这篇博客文章分为两部分，为掌握 Python 中异步和同步代码的共存提供全面指南。第一部分关注理解核心问题和初始解决方案，第二部分将重点关注检测阻塞代码和最佳实践。

引言：现代 Python 应用越来越多地利用 asyncio 构建高并发系统，但在将新的异步代码与现有同步组件集成时会出现常见挑战，如性能瓶颈、神秘超时、阻塞事件循环和意外减速等。本文深入探讨了在 Python 中混合同步和异步代码的复杂性，包括其固有危险、常见陷阱及后果、检测隐藏阻塞同步代码的有效技术和工具以及安全管理迁移和确保最佳应用性能的稳健模式和策略。

为什么混合同步和异步是危险的：Python 的 asyncio 库设计用于高效并发，异步函数非阻塞，可在等待 I/O 操作时暂停执行并将控制返回给事件循环；同步函数阻塞，调用后会一直执行直到完成，会占用 CPU 且不释放控制。当在异步函数中直接调用慢的阻塞同步函数时，会使整个 asyncio 事件循环“冻结”，导致其他异步任务无法进行，应用响应性显著降低。

问题示例：异步调用在同步函数上阻塞：一个看似无害的同步调用可能会使 asyncio 应用瘫痪，如在异步函数中直接调用模拟的慢数据库调用或复杂计算的同步函数，会导致事件循环在同步函数执行期间无响应，两个异步函数的执行时间约为 10 秒，而不是预期的并发时间。

正确的解决方案：将阻塞代码卸载到线程中：通过将阻塞同步操作卸载到单独的线程池，使 asyncio 事件循环保持自由和响应，能够继续管理其他任务。使用ThreadPoolExecutor创建线程池，通过loop.run_in_executor将同步函数在管理的线程池中执行，两个异步函数的执行时间将显著减少至约 5 秒。

实际生产中的挑战：

1. 事件循环阻塞：即使是小的频繁阻塞调用也会降低响应性。
2. 线程争用：过多的线程创建或管理不善的线程池会增加上下文切换开销，反而使应用变慢。
3. GIL 争用：对于 CPU 密集型同步任务，Python 的全局解释器锁（GIL）限制了在多个 CPU 核心上的真正并行执行。
4. 隐藏的同步调用：来自第三方库或被忽视的内部工具的看似无害的函数可能会秘密执行阻塞 I/O 或繁重计算。
5. 资源耗尽：不受控制的线程池增长、未管理的 Future 对象或系统资源的低效使用可能导致内存泄漏和 CPU 饥饿。

结论：有效管理同步和异步 Python 代码的共存对于构建高性能应用至关重要，理解阻塞操作如何停止asyncio事件循环是基础，主要策略是使用loop.run_in_executor将阻塞任务卸载到单独的线程池，同时开发者也必须注意常见的生产挑战，以确保系统的健壮性和可扩展性。