Python中关于同步异步、阻塞非阻塞的理解

同步与异步

同步和异步关注的是消息通信机制.
同步异步指的是调用者与被调用者两者之间的关系，而不是经常容易误解的多个被调用者之间的关系。

同步

所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不会返回，一旦调用返回，就得到返回值了。
换句话说,就是由调用者主动等待这个调用结果.按照此定义，其实绝大多数函数都是同步调用。但是一般而言，我们在说同步、异步的时候，特指那些需要其他程序或者IO协作或者需要一定时间完成的任务。

举例：

#1. multiprocessing.Pool下的apply #发起同步调用后，
就在原地等着任务结束，根本不考虑任务是在计算还是在io阻塞，总之就是一股脑地等任务结束
#2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor().submit(func,).result()
#3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(func,).result()

简单一句话就是：调用者调用了一个功能时调用者要等着被调用者执行完毕，无论被调用者是在阻塞还是非阻塞状态,才能继续进行自己的任务

异步

异步的概念和同步相对。调用在发出之后,这个调用就直接返回了,所以没有返回结果.换句话说当一个异步功能调用发出后，调用者不能立刻得到结果。但是这个时候被调用者可以去执行下面的代码而不是一味的等待。
另外需要强调的一点：
当该异步功能完成后，被调用者可以通过状态、通知或回调来通知调用者。如果异步功能用状态来通知，那么调用者就需要每隔一定时间检查一次，效率就很低（有些初学多线程编程的人，总喜欢用一个循环去检查某个变量的值，这其实是一 种很严重的错误）。如果是使用通知的方式，效率则很高，因为异步功能几乎不需要做额外的操作。至于回调函数，其实和通知没太多区别。

举例：

#1. multiprocessing.Pool().apply_async() #发起异步调用后，
并不会等待任务结束才返回，相反，会立即获取一个临时结果（并不是最终的结果，
可能是封装好的一个对象）。
#2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3).submit(func,)
#3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(3).submit(func,)

阻塞与非阻塞

阻塞

阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。调用线程只有在得到结果之后才会返回。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，实际上他是不同的。对于同步调用来说，很多时候当前线程还是激活的，只是从逻辑上当前函数没有返回而已。

举例：

1. 同步调用：apply一个累计1亿次的任务，该调用会一直等待，直到任务返回结果为止，
但并未阻塞住（即便是被抢走cpu的执行权限，那也是处于就绪态）;
2. 阻塞调用：当socket工作在阻塞模式的时候，如果没有数据的情况下调用recv函数，
则当前线程就会被挂起，直到有数据为止。

非阻塞

非阻塞和阻塞的概念相对应，非阻塞调用指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程。

总结

1. 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式：同步就是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，一直等到函数（任务）完成，而进程继续处于激活（非阻塞）状态。而异步情况下是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，不会等函数返回，而是继续往下执行，当函数返回的时候通过状态、通知、事件等方式通知进程任务完成。
2. 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程：阻塞是当请求不能满足的时候就将进程挂起，而非阻塞则不会阻塞当前进程