前言
1.基本介绍
2.EventLoop的调度实现
3.网络IO事件的处理
前言在文章《Python Asyncio中Coroutines,Tasks,Future可等待对象的关系及作用》中介绍了Python的可等待对象作用，特别是Task对象在启动的时候可以自我驱动，但是一个Task对象只能驱动一条执行链，如果要多条链执行（并发），还是需要EventLoop来安排驱动，接下来将通过Python.Asyncio库的源码来了解EventLoop是如何运作的。
Python.Asyncio是一个大而全的库，它包括很多功能，而跟核心调度相关的逻辑除了三种可等待对象外，还有其它一些功能，它们分别位于runners.py，base_event.py，event.py三个文件中。
runners.py文件有一个主要的类--Runner，它的主要职责是做好进入协程模式的事件循环等到初始化工作，以及在退出协程模式时清理还在内存的协程，生成器等对象。
协程模式只是为了能方便理解，对于计算机而言，并没有这样区分
event.py文件除了存放着EventLoop对象的接口以及获取和设置EventLoop的函数外，还有两个EventLoop可调度的对象，分别为Handler和TimerHandler，它们可以认为是EvnetLoop调用其它对象的容器，用于连接待调度对象和事件循环的关系，不过它们的实现非常简单，对于Handler，它的源码如下:
# 已经移除了一些不想关的代码
class Handle:
def __init__(self, callback, args, loop, context=None):
# 初始化上下文，确保执行的时候能找到Handle所在的上下文
if context is None:
context = contextvars.copy_context()
self._context = context
self._loop = loop
self._callback = callback
self._args = args
self._cancelled = False
def cancel(self):
# 设置当前Handle为取消状态
if not self._cancelled:
self._cancelled = True
self._callback = None
self._args = None
def cancelled(self):
return self._cancelled
def _run(self):
# 用于执行真正的函数，且通过context.run方法来确保在自己的上下文内执行。
try:
# 保持在自己持有的上下文中执行对应的回调
self._context.run(self._callback, *self._args)
except (SystemExit, KeyboardInterrupt):
raise
except BaseException as exc:
cb = format_helpers._format_callback_source(
self._callback, self._args)
msg = f'Exception in callback {cb}'
context = {
'message': msg,
'exception': exc,
'handle': self,
}
self._loop.call_exception_handler(context)
通过源码可以发现，Handle功能十分简单，提供了可以被取消以及可以在自己所处的上下文执行的功能，而TimerHandle继承于Handle比Handle多了一些和时间以及排序相关的参数，源码如下:
class TimerHandle(Handle):
def __init__(self, when, callback, args, loop, context=None):
super().__init__(callback, args, loop, context)
self._when = when
self._scheduled = False
def __hash__(self):
return hash(self._when)
def __lt__(self, other):
if isinstance(other, TimerHandle):
return self._when < other._when
return NotImplemented
def __le__(self, other):
if isinstance(other, TimerHandle):
return self._when < other._when or self.__eq__(other)
return NotImplemented
def __gt__(self, other):
if isinstance(other, TimerHandle):
return self._when > other._when
return NotImplemented
def __ge__(self, other):
if isinstance(other, TimerHandle):
return self._when > other._when or self.__eq__(other)
return NotImplemented
def __eq__(self, other):
if isinstance(other, TimerHandle):
return (self._when == other._when and
self._callback == other._callback and
self._args == other._args and
self._cancelled == other._cancelled)
return NotImplemented
def cancel(self):
if not self._cancelled:
# 用于通知事件循环当前Handle已经退出了
self._loop._timer_handle_cancelled(self)
super().cancel()
def when(self):
return self._when
通过代码可以发现，这两个对象十分简单，而我们在使用Python.Asyncio时并不会直接使用到这两个对象，而是通过loop.call_xxx系列方法来把调用封装成Handle对象，然后等待EventLoop执行。 所以loop.call_xxx系列方法可以认为是EventLoop的注册操作，基本上所有非IO的异步操作都需要通过loop.call_xxx方法来把自己的调用注册到EventLoop中，比如Task对象就在初始化后通过调用loop.call_soon方法来注册到EventLoop中，loop.call_sonn的实现很简单，
它的源码如下：
class BaseEventLoop:
...
