Threading, multiprocessing veya asyncio'yu ne zaman seçersiniz?

Question

Accepted Answer

Python üç eş zamanlılık modeli sunar ve doğru seçim, çalışmanızın **I/O-bound** (I/O bağımlı) veya **CPU-bound** (CPU bağımlı) olmasına bağlıdır — bu karar, iş parçacıklarının Python kodunu paralel olarak çalıştırmasını engelleyen GIL tarafından büyük ölçüde şekillendirilir.

## Üç model

```text
threading        → multiple threads, ONE process. GIL-limited for CPU.
multiprocessing  → multiple PROCESSES, each its own interpreter/GIL → true parallelism.
asyncio          → single thread, cooperative coroutines yielding at await points.
```

## threading — I/O-bound eş zamanlılık için

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# ✅ good for I/O — the GIL is RELEASED during I/O waits, so waits overlap
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as ex:
    results = list(ex.map(download_url, urls))   # many downloads concurrently
```

İş parçacıkları I/O-bound görevler (ağ, dosyalar, DB) için iyi çalışır çünkü bekleme sırasında GIL serbest bırakılır — birden fazla bekleme eş zamanlı olarak gerçekleşir. CPU-bound çalışmaların hızını **artırmazlar**.

## multiprocessing — CPU-bound paralellik için

```python
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

# ✅ good for CPU — separate processes each have their own GIL → use all cores
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as ex:
    results = list(ex.map(heavy_computation, data))   # genuine parallelism
```

CPU-yoğun çalışmalar (görüntü işleme, matematik, veri işleme) için ayrı işlemler, tek GIL'i atlatır ve birden fazla çekirdeğe gerçek anlamda paralel olarak çalışır. Maliyeti: daha yüksek yük (işlem başlatması) ve veriler, işlemler arasında **serileştirilmeli** olmalıdır (varsayılan olarak paylaşılan bellek yok).

## asyncio — yüksek-eş zamanlılık I/O için

```python
import asyncio
# ✅ best for MANY concurrent I/O operations (thousands) — lightest weight
await asyncio.gather(*(fetch(url) for url in urls))
```

asyncio, tek bir iş parçacığında çok sayıda eş zamanlı I/O işlemini işler, iş parçacıklarından daha verimli bir şekilde (iş parçacığı başına yük yok) — sunucular ve yüksek-eş zamanlılık ağ kodu için ideal.

## Karar rehberi

```text
CPU-bound (computation)              → multiprocessing
I/O-bound, moderate concurrency      → threading (simple, works with sync libraries)
I/O-bound, HIGH concurrency          → asyncio (thousands of connections, but needs
                                       async-compatible libraries)
Mixed CPU + I/O                       → combine (e.g. asyncio + a process pool for CPU)
```

## Neden önemli

Doğru eş zamanlılık modelini seçmek, Python performansının en etkili kararlarından biridir ve yanlış seçim yapmak (klasik hata: CPU-bound çalışması için iş parçacıkları, bu da GIL'in işe yaramaz kılması) ölçeklenmeyen koda yol açar.

Yönlendirici mantık GIL'den gelir: **I/O-bound için iş parçacıkları/asyncio** (bekleme sırasında GIL serbest bırakılır — eş zamanlılık çalışır) ve **CPU-bound için multiprocessing** (gerçek paralellik için ayrı GIL'ler), eş zamanlılık çok yüksek olduğunda asyncio tercih edilir.

Her bir modelin güçlü ve zayıf yönlerini, maliyetlerini (işlem yükü/serileştirme, asyncio'nun kütüphane gereksinimleri) ve I/O-vs-CPU kararını anlamak, gerçekten performans sağlayan eş zamanlı Python kodu yazmak için gereklidir.