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1、异步编程与多线程的区别
共同点：异步和多线程两者都可以达到避免调用线程阻塞的目的，从而提高软件的可响应性
不同点：
（1）线程不是一个计算机硬件的功能，而是操作系统提供的一种逻辑功能，线程本质上是进程中一段并发运行的代码，所以线程需要操作系统投入CPU资源来运行和调度。
多线程的优点很明显，线程中的处理程序依然是顺序执行，符合普通人的思维习惯，所以编程简单。但是多线程的缺点也同样明显，线 程的使用（滥用）会给系统带来上下文切换的额外负担。并且线程间的共享变量可能造成死锁的出现
（2）异步操作无须额外的线程负担，并且使用回调的方式进行处理，在设计良好的情况下，处理函数可以不必使用共享变量（即使无法完 全不用，最起码可以减少 共享变量的数量），减少了死锁的可能。当然异步操作也并非完美无暇。编写异步操作的复杂程度较高，程序 主要使用回调方式进行处理，与普通人的思维方式有些 初入，而且难以调试。
这里有一个疑问。异步操作没有创建新的线程，我们一定会想，比如有一个文件操作，大量数据从硬盘上读取，若使用单线程的同步操作自然要等待会很长时间，但是若使用异步操作的话，我们让数据读取异步进行，二线程在数据读取期间去干其他的事情，我们会想，这怎么行呢，异步没有创建其他的线程，一个线程去干其他的事情去了，那数据的读取异步执行是去由谁完成的呢？实际上，本质是这样的。
熟悉电脑硬件的朋友肯定对DMA这个词不陌生，硬盘、光驱的技术规格中都有明确DMA的模式指标，其实网卡、声卡、显卡也是有DMA功能的。DMA就是直 接内存访问的意思，也就是说，拥有DMA功能的硬件在和内存进行数据交换的时候可以不消耗CPU资源。只要CPU在发起数据传输时发送一个指令，硬件就开 始自己和内存交换数据，在传输完成之后硬件会触发一个中断来通知操作完成。这些无须消耗CPU时间的I/O操作正是异步操作的硬件基础。所以即使在DOS 这样的单进程（而且无线程概念）系统中也同样可以发起异步的DMA操作。
即CPU在数据的长时间读取过程中 ，只需要做两件事，第一发布指令，开始数据交换；第二，交换结束，得到指令，CPU再进行后续操作。而中间读取数据漫长的等待过程，CPU本身就不需要参与，顺序执行就是我不参与但是我要干等着，效率低下；异步执行就是，我不需要参与那我就去干其他事情去了，你做完了再通知我就可以了（回调）。
但是你想一下，如果有一些异步操作必须要CPU的参与才能完成呢，即我开始的那个线程是走不开的，这该怎么办呢，在.NET中，有线程池去完成，线程池会高效率的开启一个新的线程去完成异步操作，在python中这是系统自己去安排的，无需人工干预，这就比自己创建很多的线程更加高效。
总结：
（1）“多线程”，第一、最大的问题在于线程本身的调度和运行需要很多时间，因此不建议自己创建太大量的线程；第二、共享资源的调度比较难，涉及到死锁，上锁等相关的概念。
（2）“异步” ，异步最大的问题在于“回调”，这增加了软件设计上的难度。
在实际设计时，我们可以将两者结合起来：
（1）当需要执行I/O操作时，使用异步操作比使用线程+同步 I/O操作更合适。I/O操作不仅包括了直接的文件、网络的读写，还包括数据库操作、Web Service、HttpRequest以及.net Remoting等跨进程的调用。异步特别适用于大多数IO密集型的应用程序。
（2）而线程的适用范围则是那种需要长时间CPU运算的场合，例如耗时较长的图形处理和算法执行。但是往 往由于使用线程编程的简单和符合习惯，所以很多朋友往往会使用线程来执行耗时较长的I/O操作。这样在只有少数几个并发操作的时候还无伤大雅，如果需要处 理大量的并发操作时就不合适了。
2、在多线程编程和异步编程上的进步（以.NET和python语言为例进行说明）
多线程最大的问题在于“线程的调度”，而在.NET中引入了线程池的概念，避免人为创建多余线程，让系统进行分配；而Python语言中的多线程编程效率一直饱受诟病，因此python很少使用多线程，一般使用“协程”，后面会讲到。
异步最大的问题在于“回调”，.NET随着版本的升级，从多任务编程，到后面使用await-async关键字的提升，让人更加方便，不用注意到复杂的回调问题，用同步的思维方式进行异步编程。python从3.4版本开始也开始使用协程和时间循环机制，从yield和yield from 语句中受到启发，解决了“回调问题”，而在python3.5版本中，也是使用了await-async关键字，进一步简化了编程。在这一方面，python和.NET有很多相似之处。（详细案例会在后面文章中展示）