def call_soon(self, callback, *args, context=None):
# 检查是否事件循环是否关闭，如果是则直接抛出异常
self._check_closed()
handle = self._call_soon(callback, args, context)
return handle
def _call_soon(self, callback, args, context):
# 把调用封装成一个handle，这样方便被事件循环调用
handle = events.Handle(callback, args, self, context)
# 添加一个handle到_ready，等待被调用
self._ready.append(handle)
return handle
可以看到call_soon真正相关的代码只有10几行，它负责把一个调用封装成一个Handle，并添加到self._reday中，从而实现把调用注册到事件循环之中。
loop.call_xxx系列函数除了loop.call_soon系列函数外，还有另外两个方法--loop.call_at和loop.call_later，它们类似于loop.call_soon，不过多了一个时间参数，来告诉EventLoop在什么时间后才可以调用，同时通过loop.call_at和loop.call_later注册的调用会通过Python的堆排序模块headpq注册到self._scheduled变量中，
具体代码如下：
class BaseEventLoop:
...
def call_later(self, delay, callback, *args, context=None):
if delay is None:
raise TypeError('delay must not be None')
timer = self.call_at(self.time() + delay, callback, *args, context=context)
return timer
def call_at(self, when, callback, *args, context=None):
if when is None:
raise TypeError("when cannot be None")
self._check_closed()
# 创建一个timer handle，然后添加到事件循环的_scheduled中，等待被调用
timer = events.TimerHandle(when, callback, args, self, context)
heapq.heappush(self._scheduled, timer)
timer._scheduled = True
return timer
2.EventLoop的调度实现
在文章《Python Asyncio中Coroutines,Tasks,Future可等待对象的关系及作用》中已经分析到了runner会通过loop.run_until_complete来调用mainTask从而开启EventLoop的调度，所以在分析EventLoop的调度时，应该先从loop.run_until_complete入手，
对应的源码如下：
class BaseEventLoop:
def run_until_complete(self, future):
...
new_task = not futures.isfuture(future)
# 把coroutine转换成task，这样事件循环就可以调度了，事件循环的最小调度单位为task
# 需要注意的是此时事件循环并没注册到全局变量中，所以需要显示的传进去，
# 同时Task对象注册的时候，已经通过loop.call_soon把自己注册到事件循环中，等待调度
future = tasks.ensure_future(future, loop=self)
if new_task:
# An exception is raised if the future didn't complete, so there
# is no need to log the "destroy pending task" message
future._log_destroy_pending = False
# 当该task完成时，意味着当前事件循环失去了调度对象，无法继续调度，所以需要关闭当前事件循环，程序会由协程模式返回到线程模式
future.add_done_callback(_run_until_complete_cb)
try:
# 事件循环开始运行
self.run_forever()
except:
if new_task and future.done() and not future.cancelled():
# The coroutine raised a BaseException. Consume the exception
# to not log a warning, the caller doesn't have access to the
# local task.
future.exception()
raise
finally:
future.remove_done_callback(_run_until_complete_cb)
if not future.done():
raise RuntimeError('Event loop stopped before Future completed.')
return future.result()
def run_forever(self):
# 进行一些初始化工作
self._check_closed()
self._check_running()
self._set_coroutine_origin_tracking(self._debug)
self._thread_id = threading.get_ident()
old_agen_hooks = sys.get_asyncgen_hooks()
# 通过asyncgen钩子来自动关闭asyncgen函数，这样可以提醒用户生成器还未关闭
sys.set_asyncgen_hooks(firstiter=self._asyncgen_firstiter_hook,
finalizer=self._asyncgen_finalizer_hook)
try:
# 设置当前在运行的事件循环到全局变量中，这样就可以在任一阶段获取到当前的事件循环了
events._set_running_loop(self)
while True:
# 正真执行任务的逻辑
self._run_once()
if self._stopping:
break
finally:
# 关闭循环, 并且清理一些资源
self._stopping = False
self._thread_id = None
events._set_running_loop(None)
self._set_coroutine_origin_tracking(False)
sys.set_asyncgen_hooks(*old_agen_hooks)
这段源码并不复杂，它的主要逻辑是通过把Corotinue转为一个Task对象，然后通过Task对象初始化时调用loop.call_sonn方法把自己注册到EventLoop中，最后再通过loop.run_forever中的循环代码一直运行着，直到_stopping被标记为True:
while True:
# 正真执行任务的逻辑
self._run_once()
if self._stopping:
break
可以看出，这段代码是确保事件循环能一直执行着，自动循环结束，而真正调度的核心是_run_once函数，
它的源码如下:
class BaseEventLoop:
...
