我比较笨，只看用await asyncio.sleep(x)实现的例子，看再多，也还是不会。
已经在unity3d里用过coroutine了，也知道是“你执行一下，主动让出权限；我执行一下，主动让出权限”，但还是觉得迷迷糊糊，不清不楚的。
1起因：简单的分析模型世界
序列图里箭头一指，就表示消息和责任转移关系了。
静态数据+责任封装用类图，里的 方法，就表示 责任（消息+实现）；
单个类的动态过程用 状态图， event-action 就够了。
都没有异步/同步 message/callback这些区别。
但一到设计层面，实现和落地的时候各种区别就来了。其实都是为了性能
所以，在各种需求变更泥潭 和 各种落地方案泥潭 之间，请一定先做好分析工作流：
1 识别需求隐含的核心域概念。
2 把核心域概念之间的责任转移关系分析清楚
如果 业务和需求相当于战略，落地实现技巧和困难就是战术。夹在中间的分析/核心域领域建模就是战役。
理想中的系统复杂度，是个沙漏型的2头粗，中间细：
战略和战术都非常复杂多变，战役层要精简/清晰。
战略和战术都充满了动词，和动宾关系 ：
战略上是系统之外 涉众 要系统做某事()；
战术上是系统内部，系统要子模块、函数如何做（）。
唯独战役层是用名词思考、描述问题的，也是强调分析模型的（《联合战役分析手册》）。
战役层要辨析出、归结到核心域的各种名词概念（概念模型、指标体系）的。
如果说软件工程是翻译工作：把涉众利益翻译成需求，把需求翻译成核心域概念，把核心域概念模型再翻译成代码。
那么战役/分析层是对艺术要求最高的部分，分析模式要做出战役法/指挥艺术的味道来（Operational Art）。
假设从业务场景到做好了核心域，知道是谁给谁发消息之前的业务场景。那么再进入设计。
2性能关注点：不让CPU因为等待外部网络IO而闲着
1对外，最低限度不能丢失使用者提交的申请（功能需求）；此外，尽量不要让使用者干等着（易用性需求，用户体验），要么提交完了直接走人等通知；要么暂时挂起，等处理完了再运行。
2对内，尽量不让CPU闲着。
——大规模的web应用主要考虑的是1. 但我目前的关注点不是这个，所以我只要关注2就好了。
1.如果CPU是因为计算任务，已经可以吃满，那么根本不用考虑，简单粗暴多进程就OK；
2.延时最长的主要就是web请求，get post 这些。为等结果，让cpu原地傻等确实不明智。但如果是内部局域网切分的微服务，甚至是多个docker容器之间的虚拟网络，自己知道没太长等待时间，那么同步调用也没什么。requests还是够用了。（作者好像明确说近期不打算迎合asyncio，进行异步化）。
3 .不考虑对本地磁盘IO的优化，用同步读写够了（https://stackoverflow.com/questions/41790750/writing-files-asynchronously）。因为现在是现代，有SSD！数据库也都用内存做了很多缓存工作，过度异步化会导致负效果。——由此可知：程序员不能只盯着自己手里的锤子——软件技术，要理解程序运行的外部环境：操作系统、硬件、网络环境。。。
3 消息/事件+回调/任务
1 message：通知、广播、报点……。管杀不管埋，管生不管养——情报、通信 最松的耦合关系。
2 event/callback singal/slot: 本来是完整的处理流程，因为角色分工不同，导致流程上开了洞+很多补洞的材料：
server端、callback实现端： 知道怎么做，但不知何时做(补洞用的材料，馅料，必须要实)； ——作训 分队长
client端、event触发端： 会遇到不同事情，或者需要进行情况判断触发某些决策，也需要根据事情和后面的处理结果，继续触发某些决策，也就是说，既负责触发，又需要使用处理结果，只是不知道、不负责、不关心具体处理过程如何实现（留出很多洞的流程判断步骤，要考虑随时替换，插拔实现方式。要虚，要空灵）。——部队长、指挥员
3 task：封装之后（无入参）的有状态的可执行对象，封装过程、关注结果。状态就那么几种：等待执行，执行中，挂起，被取消，已完成。 触发task运行的层级，不关心具体结果是什么，任务在定义的时候自己有结束条件（完成标准）。 ——上帝视角，时间轴、甘特图上的一个条块。
对已完成的任务，可以get_result()拿结果。也可以取消终止任务执行。
——这些设计实现的套路，显然都是来自于某些分析模型、核心域的。分析模式吃得透了，自然能感觉出、还原回，本来的分析模型和业务场景，再理解这些设计实现上的概念就容易多了。无非是角色分工不同，关注点分离之后不同的实现方式。
落地时使用哪种模型，要根据业务场景和核心域更像那种，挑着最像的那种用。就舒服了（用云的视角去看云，用风的视角去看风）。
4 同步/异步/协程：关键是 状态的表示与维护：
没想到，其实是和状态有关的！
说起web开发就常见到“无状态”，感觉很奇怪，为啥我经常要整天要琢磨状态机呢？
现在明白了，但是怎么可能无状态，只不过是你那里无状态了而已！转移到了别处，由别人维护了而已。
