一、核心概念对比
| 维度 |
异步函数 |
多线程 |
协程 |
| 实现机制 |
基于事件循环和async/await语法，单线程内非阻塞调度（512） |
操作系统管理的线程，通过线程切换实现并行（515） |
用户态轻量级线程，由编程语言或框架调度（121561） |
| 资源消耗 |
极小（单线程，共享栈空间）12 |
高（每个线程独立栈空间，频繁切换开销大）51561 |
极低（共享线程栈，切换由程序控制）1215 |
| 并发模型 |
单线程内并发（通过事件循环调度协程）512 |
多线程并行（需多核CPU支持）1529 |
单线程内协作式并发（协程主动让出控制权）1261 |
| 适用场景 |
I/O密集型任务（网络请求、文件读写等）512 |
CPU密集型任务（计算、图像处理等）515 |
I/O密集型任务（与异步函数结合使用）1215 |
| 编程复杂度 |
中等（需理解事件循环和异步语法）5 |
高（需处理线程同步、死锁等问题）515 |
较低（代码接近顺序执行逻辑）1561 |
| 线程安全 |
无共享状态问题（单线程执行）15 |
需同步机制（锁、信号量等）515 |
通常无共享状态（独立执行环境）15 |
| 典型用例 |
高并发Web服务器（如FastAPI）12 |
数据处理、图像渲染29 |
微服务调用、爬虫1229 |
二、核心联系
- 目标一致：三者均旨在提升程序并发性能，减少等待时间（51215）。
- 互补使用：
- 异步函数本质是协程的高级封装（
async/await）1261。
- 协程可与多线程结合（如Python中多线程运行协程）1529。
- 非阻塞优化：异步函数和协程通过非阻塞I/O减少线程/进程切换开销（121561）。
三、选择建议
| 场景 |
推荐方案 |
理由 |
| 高并发I/O操作 |
异步函数 + 协程 |
单线程高效调度，避免多线程资源浪费（1229） |
| CPU密集型计算 |
多线程/多进程 |
利用多核并行计算（515） |
| 混合型任务 |
协程 + 线程池 |
协程处理I/O，线程池处理计算（1529） |
四、性能实测示例
根据网页29的对比实验（请求10次5秒阻塞接口）：
- 同步循环耗时50秒，多线程/协程均约5秒（并发优势明显）。
- 多进程略慢于多线程（上下文切换开销更高）29。
五、扩展阅读
- 异步函数原理：参考Python
asyncio事件循环与await调度机制（1245）。
- 协程与线程对比：协程切换成本仅为线程的1/100（61）。
- GIL影响：Python多线程受GIL限制，协程可绕过此问题（1529）。