def _run_once(self):
# self._scheduled是一个列表，它只存放TimerHandle
sched_count = len(self._scheduled)
###############################
# 第一阶段，整理self._scheduled #
###############################
if (sched_count > _MIN_SCHEDULED_TIMER_HANDLES and
self._timer_cancelled_count / sched_count > _MIN_CANCELLED_TIMER_HANDLES_FRACTION):
# 当待调度的任务数量超过100且待取消的任务占总任务的50%时，才进入这个逻辑
# 把需要取消的任务移除
new_scheduled = []
for handle in self._scheduled:
if handle._cancelled:
# 设置handle的_cancelled为True，并且把handle从_scheduled中移除
handle._scheduled = False
else:
new_scheduled.append(handle)
# 重新排列堆
heapq.heapify(new_scheduled)
self._scheduled = new_scheduled
self._timer_cancelled_count = 0
else:
# 需要取消的handle不多，则只会走这个逻辑，这里会把堆顶的handle弹出，并标记为不可调度，但不会访问整个堆
while self._scheduled and self._scheduled[0]._cancelled:
self._timer_cancelled_count -= 1
handle = heapq.heappop(self._scheduled)
handle._scheduled = False
#################################
# 第二阶段，计算超时值以及等待事件IO #
#################################
timeout = None
# 当有准备调度的handle或者是正在关闭时，不等待，方便尽快的调度
if self._ready or self._stopping:
timeout = 0
elif self._scheduled:
# Compute the desired timeout.
# 如果堆有数据时，通过堆顶的handle计算最短的超时时间，但是最多不能超过MAXIMUM_SELECT_TIMEOUT，以免超过系统限制
when = self._scheduled[0]._when
timeout = min(max(0, when - self.time()), MAXIMUM_SELECT_TIMEOUT)
# 事件循环等待事件，直到有事件或者超时
event_list = self._selector.select(timeout)
##################################################
# 第三阶段，把满足条件的TimeHandle放入到self._ready中 #
##################################################
# 获取得到的事件的回调，然后装填到_ready
self._process_events(event_list)
# 把一些在self._scheduled且满足调度条件的handle放到_ready中，比如TimerHandle。
# end_time为当前时间+一个时间单位，猜测是能多处理一些这段时间内产生的事件
end_time = self.time() + self._clock_resolution
while self._scheduled:
handle = self._scheduled[0]
if handle._when >= end_time:
break
handle = heapq.heappop(self._scheduled)
handle._scheduled = False
self._ready.append(handle)
################################################################################
# 第四阶段，遍历所有准备调度的handle，并且通过handle的context来执行handle对应的callback #
################################################################################
ntodo = len(self._ready)
for i in range(ntodo):
handle = self._ready.popleft()
# 如果handle已经被取消，则不调用
if handle._cancelled:
continue
if self._debug:
try:
self._current_handle = handle
t0 = self.time()
handle._run()
dt = self.time() - t0
if dt >= self.slow_callback_duration:
# 执行太久的回调，记录下来，这些需要开发者自己优化
logger.warning('Executing %s took %.3f seconds',
_format_handle(handle), dt)
finally:
self._current_handle = None
else:
handle._run()
handle = None # Needed to break cycles when an exception occurs.
