软件开发中的异步编程：如何提升性能？（异步编程模型）

本文目录一览：

1、.NET开发中的性能优化怎么做
2、异步编程到底有哪些好处?
3、Java实现异步编程的8种方式
4、Python异步执行CMD命令的具体实现
5、python程序中的async函数有哪些用处?
6、async是什么意思

.NET开发中的性能优化怎么做

在.NET开发领域，提升软件运行效率的关键在于性能优化。为此，可以利用VisualStudio的性能分析器等工具来识别程序中的瓶颈。优化算法和数据结构是提升程序效率的核心。采用更高效的算法，选择合适的数据结构能大幅提高程序运行速度。减少不必要的数据库访问和网络通信也是提升性能的重要手段。

使用原始SQL查询，通过FromSqlRaw或ExecuteSqlRaw方法执行，某些情况下比EF Core更高效。采用EF.CompileAsyncQuery扩展方法，将LINQ表达式编译为异步查询，减少内存分配和优化开销，适用于条件固定查询。编译后的查询多次调用，避免动态生成查询的内存消耗和性能损耗。

其次，List的ForEach方法虽然理论上避免了溢出检查，但需要传递Action委托，每次调用时会检查委托，因此与foreach相比，速度慢约40%。直接使用for循环遍历则是性能最佳的选择，比foreach快60%，可以显著提高效率。在.NET5之后，CollectionsMarshal类的引入为集合操作提供了更高性能。

异步编程到底有哪些好处?

1、以网络请求为例，异步调用可能不会让单次请求更快，但能提高整个应用的响应速度。特别是在处理大量并发请求时，异步能显著节省服务器资源，提高并发处理能力。在用户体验上，异步处理使得Web应用在用户操作时保持流畅，提升交互性。

2、Java异步编程可以使用多线程、Future、CompletableFuture、Callback等方式实现。其中，Future和CompletableFuture是Java中常用的异步编程方式。Future是Java8之前的异步实现方式，可以通过get()方法来获取异步操作的结果。

3、资源访问：同步用于保护资源的并发访问，避免冲突和数据不一致；而异步通常用于提高程序的响应性和效率。编程模型：同步编程模型相对简单直观；而异步编程需要处理并发控制、线程间通信和回调机制等复杂问题。在实际应用中，同步和异步都有其适用的场景。

4、异步操作可以显著提高系统的并发处理能力，避免阻塞和等待，提高资源利用率。这对于处理大量数据或响应迅速需求非常有利。但是，异步编程增加了代码的复杂性，开发者需要对异步流程进行控制和管理。这需要特别的编程技巧和工具来处理并发、回调、事件驱动等问题。

5、异步编程适用于需要提高响应速度和用户体验的场景，特别是在处理异步等待操作时。而多线程编程则适用于需要并行执行多个任务、优化计算资源利用的场景，特别是在处理计算密集型任务时。总结，异步编程与多线程编程在侧重点和应用场景上存在差异，两者在提高程序性能和可用性方面发挥着关键作用。

6、首先，async 函数在实现异步编程方面发挥着重要作用。它允许在不阻塞程序的情况下进行 I/O 操作，比如网络请求和文件读写。这样，程序能够高效利用 CPU 资源，提升整体性能。其次，借助 async 函数，可以大幅提高程序的执行效率。在进行 I/O 操作时，程序可以继续执行其他任务，而无需等待操作完成。

Java实现异步编程的8种方式

接下来，我们来看看实现异步的八种方法：1 线程异步：使用线程池来管理线程的创建与销毁，减少资源浪费。线程池将业务逻辑封装到Runnable或Callable中，交由线程池执行，实现异步执行。2 Future异步：通过Future接口来封装异步任务的结果。这种方式允许开发者提交任务到线程池，并在需要结果时获取。

