Lập trình bất đồng bộ là gì? So sánh với lập trình đồng bộ

Xử lý hiệu quả nhiều tác vụ đồng thời đã trở thành điều tối quan trọng khi các ứng dụng web ngày càng năng động và dựa nhiều vào dữ liệu. Lập trình bất đồng bộ đóng vai trò quan trọng trong thiết kế phần mềm hiện đại bằng cách cho phép các ứng dụng quản lý nhiều tác vụ đồng thời mà không làm chậm lại. Bằng cách đi sâu vào các nguyên tắc cơ bản của lập trình bất đồng bộ, kiến ​​trúc hướng sự kiện và đồng thời, các nhà phát triển có thể cải thiện cả tốc độ và hiệu suất của ứng dụng của họ.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách lập trình bất đồng bộ hoạt động, cách nó khác với lập trình đồng bộ và cách nó được áp dụng trong các ứng dụng thực tế. Chúng ta cũng sẽ xem xét một số triển khai thực tế bằng cách sử dụng khung bất đồng bộ trong các ngôn ngữ phổ biến như Python và JavaScript.

Lập trình bất đồng bộ vs đồng bộ là gì?

Trước khi đi sâu vào lập trình bất đồng bộ, hãy hiểu cách nó khác với lập trình đồng bộ. Lập trình đồng bộ tuân theo một cách tiếp cận tuần tự hoặc "một lúc một việc". Mỗi tác vụ trong một chương trình đồng bộ phải đợi tác vụ trước đó hoàn thành trước khi bắt đầu, điều này có thể dẫn đến hiệu suất chậm, đặc biệt đối với các tác vụ liên kết I/O như đọc tệp, yêu cầu mạng hoặc tương tác cơ sở dữ liệu. Dưới đây là một ví dụ nhanh trong Python về luồng mã đồng bộ:

import time

def task_one():
    time.sleep(2)
    return "Task one completed."

def task_two():
    time.sleep(2)
    return "Task two completed."

# Thi hành tuần tự
print(task_one())
print(task_two())

Trong trường hợp này, task_two() không thể bắt đầu cho đến khi task_one() hoàn thành, khiến chương trình bị chậm lại không cần thiết.

Lập trình bất đồng bộ, mặt khác, cho phép nhiều tác vụ chạy đồng thời. Thay vì chờ đợi mỗi tác vụ hoàn thành, các chương trình bất đồng bộ khởi tạo các tác vụ và tiếp tục với công việc khác. Khi một tác vụ hoàn thành, chương trình sẽ nhận kết quả của nó, cho phép luồng công việc hiệu quả hơn. Dưới đây là cách xem phiên bản bất đồng bộ của mã bằng cách sử dụng thư viện asyncio của Python:

import asyncio

async def task_one():
    await asyncio.sleep(2)
    return "Task one completed."

async def task_two():
    await asyncio.sleep(2)
    return "Task two completed."

# Thi hành đồng thời với asyncio
async def main():
    results = await asyncio.gather(task_one(), task_two())
    print(results)

# Chạy vòng lặp sự kiện chính
asyncio.run(main())

Trong ví dụ này, task_one và task_two chạy đồng thời, giảm thời gian chạy tổng thể và tăng hiệu quả.

Tại sao lập trình bất đồng bộ lại quan trọng?

Với các ứng dụng hiện đại xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và thực hiện nhiều yêu cầu đồng thời tới cơ sở dữ liệu, API và các dịch vụ khác, lập trình đồng bộ đơn giản là không thể mở rộng tốt. Lập trình bất đồng bộ cho phép các ứng dụng xử lý lưu lượng truy cập cao và khối lượng dữ liệu lớn hiệu quả hơn, cho phép:

• Hoạt động không chặn: Cực kỳ quan trọng để duy trì thời gian phản hồi nhanh và cải thiện trải nghiệm người dùng.
• Sử dụng tài nguyên được cải thiện: Các ứng dụng có thể tối đa hóa việc sử dụng CPU và bộ nhớ bằng cách quản lý nhiều tác vụ đồng thời.
• Các ứng dụng có thể mở rộng: Lập trình bất đồng bộ là điều cần thiết để mở rộng các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu nhanh chóng, chẳng hạn như máy chủ web, phần mềm tài chính và hệ thống thời gian thực.

