asyncio가 병렬처럼 느껴지지만, 실제로는 진짜 병렬 처리는 아닙니다.

아주 중요한 포인트예요!
asyncio가 병렬처럼 느껴지지만, 실제로는 진짜 병렬 처리는 아닙니다.
아래처럼 정리할 수 있어요:

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1. ✅ asyncio는 동시성(concurrency) → 병렬(parallelism) 아님

구분 의미 실제 동작 방식 예시

동시성	여러 작업을 번갈아가며 실행	싱글 스레드에서 I/O 기다릴 때 다른 작업 실행	asyncio, await, aiohttp
병렬성	여러 작업을 동시에 실행	멀티코어에서 동시에 여러 스레드/프로세스 실행	threading, multiprocessing

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2. ✅ asyncio는 실제로 어떻게 작동하나?

• await 키워드가 붙은 부분에서 I/O 대기 중인 동안,
• 이벤트 루프가 다른 작업을 실행하도록 스케줄링
• CPU를 많이 쓰는 작업은 블로킹이 됨 (즉, 비효율)

2.1. 예시 (진짜 병렬처럼 보이는 이유):

      

      

      

    
    

      <code />
    
async def fetch_klines(symbol):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(f"https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol={symbol}&interval=1m") as resp:
            data = await resp.json()
            return data

• 여기서 await resp.json()은 네트워크 I/O 기다림
• 그 시간 동안 다른 fetch_klines()도 실행됨 → "거의 동시에" 실행처럼 보임

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3. ✅ 진짜 병렬이 필요한 경우?

• CPU-heavy 작업 (예: 대량 데이터 연산, 백테스트 등)
• asyncio는 이 경우 **멀티프로세싱(multiprocessing)**과 함께 써야 병렬 처리 가능

      

      

      

    
    

      <code />
    
from multiprocessing import Pool

with Pool(4) as p:
    results = p.map(cpu_heavy_function, symbol_list)

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4. ✅ 결론: 요약 한 줄

asyncio는 I/O-bound 작업을 빠르게 "동시 처리"하기 위해 설계되었고,
실제 CPU 병렬 처리를 원한다면 multiprocessing이나 threading이 필요합니다.

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필요하면 asyncio와 threading, multiprocessing을 섞어서 쓰는 하이브리드 구조 예제도 만들어 드릴 수 있어요!