通过源码分析，可以很明确的知道调度逻辑中第一步是先规整self._scheduled，在规整的过程是使用堆排序来进行的，因为堆排序在调度的场景下效率是非常高的，不过这段规整代码分成两种，我猜测是当需要取消的数量过多时直接遍历的效率会更高。 在规整self._scheduled后，就进入第二步，该步骤开始等待系统事件循环返回对应的事件，如果self._ready中有数据，就不做等待了，需要马上到下一步骤，以便能赶紧安排调度。 在得到系统事件循环得到的事件后，就进入到了第三步，该步骤会通过self._process_events方法处理对应的事件，并把事件对应的回调存放到了self._ready中，最后再遍历self._ready中的所有Handle并逐一执行(执行时可以认为EventLoop把控制权返回给对应的调用逻辑)，至此一个完整的调度逻辑就结束了，并进入下一个调度逻辑。
注：由于系统事件循环的限制，所以文件IO一般还是使用多线程来执行，具体见：github.com/python/asyn…
在分析EventLoop调度实现的时候忽略了self._process_events的具体实现逻辑，因为_process_events方法所在asyncio.base_event.py文件中的BaseEventLoop类并未有具体实现的，因为网络IO相关的需要系统的事件循环来帮忙处理，所以与系统事件循环相关的逻辑都在asyncio.selector_events.py中的BaseSelectorEventLoop类中。BaseSelectorEventLoop类封装了selector模块与系统事件循环交互，使调用者不需要去考虑sock的创建以及sock产生的文件描述符的监听与注销等操作，下面以BaseSelectorEventLoop中自带的pipe为例子，分析BaseSelectorEventLoop是如何进行网络IO事件处理的。
在分析之前，先看一个例子，代码如下：
import asyncio
import threading
def task():
print("task")
def run_loop_inside_thread(loop):
loop.run_forever()
loop = asyncio.get_event_loop()
threading.Thread(target=run_loop_inside_thread, args=(loop,)).start()
loop.call_soon(task)
如果直接运行这个例子，它并不会输出task（不过在IDE使用DEBUG模式下线程启动会慢一点，所以会输出的），因为在调用loop.run_forever后EventLoop会一直卡在这段逻辑中:
event_list = self._selector.select(timeout)
所以调用loop.call_soon并不会使EventLoop马上安排调度，而如果把call_soon换成call_soon_threadsafe则可以正常输出，这是因为call_soon_threadsafe中多了一个self._write_to_self的调用，它的源码如下：
class BaseEventLoop:
...
def call_soon_threadsafe(self, callback, *args, context=None):
"""Like call_soon(), but thread-safe."""
self._check_closed()
handle = self._call_soon(callback, args, context)
self._write_to_self()
return handle
由于这个调用是涉及到IO相关的，所以需要到BaseSelectorEventLoop类查看，接下来以pipe相关的网络IO操作来分析EventLoop是如何处理IO事件的(只演示reader对象，writer对象操作与reader类似)，
对应的源码如下：
class BaseSelectorEventLoop(base_events.BaseEventLoop):
#######
# 创建 #
#######
def __init__(self, selector=None):
super().__init__()
if selector is None:
# 获取最优的selector
selector = selectors.DefaultSelector()
self._selector = selector
# 创建pipe
self._make_self_pipe()
self._transports = weakref.WeakValueDictionary()
def _make_self_pipe(self):
# 创建Pipe对应的sock
self._ssock, self._csock = socket.socketpair()
# 设置sock为非阻塞
self._ssock.setblocking(False)
self._csock.setblocking(False)
self._internal_fds += 1
# 阻塞服务端sock读事件对应的回调
self._add_reader(self._ssock.fileno(), self._read_from_self)
def _add_reader(self, fd, callback, *args):
# 检查事件循环是否关闭
self._check_closed()
# 封装回调为handle对象
handle = events.Handle(callback, args, self, None)
try:
key = self._selector.get_key(fd)
except KeyError:
# 如果没有注册到系统的事件循环，则注册
self._selector.register(fd, selectors.EVENT_READ,
(handle, None))
else:
# 如果已经注册过，则更新
mask, (reader, writer) = key.events, key.data
self._selector.modify(fd, mask | selectors.EVENT_READ,
(handle, writer))
if reader is not None:
reader.cancel()
return handle
def _read_from_self(self):
# 负责消费sock数据
while True:
try:
data = self._ssock.recv(4096)
if not data:
break
self._process_self_data(data)
