py 파일에 차이가 없습니다. code >객체의 인터페이스와 EventLoop를 가져오고 설정하는 함수 외에도 Handler라는 두 개의 EventLoop 예약 가능 객체가 있습니다. 및 TimerHandler는 예약할 개체와 이벤트 루프 사이의 관계를 연결하는 데 사용되는 다른 개체를 호출하기 위한 EvnetLoop의 컨테이너로 간주될 수 있지만 구현은 다음과 같습니다. 매우 간단합니다. Handler의 경우 🎜 소스 코드는 다음과 같습니다. 🎜🎜

class BaseEventLoop:
    ...
    def _run_once(self):
        # self._scheduled是一个列表，它只存放TimerHandle
        sched_count = len(self._scheduled)
        ###############################
        # 第一阶段，整理self._scheduled #
        ###############################
        if (sched_count > _MIN_SCHEDULED_TIMER_HANDLES and
            self._timer_cancelled_count / sched_count > _MIN_CANCELLED_TIMER_HANDLES_FRACTION):
            # 当待调度的任务数量超过100且待取消的任务占总任务的50%时，才进入这个逻辑
            # 把需要取消的任务移除
            new_scheduled = []
            for handle in self._scheduled:
                if handle._cancelled:
                    # 设置handle的_cancelled为True，并且把handle从_scheduled中移除
                    handle._scheduled = False
                else:
                    new_scheduled.append(handle)

            # 重新排列堆
            heapq.heapify(new_scheduled)
            self._scheduled = new_scheduled
            self._timer_cancelled_count = 0
        else:
            # 需要取消的handle不多，则只会走这个逻辑，这里会把堆顶的handle弹出，并标记为不可调度，但不会访问整个堆
            while self._scheduled and self._scheduled[0]._cancelled:
                self._timer_cancelled_count -= 1
                handle = heapq.heappop(self._scheduled)
                handle._scheduled = False

        #################################
        # 第二阶段，计算超时值以及等待事件IO #
        #################################
        timeout = None
        # 当有准备调度的handle或者是正在关闭时，不等待，方便尽快的调度
        if self._ready or self._stopping:
            timeout = 0
        elif self._scheduled:
            # Compute the desired timeout.
            # 如果堆有数据时，通过堆顶的handle计算最短的超时时间，但是最多不能超过MAXIMUM_SELECT_TIMEOUT，以免超过系统限制
            when = self._scheduled[0]._when
            timeout = min(max(0, when - self.time()), MAXIMUM_SELECT_TIMEOUT)

        # 事件循环等待事件，直到有事件或者超时
        event_list = self._selector.select(timeout)

        ##################################################
        # 第三阶段，把满足条件的TimeHandle放入到self._ready中 #
        ##################################################
        # 获取得到的事件的回调，然后装填到_ready
        self._process_events(event_list)

        # 把一些在self._scheduled且满足调度条件的handle放到_ready中，比如TimerHandle。
        # end_time为当前时间+一个时间单位，猜测是能多处理一些这段时间内产生的事件
        end_time = self.time() + self._clock_resolution
        while self._scheduled:
            handle = self._scheduled[0]
            if handle._when >= end_time:
                break
            handle = heapq.heappop(self._scheduled)
            handle._scheduled = False
            self._ready.append(handle)

        ################################################################################
        # 第四阶段，遍历所有准备调度的handle，并且通过handle的context来执行handle对应的callback #
        ################################################################################
        ntodo = len(self._ready)
        for i in range(ntodo):
            handle = self._ready.popleft()
            # 如果handle已经被取消，则不调用
            if handle._cancelled:
                continue
            if self._debug:
                try:
                    self._current_handle = handle
                    t0 = self.time()
                    handle._run()
                    dt = self.time() - t0
                    if dt >= self.slow_callback_duration:
                        # 执行太久的回调，记录下来，这些需要开发者自己优化
                        logger.warning('Executing %s took %.3f seconds',
                                       _format_handle(handle), dt)
                finally:
                    self._current_handle = None
            else:
                handle._run()
        handle = None  # Needed to break cycles when an exception occurs.

