dotnet 开发 API 的时候使用 asyn 、await 有什么优势吗

[daijinming]

如果一个 API 被标记为 asyn，和 没有 asyn 的 api 有什么区别？不是太理解，这个和多线程有关系吗，求教

[darkalien]

异步 async await，看巨硬官方文档： https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/programming-guide/concepts/async/task-asynchronous-programming-model

[darkalien]

关于 async await 的理解，另推荐自己的文章：异步编程关键字 Async 和 Await - https://www.cnblogs.com/AlienXu/p/9529541.html

[hihipp]

服务器上的 async 有一篇官方文章说过，很久了，知识还是可用的，是从线程池说起的。

英文原文： https://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/dn802603.aspx?f=255&MSPPError=-2147217396
中文： https://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/dn802603.aspx?f=255&MSPPError=-2147217396

[loqixh]

await 本质就是通过编译器变化的无栈协程, 和 go 的协程是一样的, 其它的说法都是往复杂里扯

[secondwtq]

@loqixh Go 是 ”stackful“ 的吧 ...
”stackless“ 的有 JavaScript，C++，Kotlin，一大堆 ...

[loqixh]

@secondwtq 对 但是效果一样, 只是实现方法的区别

[tinkerer]

https://en.wikipedia.org/wiki/Open_source

[tinkerer]

sorry, 误操作, 十分抱歉, 上一条与此贴无关

[seakingii]

你可以理解为在 await 的地方中断执行,在其它线程执行,执行完成后再返回 await 处,继续执行后面的代码.

和没有 async,await 的版本相比,就是提高了系统的并发量

[seakingii]

另外以前是没有 async,await 机制的,要写类似的代码,需要自己写线程,或者利用线程池什么的.代码和现在比起来复杂的多.

[Presbyter]

编译器的语法糖,可以更方便的使用线程池进行多线程应用开发.

[MonoLogueChi]

这个是异步编程，可以减少阻塞。另外 async 只是标记这个方法里可能会出现 await，在编译时没有实际作用，你也可以标记 async 而不写 await，这样编译也能过，只是 IDE 会提示你不要这样写。

[lbp0200]

关键字放在这里，让人感觉怪怪的

[luozic]

核心是现在大部分的应用是 IO 密集，实际就是 curd 密集型应用；

[xuanbg]

异步模式的好处就是可以同时进行多项任务，减少任务的总时间。就像做饭一样，没人会等电饭煲做好饭再开始炒菜。都是做饭(async)、炒菜(async)并行的，最后饭和菜都好了(await)，就能吃了。

[xingheng]

@xuanbg 这个🌰好。但是如果有客人(request)就点了一个蛋炒饭(async)，这样的话我觉得 sync 版的蛋烧饭会比 async 版的蛋炒饭更快，因为没有切换线程的损耗了。

关于楼上提到的并发量提高的问题我有些质疑，一个 request 在发起到完成之前，这个 working thread 应该是一直存在的，并不会因为 async 的使用导致 working thread dispose 或者 reuse 的情况。

我的理解对吗？

[crclz]

@xingheng 这个 working thread 不能说时一直存在的。
假如我调用 await GetDishAsync()，那么 GetDishAsync 任务所用到的线程会被高效管理。
好了，现在问题就来了：GetDishAsync 的 caller 所在的线程（你提到的 working thread ）是否会一直存在？
不是的。因为 await GetDishAsync()的 caller 一定是一个 async 方法，它的线程资源一样会被高效管理。

[xingheng]

@crclz 有理。那我们再往下(main thread)追溯，（我没有写过 c#服务端，从其他语言推断的），main thread 或者说函数入口一定是 sync，每一个从 port 过来的请求一定是在 c#服务端对应一个 working thread 的，高效管理是语言级的特性，但是 working thread 的数量一定是不会减少的，working thread 之间（对外）也没有依赖关系，所以并发量还是没有增大。

我上面的蛋炒饭(async)假定确实很 critical，全程只有一个 async task 的需求是非常少见的，async 在这种情况下应该是没有什么好处的，高效管理只是说损耗很小，但不是没有。

async 在设计层面上是成功的，也推荐使用。在 API 设计层面上我觉得只是相对提高了响应请求处理的单位时间，勉强上可以说是间接地提高了并发量。

请指正。

[xuanbg]

