H1：Ruby 的异步之旅

主要观点：

• 作为 ML 工程师/科学家十年后回归 Ruby，感觉异步革命缺失，多数仍用线程，而 Python 已围绕asyncio重组。
• 构建RubyLLM和Chat with Work时，发现 LLM 通信是 Ruby 的杀手级应用，异步很重要且 Ruby 异步优于 Python。
• LLM 应用暴露线程并发的诸多问题，如槽饥饿、资源倍增、性能开销、可扩展性挑战等，而异步能解决这些问题。
• 理解并发：线程是操作系统强制切换，纤维是协作式切换，Ruby 的 GVL 使纤维更有优势，I/O 多路复用让纤维在处理 I/O 时更高效。
• Ruby 的异步生态优美且透明，如async gem，RubyLLM 无需特殊处理即可获得异步性能，还有其他相关库。
• 迁移 Rails 应用到异步几乎无需代码更改，可混合使用不同的作业适配器，根据工作负载优化。
• 指出何时使用线程和异步，异步适用于 I/O 绑定操作、API 调用等，线程适用于 CPU 密集型工作等。
• Ruby 选择了不同的异步之路，通过添加使现有代码更好的特性实现进化，对于构建下一代 AI 应用，异步 Ruby 是竞争优势。

关键信息：

• 线程和纤维的概念及调度差异，Ruby 的 GVL 对线程和纤维的影响。
• LLM 应用带来的挑战及异步如何解决这些挑战。
• Ruby 异步生态中的相关库，如async、Falcon等。
• 迁移 Rails 应用到异步的步骤及混合使用作业适配器的方法。

重要细节：

• 配置线程基于作业队列的示例及槽饥饿问题，如StreamAIResponseJob类的演示。
• 线程和纤维在性能、资源使用等方面的对比数据，如创建和切换时间、吞吐量等。
• 异步解决 LLM 挑战的具体方式，如消除槽饥饿、共享资源等。
• 迁移 Rails 应用到异步的具体代码配置，如更新 Gemfile 和配置应用等。
• 不同场景下使用线程和异步的举例，如 CPU 密集型工作和 I/O 绑定操作。