🎜 Handle 함수는 매우 간단하며 다음과 같은 기능을 제공합니다. 현재 있는 컨텍스트에서 취소 및 실행될 수 있으며 TimerHandle은 Handle에서 상속되며 Handle보다 시간 및 정렬과 관련된 매개변수가 더 많습니다. 🎜

import asyncio
import threading
def task():
    print("task")
def run_loop_inside_thread(loop):
    loop.run_forever()
loop = asyncio.get_event_loop()
threading.Thread(target=run_loop_inside_thread, args=(loop,)).start()
loop.call_soon(task)

🎜코드를 통해 알 수 있는 것은 이 두 개체가 매우 간단하다는 것입니다. Python.Asyncio를 사용할 때는 이 두 개체를 직접 사용하지 않습니다. 대신 loop.call_xxx 일련의 메소드를 통해 호출을 Handle 객체로 캡슐화한 다음 EventLoop가 실행될 때까지 기다립니다. 실행. 따라서 loop.call_xxx 메서드 시리즈는 EventLoop의 등록 작업으로 간주될 수 있습니다. 기본적으로 모든 비 IO 비동기 작업은 loop.call_xxx를 전달해야 합니다. 메소드를 사용하여 EventLoop에 대한 호출을 등록하려면 loop.call_soon<을 호출하여 <code>Task 객체를 에 등록합니다. EventLoop에서 loop.call_sonn 구현은 매우 간단합니다. 🎜🎜🎜 소스 코드는 다음과 같습니다. 🎜🎜

event_list = self._selector.select(timeout)

🎜 call_soon에 실제로 관련된 코드는 몇 줄로 호출을 Handle에 캡슐화하고 이를 self._reday에 추가하는 역할을 합니다. , 호출을 이벤트 루프에 등록합니다. 🎜🎜loop.call_soon 함수 시리즈 외에도 loop.call_at 및 loop.call_later라는 두 가지 다른 메서드가 있습니다. loop.call_soon과 유사하지만 EventLoop에 호출 가능한 시간을 알려주고 동시에 에 의해 등록된 호출을 전달하는 추가 시간 매개변수가 있습니다. loop.call_at 및 loop.call_later는 Python의 힙 정렬 모듈 headpq >self를 통해 에 등록됩니다. _scheduled 변수, 🎜🎜🎜구체적인 코드는 다음과 같습니다: 🎜🎜

class BaseEventLoop:
    ...
    def call_soon_threadsafe(self, callback, *args, context=None):
        """Like call_soon(), but thread-safe."""
        self._check_closed()
        handle = self._call_soon(callback, args, context)
        self._write_to_self()
        return handle

🎜2. EventLoop 구현 예약 🎜🎜"Python Asyncio에서 코루틴, 작업, 미래 대기 가능 객체의 관계와 역할" 기사에서 runner는 loop.run_until_complete를 통해 mainTask를 호출하여 EventLoop의 스케줄링을 시작하는 것으로 분석되었습니다. 분석 EventLoop를 예약할 때 loop.run_until_complete로 시작해야 합니다. 🎜🎜🎜의 해당 소스 코드는 다음과 같습니다. 🎜🎜

class BaseSelectorEventLoop(base_events.BaseEventLoop):
    #######
    # 创建 #
    #######
    def __init__(self, selector=None):
        super().__init__()