@xingheng 并发量是会提高的。系统在同一时间能处理的 request 数量是和 CPU 的核数是一致的。那么，每个 request 的处理时间越短，“单位时间”内能处理的 request 数量就越多。请注意，我们正常情况下说的并发量，都是指「单位时间内的 request 处理数量」。

[xuanbg]

@xingheng 上面的说法可能还不是太准确。事实上，在 CPU 满负荷的情况下，异步并不一定能够提高效率。甚至有可能因为线程切换而导致效率下降。而正常情况下，CPU 负荷是需要控制在 60%以下的。这个时候，异步基本上都能提升处理效率。当然，CPU 的也负载会比同步更高一些。

[crclz]

回复测试

[crclz]

@xingheng 同步方法可以直接执行 DoSomethingAsync()，不用 await。所以就只会存在一个线程（或者几个）不断地接受请求、将请求传至 pipeline，经过各种中间件。从第一个中间件开始，就已经是 async 方法。另外我推测应该是直接调用的 DoSomethingAsync()，不加 await。我再在下文说一下何为“高效管理”。

@xuanbg 并发量和 cpu 核心数的关系粗略的来说是呈线性关系，但具体的下文讲。

先从数据库连接池的最佳大小说起。
连接池的最佳大小：connections = (core_count * 2) + effective_spindle_count。core_count：核心数； effective_spindle_count=貌似是有效磁盘数量。很久以前读的文章，记不太清。
https🐎github.com🐎brettwooldridge/HikariCP/wiki/About-Pool-Sizing

[crclz]

这篇文章中貌似还说，其实所有类似的（例如线程池，选择最佳的线程池大小），也基本适用于这个公式。
也就是说，线程池的大小有一个最优的大小。在这个最优的大小下，你的吞吐量、响应时间最优。

这个最优的大小由 C#管理，程序员不用操心。

而 C#的 Task 是什么？ Task 可以简单的理解为“任务”。你不用关心这些“任务”是如何完成的，你只需要知道：可以用 DoSomethingAsync()来开启一个 Task （并获得该 Task 实例）、可以用 await SomeTask 来等待 Task 结束。至于如何完成 Task 的任务，则是 c#的事情——c#会高效利用线程池里的资源，来完成“任务”：在 await 一个阻塞性的 task 时，没有线程会被拿来等待（这也是传统多线程方式无法企及的）。一个 Task 可能会先后被 1 个、2 个、5 个或者多个 worker thread 接手，但这些东西开发者都不需要关心。又由于线程池里 worker thread 的数量设计很合理，所以这种方法能达到最优的表现。

唯一的缺点就是，要严格控制代码（或许 VS 的各种 analyzer 包能容易的做到这一点），不能出现传统的同步阻塞式方法 例如 File.Read()；而是要将它们全都换成 await File.ReadAsync()这种。因为线程池的 worker thread 资源是很宝贵的：核心*2+硬盘数，在 4 核 cpu 下，这个值仅仅为 9。c#可能有一套更优的公式，但也离这个值不远。一旦 worker thread 中运行了同步阻塞式代码，宝贵的线程池资源会被浪费。可能造成 threadpool exhaustion 等问题（这个我不是很懂）,但至少会让吞吐量下降到 线程池大小 /响应时间。

相比来说，感觉 go 的并发代码编写方式、内部实现都很可以。希望 .Net Core 早日达到 go 的性能。

[crclz]

@xingheng @xuanbg 回复一直发不出来，截断后发出来了。

[loqixh]

@crclz 吐血, asp.net core 一直超过 go 的网络性能啊........虽然比不上 java 的 netty 但是 Netty 用得人不多, 所以日常来说.net core 性能基本是最高之一

[crclz]

@loqixh 网上我看过一些评测，发现都是 go （的某个框架）优于.net core

[loqixh]

@crclz 因为都是用玩具框架对比.net core 的全功能框架,就算这样 go 的性能也就比.net core 高 10%-20%的样子, 真正实用性能可以看 aws lambda 的性能测试.net core 是其中最高的

[xingheng]

@xuanbg 你说得对，是我上面对“并发量”的描述不对，应该算 keepalive connection/request 比较准确。

[xingheng]

@crclz 学习了。我单独去查了一下“effective_spindle_count”的几篇文章，你说的 connection pool 大小是指的数据库层面的，不是 http/tcp connection 的。我觉得跟题主说的 API 层面上的 async 不太对等。