การอภิปรายล่าสุดเกี่ยวกับความพร้อมในการใช้งานจริงของ Async Django ได้จุดประเด็นการถกเถียงอย่างเข้มข้นในชุมชนนักพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเด็นที่มีการโต้แย้งเกี่ยวกับ function coloring ในการใช้งานแบบ async แม้ว่า async Django จะสัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการทำงานที่ต้องรอ I/O การตอบสนองจากชุมชนเผยให้เห็นถึงความกังวลที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับทางเลือกในการออกแบบสถาปัตยกรรมในการเขียนโปรแกรมแบบ async สมัยใหม่
 |
|---|
| การเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่าง Django-REST และมุมมองแบบ async ของ Ninja แสดงให้เห็นถึงผลกระทบของความสามารถในการทำงานแบบ async |
ข้อถกเถียงเรื่อง Function Coloring
ชุมชนนักพัฒนาได้แสดงความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับการใช้งาน function coloring แบบ async ในเฟรมเวิร์กสมัยใหม่ รวมถึง Django ด้วย function coloring หมายถึงข้อกำหนดที่ต้องระบุฟังก์ชันเป็น async/await อย่างชัดเจนทั่วทั้งโค้ด การเลือกการออกแบบแบบนี้ได้กลายเป็นประเด็นที่มีการโต้แย้ง โดยนักพัฒนาจำนวนมากเห็นว่ามันทำให้เกิดความซับซ้อนและภาระทางความคิดที่ไม่จำเป็น
ผมพบว่าการเรียนรู้ async Python นั้นยากมากเป็นเวลาหลายเดือน จนกระทั่งผมเข้าใจโมเดลการทำงานของโค้ด async อย่างลึกซึ้ง แล้วทุกอย่างก็เริ่มลงตัว ผมมองว่า async ก็คือการทำให้การรอคอยทำงานแบบขนานนั่นเอง
การถกเถียงเรื่องโมเดล Threading
การอภิปรายส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การเลือกระหว่างโมเดลการทำงานพร้อมกันแบบต่างๆ ในขณะที่ async/await ได้รับความนิยมมากขึ้น โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่เน้น AI นักพัฒนาบางส่วนสนับสนุนวิธีการอื่นๆ เช่น green threads หรือโมเดล threading แบบดั้งเดิม การถกเถียงยิ่งเข้มข้นขึ้นเมื่อ Python กำลังก้าวไปสู่การใช้ GIL-free threading และเครื่องคอมพิวเตอร์มีจำนวนคอร์เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ทำให้เกิดคำถามว่า async programming เป็นทางออกที่ดีที่สุดสำหรับทุกสถานการณ์หรือไม่
ทางเลือก Sans-IO
มุมมองที่น่าสนใจจากชุมชนได้เสนอแนวทางที่แตกต่างออกไป: รูปแบบ sans-IO แนวทางการออกแบบสถาปัตยกรรมนี้เสนอให้แยกการทำงานของ I/O ออกจากตรรกะหลัก ทำให้ไลบรารีสามารถทำงานได้โดยไม่ขึ้นกับวิธีการจัดการ I/O แนวทางนี้จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกวิธีการจัดการ I/O ที่ต้องการได้โดยไม่ถูกผูกติดกับโมเดลการทำงานพร้อมกันแบบใดแบบหนึ่ง
ข้อพิจารณาด้านประสิทธิภาพในการใช้งานจริง
ประสบการณ์ของชุมชนในการใช้ async Django ในสภาพแวดล้อมการผลิตจริงแสดงให้เห็นภาพที่ละเอียดอ่อน แม้ว่าการใช้งานแบบ async จะสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับการทำงานที่ต้องรอ I/O ได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในงาน AI ที่มีการเรียก API ที่ใช้เวลานาน แต่ประโยชน์เหล่านี้มาพร้อมกับข้อควรระวัง การเพิ่มประสิทธิภาพจะเห็นได้ชัดที่สุดในแอปพลิเคชันที่เป็น async เป็นหลัก ในขณะที่โค้ดที่ผสมระหว่าง sync/async อาจเห็นประสิทธิภาพที่ลดลงเนื่องจากการสลับบริบทการทำงาน
ข้อควรพิจารณาหลักสำหรับการใช้งาน Async Django:
- ต้องการการรองรับ async อย่างสมบูรณ์ตลอดทั้งโค้ด
- มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพประมาณ 1 มิลลิวินาทีสำหรับการสลับระหว่าง sync/async
- จำเป็นต้องใช้เว็บเซิร์ฟเวอร์ ASGI ( Daphne หรือ Uvicorn )
- ต้องการ middleware ที่รองรับการทำงานแบบ async
- เหมาะสมที่สุดสำหรับการทำงานที่เน้น I/O-bound
บทสรุป
การถกเถียงเกี่ยวกับ async Django สะท้อนให้เห็นการอภิปรายที่กว้างขึ้นในชุมชนการพัฒนาซอฟต์แวร์เกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนระหว่างโมเดลการทำงานพร้อมกันแบบต่างๆ ในขณะที่การเขียนโปรแกรมแบบ async มีข้อดีที่ชัดเจนสำหรับการใช้งานบางกรณี โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่เน้น AI ข้อเสนอแนะจากชุมชนชี้ให้เห็นว่าการใช้งาน function coloring ในปัจจุบันอาจต้องมีการคิดใหม่เพื่อลดความซับซ้อนและปรับปรุงประสบการณ์ของนักพัฒนา
แหล่งที่มา: Is async django ready for prime time?