        if selector is None:
            # 获取最优的selector
            selector = selectors.DefaultSelector()
        self._selector = selector
        # 创建pipe
        self._make_self_pipe()
        self._transports = weakref.WeakValueDictionary()
    def _make_self_pipe(self):
        # 创建Pipe对应的sock 
        self._ssock, self._csock = socket.socketpair()
        # 设置sock为非阻塞
        self._ssock.setblocking(False)
        self._csock.setblocking(False)
        self._internal_fds += 1
        # 阻塞服务端sock读事件对应的回调
        self._add_reader(self._ssock.fileno(), self._read_from_self)
    def _add_reader(self, fd, callback, *args):
        # 检查事件循环是否关闭
        self._check_closed()
        # 封装回调为handle对象
        handle = events.Handle(callback, args, self, None)
        try:
            key = self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 如果没有注册到系统的事件循环，则注册
            self._selector.register(fd, selectors.EVENT_READ,
                                    (handle, None))
        else:
            # 如果已经注册过，则更新
            mask, (reader, writer) = key.events, key.data
            self._selector.modify(fd, mask | selectors.EVENT_READ,
                                  (handle, writer))
            if reader is not None:
                reader.cancel()
        return handle

    def _read_from_self(self):
        # 负责消费sock数据
        while True:
            try:
                data = self._ssock.recv(4096)
                if not data:
                    break
                self._process_self_data(data)
            except InterruptedError:
                continue
            except BlockingIOError:
                break
    #######
    # 删除 #
    #######
    def _close_self_pipe(self):
        # 注销Pipe对应的描述符 
        self._remove_reader(self._ssock.fileno())
        # 关闭sock
        self._ssock.close()
        self._ssock = None
        self._csock.close()
        self._csock = None
        self._internal_fds -= 1

    def _remove_reader(self, fd):
        # 如果事件循环已经关闭了，就不用操作了
        if self.is_closed():
            return False
        try:
            # 查询文件描述符是否在selector中
            key = self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 不存在则返回
            return False
        else:
            # 存在则进入移除的工作
            mask, (reader, writer) = key.events, key.data
            # 通过事件掩码判断是否有其它事件
            mask &= ~selectors.EVENT_READ
            if not mask:
                # 移除已经注册到selector的文件描述符
                self._selector.unregister(fd)
            else:
                # 移除已经注册到selector的文件描述符，并注册新的事件
                self._selector.modify(fd, mask, (None, writer))

            # 如果reader不为空，则取消reader
            if reader is not None:
                reader.cancel()
                return True
            else:
                return False

🎜이 소스 코드는 복잡하지 않습니다. , 기본 논리 이는 Corotinue를 Task 개체로 변환한 다음 Task가 실행될 때 <code>loop.call_sonn 메서드를 호출하여 수행됩니다. 객체가 초기화됩니다. EventLoop에 자신을 등록하고 마지막으로 _stopping이 다음과 같이 표시될 때까지 loop.run_forever의 루프 코드를 실행합니다. True:🎜

event_list = self._selector.select(timeout)

🎜이 코드는 이벤트 루프가 항상 실행될 수 있고 루프가 자동으로 종료되도록 보장한다는 것을 알 수 있습니다. 실제 스케줄링의 핵심은 _run_once입니다. 함수, 🎜🎜🎜소스 코드는 다음과 같습니다.🎜🎜

class BaseEventLoop:
    ...
    def _run_once(self):
        # self._scheduled是一个列表，它只存放TimerHandle
        sched_count = len(self._scheduled)
        ###############################
        # 第一阶段，整理self._scheduled #
        ###############################
        if (sched_count > _MIN_SCHEDULED_TIMER_HANDLES and
            self._timer_cancelled_count / sched_count > _MIN_CANCELLED_TIMER_HANDLES_FRACTION):
            # 当待调度的任务数量超过100且待取消的任务占总任务的50%时，才进入这个逻辑
            # 把需要取消的任务移除
            new_scheduled = []
            for handle in self._scheduled:
                if handle._cancelled:
                    # 设置handle的_cancelled为True，并且把handle从_scheduled中移除
                    handle._scheduled = False
                else:
                    new_scheduled.append(handle)