except InterruptedError:
continue
except BlockingIOError:
break
#######
# 删除 #
#######
def _close_self_pipe(self):
# 注销Pipe对应的描述符
self._remove_reader(self._ssock.fileno())
# 关闭sock
self._ssock.close()
self._ssock = None
self._csock.close()
self._csock = None
self._internal_fds -= 1
def _remove_reader(self, fd):
# 如果事件循环已经关闭了，就不用操作了
if self.is_closed():
return False
try:
# 查询文件描述符是否在selector中
key = self._selector.get_key(fd)
except KeyError:
# 不存在则返回
return False
else:
# 存在则进入移除的工作
mask, (reader, writer) = key.events, key.data
# 通过事件掩码判断是否有其它事件
mask &= ~selectors.EVENT_READ
if not mask:
# 移除已经注册到selector的文件描述符
self._selector.unregister(fd)
else:
# 移除已经注册到selector的文件描述符，并注册新的事件
self._selector.modify(fd, mask, (None, writer))
# 如果reader不为空，则取消reader
if reader is not None:
reader.cancel()
return True
else:
return False
通过源码中的创建部分可以看到，EventLoop在启动的时候会创建一对建立通信的sock，并设置为非阻塞，然后把对应的回调封装成一个Handle对象并注册到系统事件循环中（删除则进行对应的反向操作），之后系统事件循环就会一直监听对应的事件，也就是EventLoop的执行逻辑会阻塞在下面的调用中，等待事件响应：
event_list = self._selector.select(timeout)
这时如果执行loop.call_soon_threadsafe，那么会通过write_to_self写入一点信息：
def _write_to_self(self):
csock = self._csock
if csock is None:
return
try:
csock.send(b'\0')
except OSError:
if self._debug:
logger.debug("Fail to write a null byte into the self-pipe socket", exc_info=True)
由于csock被写入了数据，那么它对应的ssock就会收到一个读事件，系统事件循环在收到这个事件通知后就会把数据返回，然后EventLoop就会获得到对应的数据，并交给process_events方法进行处理，
它的相关代码如下:
class BaseSelectorEventLoop:
def _process_events(self, event_list):
for key, mask in event_list:
# 从回调事件中获取到对应的数据，key.data在注册时是一个元祖，所以这里要对元祖进行解包
fileobj, (reader, writer) = key.fileobj, key.data
if mask & selectors.EVENT_READ and reader is not None:
# 得到reader handle，如果是被标记为取消，就移除对应的文件描述符
if reader._cancelled:
self._remove_reader(fileobj)
else:
# 如果没被标记为取消，则安排到self._ready中
self._add_callback(reader)
if mask & selectors.EVENT_WRITE and writer is not None:
# 对于写对象，也是同样的道理。
if writer._cancelled:
self._remove_writer(fileobj)
else:
self._add_callback(writer)
def _add_callback(self, handle):
# 把回调的handle添加到_ready中
assert isinstance(handle, events.Handle), 'A Handle is required here'
if handle._cancelled:
return
assert not isinstance(handle, events.TimerHandle)
self._ready.append(handle)
def _remove_reader(self, fd):
# 如果事件循环已经关闭了，就不用操作了
if self.is_closed():
return False
try:
# 查询文件描述符是否在selector中
key = self._selector.get_key(fd)
except KeyError:
# 不存在则返回
return False
else:
# 存在则进入移除的工作
mask, (reader, writer) = key.events, key.data
mask &= ~selectors.EVENT_READ
if not mask:
# 移除已经注册到selector的文件描述符
self._selector.unregister(fd)
else:
self._selector.modify(fd, mask, (None, writer))
if reader is not None:
reader.cancel()
return True
else:
return False
从代码中可以看出_process_events会对事件对应的文件描述符进行处理，并从事件回调中获取到对应的Handle对象添加到self._ready中，由EventLoop在接下来遍历self._ready并执行。
可以看到网络IO事件的处理并不复杂，因为系统事件循环已经为我们做了很多工作了，但是用户所有与网络IO相关的操作都需要有一个类似的操作，这样是非常的繁琐的，幸好asyncio库已经为我们做了封装，我们只要调用就可以了，方便了很多。
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