I. Giới Thiệu
Trong thế giới công nghệ hiện đại, nơi mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và API phục vụ cho dịch vụ trí tuệ nhân tạo đang bùng nổ, việc xây dựng ứng dụng phục vụ cho lượng lớn người dùng trở thành nhiệm vụ thiết yếu. Khi số lượng yêu cầu tăng cao, việc xử lý đồng thời nhiều yêu cầu (request) trở thành thách thức lớn đối với các lập trình viên. Chính vì vậy, hiểu rõ về những phương pháp để tối ưu hóa quá trình xử lý là vô cùng quan trọng. Bài viết này sẽ giúp bạn nắm vững khái niệm Concurrency (xử lý đồng thời) và Parallelism (xử lý song song) trong Python, từ đó áp dụng chúng một cách hiệu quả vào dự án của mình.
Điều Kiện Tiên Quyết: Bài viết này giả định rằng bạn đã có những kiến thức cơ bản về multithreading (đa luồng) và asynchronous programming (lập trình bất đồng bộ) trong Python.
II. Khái Niệm
-
Concurrency: Khả năng tối ưu hóa việc thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc. Đây là khả năng cho phép nhiều tác vụ bắt đầu và hoàn thành ở các thời điểm khác nhau, tuy vậy không nhất thiết phải chạy đồng thời.
-
Parallelism: Khả năng thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc mà không gây trở ngại đến nhau. Chỉ có thể thực hiện với hệ thống có nhiều lõi CPU.
Sự khác biệt giữa hai khái niệm chủ yếu nằm ở chỗ concurrency không yêu cầu các tác vụ được thực hiện đồng thời trên cùng một thời điểm. Trong khi đó, parallelism yêu cầu các tác vụ phải được thực hiện trên nhiều lõi CPU khác nhau. Trong Python, chúng ta có thể triển khai cả concurrency và parallelism thông qua các thư viện và kỹ thuật khác nhau.
- Concurrency thường sử dụng multithreading và asynchronous programming.
- Parallelism thường được triển khai thông qua multiprocessing.
III. Hiểu Về Multithreading (Đa Luồng)
Multithreading là kỹ thuật lập trình cho phép thực hiện nhiều tác vụ đồng thời trong cùng một quá trình. Sự tồn tại của GIL (Global Interpreter Lock) trong Python thường khiến cho việc áp dụng đa luồng trở nên hạn chế, đặc biệt trong các tác vụ CPU-bound. Tuy nhiên, đối với các tác vụ I/O-bound, đa luồng vẫn mang lại nhiều lợi ích.
- GIL có nghĩa là chỉ một luồng được thực thi mã bytecode Python tại một thời điểm, điều này khiến cho đa luồng không hiệu quả cho các tác vụ CPU-bound nhưng hữu ích cho các tác vụ I/O-bound.
Luồng (Thread) và Tiến Trình (Process): Tiến trình là một phiên bản đang chạy của một chương trình, còn luồng là đơn vị thực thi nhỏ hơn trong tiến trình. Đa tiến trình thường an toàn hơn nhưng tốn nhiều tài nguyên hơn, trong khi đa luồng chia sẻ bộ nhớ và cần quản lý đồng bộ hóa để tránh xung đột dữ liệu.
IV. Bất Đồng Bộ (Asynchronous Programming)
Bất đồng bộ cho phép xử lý nhiều tác vụ mà không cần đợi từng cái hoàn thành. Kể từ Python 3.4 với xuất hiện của module asyncio, bất đồng bộ đã trở thành một phần quan trọng trong ngôn ngữ này. Những ưu điểm của lập trình bất đồng bộ bao gồm:
- Hiệu suất cao hơn và phản hồi nhanh hơn.
- Sử dụng tài nguyên hệ thống hiệu quả hơn so với đa luồng.
Module asyncio
asyncio giúp bạn viết mã không đồng bộ một cách dễ dàng. Hai thành phần chính của asyncio là Event Loop và Coroutines.
-
Event Loop: Quản lý và điều phối việc thực thi các coroutine và xử lý I/O.
-
Coroutines: Làm việc song song và cho phép hoán đổi giữa các nhiệm vụ. Chúng cần được chạy bởi Event Loop.
Tạo Task và Future
Task trong asyncio cho phép thực hiện đồng thời nhiều coroutine, trong khi Future đại diện cho một kết quả sẽ có trong tương lai.
V. So Sánh Giữa Multithreading và Asynchronous Programming
Bài viết sẽ cung cấp ví dụ để chứng minh sức mạnh của việc lập trình bất đồng bộ so với đa luồng. Thực hiện việc gọi API với FastAPI bằng cả hai phương pháp và so sánh hiệu suất của chúng.
VI. Kết Luận
Bài viết này là một cái nhìn sâu sắc vào sự khác biệt giữa Concurrency và Parallelism, cũng như cách mà lập trình bất đồng bộ có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng trong Python. Dù cho bất đồng bộ mang lại hiệu quả tốt, nó cũng đòi hỏi lập trình viên phải có kiến thức sâu để áp dụng. Trong khi đó, đa luồng có thể dễ vận dụng hơn cho những ứng dụng không yêu cầu xử lý lượng lớn yêu cầu đồng thời.
source: viblo