            # 重新排列堆
            heapq.heapify(new_scheduled)
            self._scheduled = new_scheduled
            self._timer_cancelled_count = 0
        else:
            # 需要取消的handle不多，则只会走这个逻辑，这里会把堆顶的handle弹出，并标记为不可调度，但不会访问整个堆
            while self._scheduled and self._scheduled[0]._cancelled:
                self._timer_cancelled_count -= 1
                handle = heapq.heappop(self._scheduled)
                handle._scheduled = False

        #################################
        # 第二阶段，计算超时值以及等待事件IO #
        #################################
        timeout = None
        # 当有准备调度的handle或者是正在关闭时，不等待，方便尽快的调度
        if self._ready or self._stopping:
            timeout = 0
        elif self._scheduled:
            # Compute the desired timeout.
            # 如果堆有数据时，通过堆顶的handle计算最短的超时时间，但是最多不能超过MAXIMUM_SELECT_TIMEOUT，以免超过系统限制
            when = self._scheduled[0]._when
            timeout = min(max(0, when - self.time()), MAXIMUM_SELECT_TIMEOUT)

        # 事件循环等待事件，直到有事件或者超时
        event_list = self._selector.select(timeout)

        ##################################################
        # 第三阶段，把满足条件的TimeHandle放入到self._ready中 #
        ##################################################
        # 获取得到的事件的回调，然后装填到_ready
        self._process_events(event_list)

        # 把一些在self._scheduled且满足调度条件的handle放到_ready中，比如TimerHandle。
        # end_time为当前时间+一个时间单位，猜测是能多处理一些这段时间内产生的事件
        end_time = self.time() + self._clock_resolution
        while self._scheduled:
            handle = self._scheduled[0]
            if handle._when >= end_time:
                break
            handle = heapq.heappop(self._scheduled)
            handle._scheduled = False
            self._ready.append(handle)

        ################################################################################
        # 第四阶段，遍历所有准备调度的handle，并且通过handle的context来执行handle对应的callback #
        ################################################################################
        ntodo = len(self._ready)
        for i in range(ntodo):
            handle = self._ready.popleft()
            # 如果handle已经被取消，则不调用
            if handle._cancelled:
                continue
            if self._debug:
                try:
                    self._current_handle = handle
                    t0 = self.time()
                    handle._run()
                    dt = self.time() - t0
                    if dt >= self.slow_callback_duration:
                        # 执行太久的回调，记录下来，这些需要开发者自己优化
                        logger.warning('Executing %s took %.3f seconds',
                                       _format_handle(handle), dt)
                finally:
                    self._current_handle = None
            else:
                handle._run()
        handle = None  # Needed to break cycles when an exception occurs.

通过源码分析，可以很明确的知道调度逻辑中第一步是先规整self._scheduled，在规整的过程是使用堆排序来进行的，因为堆排序在调度的场景下效率是非常高的，不过这段规整代码分成两种，我猜测是当需要取消的数量过多时直接遍历的效率会更高。 在规整self._scheduled后，就进入第二步，该步骤开始等待系统事件循环返回对应的事件，如果self._ready中有数据，就不做等待了，需要马上到下一步骤，以便能赶紧安排调度。 在得到系统事件循环得到的事件后，就进入到了第三步，该步骤会通过self._process_events方法处理对应的事件，并把事件对应的回调存放到了self._ready中，最后再遍历self._ready中的所有Handle并逐一执行(执行时可以认为EventLoop把控制权返回给对应的调用逻辑)，至此一个完整的调度逻辑就结束了，并进入下一个调度逻辑。