知乎上这个讲得最清楚：https://www.zhihu.com/question/32218874
链接：https://www.zhihu.com/question/32218874/answer/56255707
来源：知乎
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同步接口，异步接口和协程的关系了。
假设你有10个文件，你想把10个文件拼接起来模拟成一个大文件。但是你内存又没那么大，那只好读一点让用户消耗一点了。所以你得写个filecat这样的adaptor。
1 如果所有接口都用同步，用户是爽了，仿佛直接在读一个文件；你实现得很蛋疼，每当用户问你要数据的时候，你得先检查我现在读到第几个文件了，读完了没有，后面还有没有别的文件了，要维护一坨状态。
2 如果所有接口都用异步，你是爽了，直接把用户的回调挨个传到不同的文件读写调用里去；用户则蛋疼了。要是用户想读三行，停一停去做些别的（比如处理下这三行），是很麻烦的，因为你这个adaptor往用户端塞数据塞得根本停不下来，用户有什么想法都得往回调函数里塞。“我现在读到第几行了？如果小于三行，就先送到处理头三行的函数里去；如果等于三行，就要拿一下处理好的三行并送去不知道什么地方，如果大于三行，再干点别的。。。”所以用户得手动维护这些状态。
3 你会发现无论是同步还是异步，都有这种“手动维护状态”的问题。要想让adaptor和用户都开心，解法自然是协程。我现在就用代码来表示状态，执行一行就是状态的转移。但是两头的状态要交替变化，这边做三行，轮到那边做了；那边做完了，又回到这边来，这跳来跳去的，就是协程了。
协程方便是因为“用代码来表示状态，而不是维护一坨数据结构来表示状态”，则客观得多。
——总结：协程更像下棋的回合：两个人交替按一个计时器，我走完按一下，你走完按一下。双方都要懂流程才玩得起来， 双方都分担了一部分当前状态和控制流进度的维护。
这才是协程的本质：分布式的控制流和状态保存。每个协程参与者async 都要知道何时用await让出控制流，如果某个家伙霸占了，整个控制流就卡死了。
所以，一处写了async，涉及到await 也都得是async（可以被await，可以包含await，不能返回值，只能返回其他coroutine）。unity也是类似的。这种传染性，一开始很不喜欢，但理解了控制流的分布式保存，就理解了。需要每个人都符合控制流，才能组装成1个超级复杂的控制流。
其实是控制流和状态保存 的分布式 VS 集中式的区别：
分布式：每个角色/模块都负责一小部分流程。没人负责描述整个完整流程（谁负责谁蛋疼）。
1 用代码显式表达了每个控制流片段，但系统执行起来，当前整体状态就隐式表达了：状态表达的责任分解于无形了。
2 整描述整个的控制流很复杂，不可能、也没必要；而单独看每件事的控制流又很简单。很多游戏里的动画音效就是这样。（同时看电影，发邮件，刷朋友圈也算）。
——有点类似 多agent仿真和官僚体系。虽然每个agent设计都不复杂，但只要agent数量堆上去，全局状态的数量，是指数上升的。没有简化系统整体复杂性，也因而具有某种客观性。
集中式：对每个重要角色/模块的当前状态，显式用一坨数据结构描述。显式划分、有限数量的若干状态描述任意时刻的整体状态，状态机的划分与设计，体现了设计者主观视角和对事实的特定视角下的简化，严格说状态的数量，显然不如分布式排列组合之后的状态多。
——状态机是万能的。涉及多个参与者，不希望一个人出问题，卡崩全部控制流，希望保存、挂起状态，还是应该老实用状态机更保险
因此，虽然做了棋，也在unity3d动画上用了，但想在核心流程上用协程，只是看起来很美好。在现在功力不足，比较棒槌的阶段，还是老实用状态机吧。（python的协程还不好保存。好像golang可以？）
5并发/并行
Concurrency is about dealing with lots of things at once.
Parallelism is about doing lots of things at once.
Concurrency叫并发，Parallelism叫并行。
并发是1个人同时做多件事（同时看电影，发邮件，刷朋友圈。遇到广告时间、网络延时就切换另外一个工作，每个事做几秒钟，脑子、眼睛始终不闲着）；来回切换带来硬件的高利用率，每件事的效率不取决于自己，主要是因为网络延时。
并行是多个人同时各自做各自的事（自然是多件）（市场、产品、开发）。工作范围内自己说了算。专注、关注点分离、接口边界清晰带来工作结果的高质量、高效率。
——和协程有交集的，就是1个人做多件事的并发，想完整描述整个人的控制流很复杂，也没必要，而单独看每件事的控制流又很简单。
然后再去读点实际用asyncio处理网络IO的代码示例，基本就理解了。
参考：
Easy parallel HTTP requests with Python and asyncio