Каковы преимущества и недостатки кооперативной многозадачности?

Кооперативная многозадачность, реализованная в Python через asyncio, позволяет выполнять несколько задач "одновременно" (конкурентно) в одном потоке, но требует явной передачи управления.

Преимущества:

• Легковесность и низкие накладные расходы: Переключение контекста между задачами (корутинами) происходит на уровне приложения, а не операционной системы. Это значительно быстрее и требует меньше ресурсов, чем переключение между потоками или процессами.
• Детерминированность и простота отладки: Разработчик явно контролирует точки переключения (например, с помощью await в Python). Это делает поведение программы более предсказуемым и упрощает поиск ошибок, связанных с состоянием, так как нет непредсказуемых прерываний.
• Эффективное использование ресурсов при I/O-bound задачах: Идеально подходит для задач, которые много времени проводят в ожидании (сетевые запросы, чтение/запись файлов, работа с базами данных). Пока одна задача ожидает I/O, другая может выполнять полезную работу, максимально используя CPU.
• Меньшее потребление памяти: Корутины потребляют значительно меньше памяти, чем потоки или процессы, так как не требуют отдельного стека вызовов ОС и не дублируют интерпретатор.

Недостатки:

• Уязвимость к блокирующим операциям: Если одна задача выполняет длительную синхронную (блокирующую) операцию без явной передачи управления (без await), она может "заморозить" весь цикл событий, так как другие задачи не смогут получить контроль. Это требует использования асинхронных версий всех I/O-операций.
• Отсутствие истинного параллелизма: Кооперативная многозадачность обеспечивает конкурентность (concurrency), но не параллелизм (parallelism). Задачи выполняются последовательно на одном ядре CPU, что не позволяет использовать преимущества многоядерных процессоров для CPU-bound задач.
• Требует "async-aware" библиотек: Все используемые библиотеки должны быть асинхронными (т.е. предоставлять awaitable интерфейсы) или должны быть обернуты в асинхронные функции для предотвращения блокировок. Это может быть ограничением при работе с устаревшим или синхронным кодом.
• Сложность при неправильном использовании: Неправильное управление точками переключения или использование блокирующих вызовов может привести к трудноуловимым ошибкам и снижению производительности.

Пример с asyncio в Python:

import asyncio
import time

async def task_one():
    print("Task 1: Начало выполнения")
    await asyncio.sleep(1) # Имитация асинхронной I/O операции
    print("Task 1: Завершение выполнения")

async def task_two():
    print("Task 2: Начало выполнения")
    await asyncio.sleep(2) # Имитация асинхронной I/O операции
    print("Task 2: Завершение выполнения")

async def main():
    start_time = time.monotonic()
    # Запуск задач конкурентно
    await asyncio.gather(task_one(), task_two())
    end_time = time.monotonic()
    print(f"Все задачи завершены за {end_time - start_time:.2f} секунд.")

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

В этом примере task_one и task_two выполняются кооперативно. Когда task_one достигает await asyncio.sleep(1), она передает управление циклу событий, который затем может запустить task_two. После завершения ожидания task_one возобновляется. Общее время выполнения будет около 2 секунд (максимальное время ожидания одной из задач), а не 3 секунды, как при последовательном выполнении.