异步 同步 阻塞 非阻塞

异步同步阻塞非阻塞

并发：同一时刻，单cpu只执行一个任务

并行：多CPU同时执行不同任务

同步和异步对结果而言：

同步：上一个任务必须执行完，下一步才能执行
异步：下一步的操作不需要等待上一步的完成

同步和异步

同步和异步是针对应用程序和内核的交互而言的，同步指的是用户进程触发IO 操作并等待或者轮询的去查看IO 操作是否就绪

而异步是指用户进程触发IO 操作以后便开始做自己的事情，而当IO 操作已经完成的时候会得到IO 完成的通知。

阻塞和非阻塞

阻塞和非阻塞是针对于进程在访问数据的时候，根据IO操作的就绪状态来采取的不同方式，说白了是一种读取或者写入操作方法的实现方式，

阻塞方式下读取或者写入函数将一直等待，

而非阻塞方式下，读取或者写入方法会立即返回一个状态值。

调用者同步异步是针对来说的：

调用者发起一个请求后，一直干等被调用者的反馈就是同步，不必等去做别的事就是异步。

阻塞非阻塞是针对被调用者来说的

被调用者收到一个请求后，做完请求任务后才给出反馈就是阻塞，收到请求直接给出反馈再去做任务就是非阻塞。

我认为同步、异步、阻塞、非阻塞，是分3个层次的：CPU层次；线程层次；程序员感知层次。

CPU层次
或者说操作系统进行IO和任务调度的层次，现代操作系统通常使用异步非阻塞方式进行IO（有少部分IO可能会使用同步非阻塞轮询），

即发出IO请求之后，并不等待IO操作完成，而是继续执行下面的指令（非阻塞），

IO操作和CPU指令互不干扰（异步），最后通过中断的方式来通知IO操作完成结果。

线程层次/操作系统调度单元的层次

将底层的异步非阻塞的IO方式进行封装，如read，write以同步的方式展现出来。

同步阻塞的IO：线程没有资源时挂起并不执行，
同步非阻塞的IO：线程会消耗CPU资源在轮询上。

为了解决这一问题，就有3种思路：
多线程（同步阻塞）；

IO多路复用（select，poll，epoll）（同步非阻塞，把阻塞点改变了位置）

直接暴露出异步的IO接口，如kernel-aio和IOCP（异步非阻塞）

程序员感知层次

直接使用select之类的接口比较复杂，IO多路复用进行封装的库和框架提供的API，又可以选择是以同步的方式或异步的方式来展现。

如python的asyncio库中，就通过协程，提供了同步阻塞式的API；

如node.js中，就通过回调函数，提供了异步非阻塞式的API。

总结比如node.js，我们可以说她在程序员感知层次提供了异步非阻塞的API，

也可以说在Linux下，她在线程层次以同步非阻塞的epoll来实现。

epoll和IOCP的区别：

epoll用于Linux系统，IOCP用于Windows系统；

epoll是同步非阻塞模型：当事件资源满足时发出可处理通知消息（主线程需要自己去处理）；

IOCP是异步非阻塞模型，当事件完成时发出通知消息（工作线程帮主线程处理完了）。

yield return

python2 中 代码块同时有yield return，return后不能带结果，需要把结果封装成异常 ，用 raise 来返回

实现异步方法

1. 定义两个函数，一个函数中把结果回调给另一个函数处理
2. 同步写法编写异步，用异步装饰器，只需一个定义函数，用 yeild 唤醒处理