异步编程有多种实现方式，包括线程异步、Future异步、CompletableFuture实现异步、Spring的@Async异步、Spring ApplicationEvent事件实现异步、消息队列、ThreadUtil异步工具类和Guava异步。线程异步中，频繁的创建、销毁线程浪费系统资源，我们可以采用线程池来优化。

最简单的方法是使用Thread类。在Java 8以上版本，可以使用Lambda表达式简化代码。创建一个Thread对象来执行异步任务。下面提供同步和异步版本的示例进行对比。同步执行时，耗时4002 ms；异步执行耗时2064 ms，异步方式明显提高了效率。在示例中，一个线程在main方法内启动，执行异步任务。

Python异步执行CMD命令的具体实现

for cmd in cmd_list：result = await run_command(cmd)print(fCMD result： {result})asyncio.run(main())在处理大量I/O密集型任务时，如网络请求或文件读写，异步执行CMD命令能够显著提升性能。在处理这类场景时，concurrent.futures模块提供的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor也是一个实用工具。

在Python中执行CMD命令主要涉及两种情况。首先，若需获取CMD输出结果，推荐使用os.popen()函数。具体实现如下：导入os模块 import os 执行并获取echo hello的输出结果 print(os.popen(echo hello).read())其次，若不需获取结果，可使用os.system()函数。

想要制作一个自动运行CMD命令的程序，首先需要在桌面上创建一个名为test的文件夹，并将名为00py的Python程序文件放置其中。接着，可以在电脑上按下Win+R键打开运行窗口，输入cmd并确认，进入CMD命令行界面。

总的来说，Python中执行CMD命令的关键在于选择适合场景的工具。subprocess模块由于其强大的输出捕获功能，通常被视为首选。os模块则适用于简单命令，pyautogui库则在处理用户界面交互时发挥作用，而ctypes库则在特定C接口集成中提供便利。掌握这些方法，你可以轻松实现Python中的CMD命令自动化。

本文将教你如何在cmd命令窗口运行Python脚本。右键点击“我的电脑”（Windows 10称为“此电脑”），选择“属性”。在属性窗口中找到“高级系统设置”。在高级系统设置中找到“环境变量”。在“环境变量”中，有两个地方可以设置环境变量：用户环境变量和系统变量。

在桌面上新建一个文件夹test，将python程序文件00py放置在该文件夹下。使用win+r，打开运行窗口，输入“cmd，点击”确定“，进入cmd命令行窗口。在cmd命令行下，使用cd命令，将工作目录切换到桌面的test文件夹下。在cmd命令行窗口下，输入python 00py，就可以运行该程序文件。

python程序中的async函数有哪些用处?

首先，async 函数在实现异步编程方面发挥着重要作用。它允许在不阻塞程序的情况下进行 I/O 操作，比如网络请求和文件读写。这样，程序能够高效利用 CPU 资源，提升整体性能。其次，借助 async 函数，可以大幅提高程序的执行效率。在进行 I/O 操作时，程序可以继续执行其他任务，而无需等待操作完成。

Async是Python中的一个关键字，用于声明一个函数是异步的。异步函数可以在等待某些操作完成时，不阻塞代码的执行，允许其他任务同时进行。这使得异步编程能够更有效地利用计算资源。通过async定义的函数必须使用await关键字来调用其他异步函数或者返回一个Promise对象。

apply_async 是 Python multiprocessing 模块中的异步任务执行函数。它允许您在一个进程池中异步提交任务，无需等待它们立即完成，尤其适用于需要大量时间的任务，能继续执行其他任务，避免等待。下例展示 apply_async 的使用方法：定义简单函数 square，接受参数并返回其平方。

在 Python 中，使用 asyncio 可以实现异步编程。异步函数和普通函数的定义区别在于，异步函数使用 async def 关键词定义，其执行权可以在代码块中被其他协程接管。调用普通函数如 result = add2(2)，得到的是函数运行结果，而调用 result = add3(2) 得到的是一个 coroutine 对象，而非直接的结果。