為什麼需要 async

本集目標

搞懂 async 適合什麼樣的程式，並且分清楚「並行」與「平行」這兩個常被搞混的詞。

正文

async 為什麼存在

上一集的伺服器有一個特色：它大部分時間都在等。等有人連進來、等資料送達、等回應寫出去。真正用到 CPU 計算的時間少得可憐。

這種「大部分時間都在等」的程式其實非常多：

• 網路伺服器：等客戶端送請求、等資料庫回答。
• 爬蟲：送出一堆網路請求，然後等對方回。
• 資料庫查詢：送出查詢，等結果。
• 聊天室：等每個使用者輸入訊息。
• 各種背景工作：等計時器、等檔案、等別的程式。

這些程式的瓶頸不是「CPU 算不夠快」，而是「花太多時間在等」。async 就是為了這種情境而生的：它讓你的程式在等待某件事的時候，把寶貴的執行緒拿去推進別的工作。

為什麼不直接開很多執行緒就好

你可能會想：前幾章不是教過多執行緒嗎？要同時處理一萬個連線，那就開一萬條執行緒不就好了？

問題出在成本。作業系統的執行緒（OS Thread）很吃記憶體——每開一條，作業系統就得替它準備一塊 stack 空間，常常是好幾 MB。一萬條執行緒就可能吃掉好幾 GB 的記憶體，這還沒算上作業系統在這麼多執行緒之間切換的負擔。對於一個「大部分時間都在等」的程式來說，開一萬條執行緒、然後讓它們幾乎都在睡覺，實在太奢侈了。

async 的做法不一樣：它可以用少少幾條執行緒，輪流推進成千上萬個等待中的工作。每個工作不再對應一條笨重的 OS 執行緒，而是一個輕量的東西（我們之後會慢慢看到它的真面目）。這就是 async 能支撐大量連線的原因。

並行 vs 平行

這裡要把兩個很容易混淆的詞講清楚，因為它們是理解 async 的關鍵。

並行（concurrency）：同時處理很多件事，但靠的是「交錯切換」。想像一位咖啡師一個人顧好幾桌客人：他幫 A 桌點完餐，趁咖啡機在沖的時候去幫 B 桌點餐，再回頭幫 A 桌收尾。任何一個瞬間他其實只在做一件事，但因為他懂得在「等」的空檔切去做別的，整體看起來好像同時服務了很多桌。一個人、一條執行緒就能做到並行。

平行（parallelism）：同一個瞬間，真的有很多事一起在執行。這需要多個 CPU 核心——就像咖啡店裡站了好幾位咖啡師，每人各顧一桌，真正同一時間一起動手。

這兩件事是獨立的兩個維度，可以自由組合：

• 單執行緒的 async：有並行、沒有平行（一位咖啡師輪流服務多桌）。
• 把純計算丟到多個核心：有平行（多位咖啡師），不見得需要 async 的並行。
• 多執行緒的 runtime（Tokio 預設）：兩者都有（多位咖啡師，而且每位都會在空檔切去服務別桌）。

async 提供的是「並行」

關鍵結論來了：async 本身提供的是並行——它讓你用少少幾條執行緒，交錯推進一大堆正在等待的工作。至於能不能平行，那是由 runtime 決定用幾條執行緒來跑這些工作。

所以請記住：async 不會讓你的 CPU 計算變快。如果你的程式是在做一個很吃資源的數學運算，async 幫不上忙，那是平行（丟到多核心處理器上）才能解決的問題。async 解決的是另一件事——讓「等待」的時間不被浪費，在等的空檔切去做別的事。

下一集開始，我們就要把「async 到底是什麼」這件事一層一層拆開來看。

重點整理

• async 適合「大部分時間都在等 I/O」的程式：伺服器、爬蟲、資料庫、聊天室、背景工作
• OS 執行緒很吃記憶體，用「一個連線一條執行緒」撐不住大量連線；async 用少少幾條執行緒推進大量工作
• 並行是交錯切換、同時處理很多事，一條執行緒就能做到（咖啡師比喻）；平行是多核心同一瞬間一起執行
• async 提供的是並行，要不要平行由 runtime 用幾條執行緒決定
• async 不會讓計算變快，它只是讓等待的時間可以拿去做別的事