Kiến trúc hướng sự kiện với Async/Await

Một trong những thành phần chính của lập trình bất đồng bộ là kiến trúc hướng sự kiện. Các hệ thống hướng sự kiện phản ứng với các sự kiện — như hành động của người dùng, đầu ra của cảm biến hoặc tin nhắn — bằng cách sử dụng các hoạt động I/O không chặn. Cách tiếp cận này được đơn giản hóa và dễ đọc hơn bởi cú pháp async/await, cho phép các nhà phát triển viết mã bất đồng bộ theo phong cách đồng bộ.

Trong một kiến ​​trúc hướng sự kiện, chương trình chính thiết lập các "người nghe" chờ các sự kiện xảy ra, và khi chúng xảy ra, chương trình sẽ xử lý chúng một cách bất đồng bộ. Mô hình này rất hiệu quả để xử lý nhiều sự kiện đồng thời mà không tạo ra sự chậm trễ.

Hãy xem xét một máy chủ web sử dụng async/await để xử lý các yêu cầu HTTP đến. Với mỗi yêu cầu chạy một cách bất đồng bộ, máy chủ không bị chặn khi chờ đợi một tác vụ hoàn thành. Thay vào đó, nó xử lý nhiều yêu cầu đồng thời, cho phép xử lý hiệu quả hơn lưu lượng truy cập cao.

Dưới đây là một ví dụ về máy chủ HTTP bất đồng bộ trong Python với asyncio và thư viện aiohttp:

from aiohttp import web
import asyncio

async def handle_request(request):
    await asyncio.sleep(1)  # Mô phỏng một tác vụ I/O không chặn
    return web.Response(text="Hello, world!")

app = web.Application()
app.router.add_get('/', handle_request)

web.run_app(app)

Thiết lập này cho phép máy chủ quản lý nhiều yêu cầu đồng thời, giảm thời gian phản hồi và cải thiện khả năng mở rộng.

Đồng thời: Thực thi nhiều yêu cầu với Node.js và Asyncio của Python

Đồng thời cho phép các chương trình thực hiện nhiều tác vụ cùng một lúc bằng cách quản lý chúng một cách hiệu quả thông qua một vòng lặp sự kiện. Trong lập trình bất đồng bộ, vòng lặp sự kiện quản lý nhiều tác vụ bằng cách phân công các tác vụ liên kết I/O chạy ở chế độ nền, giải phóng tài nguyên cho các tác vụ khác. Hai môi trường phổ biến cho đồng thời là Node.js và asyncio của Python.

Tuy nhiên, đồng thời một mình không giải quyết được những thách thức của web scraping khi phải đối mặt với các vấn đề như giới hạn tốc độ, CAPTCHA hoặc chặn IP. Nếu bạn gặp phải các khối thường xuyên hoặc giới hạn scraping trong các dự án của mình, có một công cụ để giúp việc trích xuất dữ liệu hiệu quả và không gặp rắc rối.

Bạn có gặp rắc rối với các thách thức web scraping và các khối liên tục trên dự án bạn đang làm?

Tôi sử dụng Scrapeless để làm cho việc trích xuất dữ liệu dễ dàng và hiệu quả, tất cả trong một công cụ mạnh mẽ.

Hãy thử nó miễn phí ngay hôm nay!