3.网络IO事件的处理

注：由于系统事件循环的限制，所以文件IO一般还是使用多线程来执行，具体见：github.com/python/asyn…

在分析EventLoop调度实现的时候忽略了self._process_events的具体实现逻辑，因为_process_events方法所在asyncio.base_event.py文件中的BaseEventLoop类并未有具体实现的，因为网络IO相关的需要系统的事件循环来帮忙处理，所以与系统事件循环相关的逻辑都在asyncio.selector_events.py中的BaseSelectorEventLoop类中。BaseSelectorEventLoop类封装了selector模块与系统事件循环交互，使调用者不需要去考虑sock的创建以及sock产生的文件描述符的监听与注销等操作，下面以BaseSelectorEventLoop中自带的pipe为例子，分析BaseSelectorEventLoop是如何进行网络IO事件处理的。

在分析之前，先看一个例子，代码如下：

import asyncio
import threading
def task():
    print("task")
def run_loop_inside_thread(loop):
    loop.run_forever()
loop = asyncio.get_event_loop()
threading.Thread(target=run_loop_inside_thread, args=(loop,)).start()
loop.call_soon(task)

如果直接运行这个例子，它并不会输出task（不过在IDE使用DEBUG模式下线程启动会慢一点，所以会输出的），因为在调用loop.run_forever后EventLoop会一直卡在这段逻辑中:

event_list = self._selector.select(timeout)

所以调用loop.call_soon并不会使EventLoop马上安排调度，而如果把call_soon换成call_soon_threadsafe则可以正常输出，这是因为call_soon_threadsafe中多了一个self._write_to_self的调用，它的源码如下：

class BaseEventLoop:
    ...
    def call_soon_threadsafe(self, callback, *args, context=None):
        """Like call_soon(), but thread-safe."""
        self._check_closed()
        handle = self._call_soon(callback, args, context)
        self._write_to_self()
        return handle

由于这个调用是涉及到IO相关的，所以需要到BaseSelectorEventLoop类查看，接下来以pipe相关的网络IO操作来分析EventLoop是如何处理IO事件的(只演示reader对象，writer对象操作与reader类似)，

对应的源码如下：

class BaseSelectorEventLoop(base_events.BaseEventLoop):
    #######
    # 创建 #
    #######
    def __init__(self, selector=None):
        super().__init__()

        if selector is None:
            # 获取最优的selector
            selector = selectors.DefaultSelector()
        self._selector = selector
        # 创建pipe
        self._make_self_pipe()
        self._transports = weakref.WeakValueDictionary()
    def _make_self_pipe(self):
        # 创建Pipe对应的sock 
        self._ssock, self._csock = socket.socketpair()
        # 设置sock为非阻塞
        self._ssock.setblocking(False)
        self._csock.setblocking(False)
        self._internal_fds += 1
        # 阻塞服务端sock读事件对应的回调
        self._add_reader(self._ssock.fileno(), self._read_from_self)
    def _add_reader(self, fd, callback, *args):
        # 检查事件循环是否关闭
        self._check_closed()
        # 封装回调为handle对象
        handle = events.Handle(callback, args, self, None)
        try:
            key = self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 如果没有注册到系统的事件循环，则注册
            self._selector.register(fd, selectors.EVENT_READ,
                                    (handle, None))
        else:
            # 如果已经注册过，则更新
            mask, (reader, writer) = key.events, key.data
            self._selector.modify(fd, mask | selectors.EVENT_READ,
                                  (handle, writer))
            if reader is not None:
                reader.cancel()
        return handle

    def _read_from_self(self):
        # 负责消费sock数据
        while True:
            try:
                data = self._ssock.recv(4096)
                if not data:
                    break
                self._process_self_data(data)
            except InterruptedError:
                continue
            except BlockingIOError:
                break
    #######
    # 删除 #
    #######
    def _close_self_pipe(self):
        # 注销Pipe对应的描述符 
        self._remove_reader(self._ssock.fileno())
        # 关闭sock
        self._ssock.close()
        self._ssock = None
        self._csock.close()
        self._csock = None
        self._internal_fds -= 1

    def _remove_reader(self, fd):
        # 如果事件循环已经关闭了，就不用操作了
        if self.is_closed():
            return False
        try:
            # 查询文件描述符是否在selector中
            key = self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 不存在则返回
            return False
        else:
            # 存在则进入移除的工作
            mask, (reader, writer) = key.events, key.data
            # 通过事件掩码判断是否有其它事件
            mask &= ~selectors.EVENT_READ
            if not mask:
                # 移除已经注册到selector的文件描述符
                self._selector.unregister(fd)
            else:
                # 移除已经注册到selector的文件描述符，并注册新的事件
                self._selector.modify(fd, mask, (None, writer))