Đồng thời trong Node.js

Node.js, được xây dựng trên công cụ JavaScript V8, sử dụng một vòng lặp sự kiện đơn luồng, lý tưởng cho các hoạt động bất đồng bộ. Nó sử dụng I/O không chặn và các hàm hồi gọi cho các tác vụ mà nếu không sẽ chặn luồng, khiến nó trở thành lựa chọn hiệu quả cho các ứng dụng yêu cầu đồng thời cao.

const http = require('http');

const server = http.createServer((req, res) => {
  setTimeout(() => {
    res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'});
    res.end('Hello, world!');
  }, 1000);  // I/O không chặn với setTimeout
});

server.listen(8080, () => {
  console.log('Server running at http://127.0.0.1:8080/');
});

Đồng thời trong Asyncio của Python

Thư viện asyncio của Python cho phép các nhà phát triển chạy các tác vụ đồng thời bằng cách sử dụng một vòng lặp sự kiện có thể xử lý nhiều tác vụ đồng thời. Cú pháp async/await của Python đặc biệt hữu ích ở đây, giúp dễ dàng xử lý các tác vụ như yêu cầu mạng mà không chặn luồng của chương trình.

Dưới đây là một ví dụ về asyncio của Python xử lý nhiều cuộc gọi API đồng thời:

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_data(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com/data1', 'http://example.com/data2', 'http://example.com/data3']
    tasks = [fetch_data(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

Mã này lấy dữ liệu từ ba URL đồng thời. Trong khi một yêu cầu đang chờ phản hồi từ máy chủ, vòng lặp sự kiện tiếp tục xử lý các yêu cầu khác, tối đa hóa hiệu quả của chương trình.

Cách triển khai lập trình bất đồng bộ hiệu quả

Triển khai lập trình bất đồng bộ đòi hỏi sự lên kế hoạch, vì một số tác vụ phù hợp hơn để thực thi bất đồng bộ hơn những tác vụ khác. Dưới đây là một vài mẹo cần ghi nhớ:

1. Xác định các tác vụ liên kết I/O: Lập trình bất đồng bộ hiệu quả nhất đối với các tác vụ liên quan đến việc chờ đợi, chẳng hạn như yêu cầu mạng, I/O tệp hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu.
2. Sử dụng các thư viện bất đồng bộ: Nhiều thư viện hỗ trợ các hoạt động bất đồng bộ, chẳng hạn như aiohttp cho các yêu cầu HTTP trong Python và mô-đun fs trong Node.js để xử lý tệp. Sử dụng những thư viện này có thể cải thiện hiệu suất đồng thời đảm bảo khả năng tương thích với khung bất đồng bộ.
3. Xử lý lỗi: Xử lý lỗi trong lập trình bất đồng bộ có thể phức tạp hơn so với trong mã đồng bộ, đặc biệt là trong trường hợp các tác vụ có thể hoàn thành không theo thứ tự. Hãy sử dụng xử lý ngoại lệ trong mỗi tác vụ bất đồng bộ để ngăn chặn lỗi ảnh hưởng đến toàn bộ chương trình.

Kết luận

Lập trình bất đồng bộ đã trở nên không thể thiếu đối với các ứng dụng hiện đại cần xử lý nhiều tác vụ đồng thời đồng thời đảm bảo hiệu suất và khả năng phản hồi cao. Bằng cách hiểu sự khác biệt giữa lập trình đồng bộ và bất đồng bộ, kiến ​​trúc hướng sự kiện và đồng thời, các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng có khả năng mở rộng hơn.

Cho dù bạn đang xây dựng một máy chủ web thời gian thực, xử lý nhiều yêu cầu API hoặc tối ưu hóa xử lý dữ liệu, việc áp dụng các kỹ thuật lập trình bất đồng bộ có thể cải thiện đáng kể tốc độ, khả năng mở rộng và việc sử dụng tài nguyên của ứng dụng của bạn. Khi bạn đi sâu hơn, hãy khám phá các khung như Node.js cho JavaScript và asyncio cho Python, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống bất đồng bộ hiệu quả.