            # 如果reader不为空，则取消reader
            if reader is not None:
                reader.cancel()
                return True
            else:
                return False

通过源码中的创建部分可以看到，EventLoop在启动的时候会创建一对建立通信的sock，并设置为非阻塞，然后把对应的回调封装成一个Handle对象并注册到系统事件循环中（删除则进行对应的反向操作），之后系统事件循环就会一直监听对应的事件，也就是EventLoop的执行逻辑会阻塞在下面的调用中，等待事件响应：

event_list = self._selector.select(timeout)

这时如果执行loop.call_soon_threadsafe，那么会通过write_to_self写入一点信息：

    def _write_to_self(self):
        csock = self._csock
        if csock is None:
            return
        try:
            csock.send(b'\0')
        except OSError:
            if self._debug:
                logger.debug("Fail to write a null byte into the self-pipe socket", exc_info=True)

由于csock被写入了数据，那么它对应的ssock就会收到一个读事件，系统事件循环在收到这个事件通知后就会把数据返回，然后EventLoop就会获得到对应的数据，并交给process_events方法进行处理，

它的相关代码如下:

class BaseSelectorEventLoop:
    def _process_events(self, event_list):
        for key, mask in event_list:
            # 从回调事件中获取到对应的数据，key.data在注册时是一个元祖，所以这里要对元祖进行解包
            fileobj, (reader, writer) = key.fileobj, key.data
            if mask & selectors.EVENT_READ and reader is not None:
                # 得到reader handle，如果是被标记为取消，就移除对应的文件描述符
                if reader._cancelled:
                    self._remove_reader(fileobj)
                else:
                    # 如果没被标记为取消，则安排到self._ready中
                    self._add_callback(reader)
            if mask & selectors.EVENT_WRITE and writer is not None:
                # 对于写对象，也是同样的道理。
                if writer._cancelled:
                    self._remove_writer(fileobj)
                else:
                    self._add_callback(writer)

    def _add_callback(self, handle):
        # 把回调的handle添加到_ready中
        assert isinstance(handle, events.Handle), 'A Handle is required here'
        if handle._cancelled:
            return
        assert not isinstance(handle, events.TimerHandle)
        self._ready.append(handle)

    def _remove_reader(self, fd):
        # 如果事件循环已经关闭了，就不用操作了
        if self.is_closed():
            return False
        try:
            # 查询文件描述符是否在selector中
            key = self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 不存在则返回
            return False
        else:
            # 存在则进入移除的工作
            mask, (reader, writer) = key.events, key.data
            mask &= ~selectors.EVENT_READ
            if not mask:
                # 移除已经注册到selector的文件描述符
                self._selector.unregister(fd)
            else:
                self._selector.modify(fd, mask, (None, writer))

            if reader is not None:
                reader.cancel()
                return True
            else:
                return False

从代码中可以看出_process_events会对事件对应的文件描述符进行处理，并从事件回调中获取到对应的Handle对象添加到self._ready中，由EventLoop在接下来遍历self._ready并执行。

可以看到网络IO事件的处理并不复杂，因为系统事件循环已经为我们做了很多工作了，但是用户所有与网络IO相关的操作都需要有一个类似的操作，这样是非常的繁琐的，幸好asyncio库已经为我们做了封装，我们只要调用就可以了，方便了很多。

위 내용은 Python Asyncio의 스케줄링 원리는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!