FastAPI 如何处理并行执行并避免阻塞操作?
FastAPI 和并行执行
FastAPI 中的异步编程
默认情况下,FastAPI 采用异步编程模式,允许它同时处理多个请求。具体来说,它使用协程和事件循环以有效的方式执行请求。
Def 与异步 Def 函数
处理定义为 def(同步)的函数在外部线程池内的单独线程中。定义为 async def(异步)的函数直接在事件循环中执行。
运行阻塞代码
问题:当阻塞操作被执行时在异步定义端点内运行,它可以阻止事件循环并序列化请求
解决方案:
- 使用 def 定义端点: 如果端点不需要异步操作,则使用普通的声明def 以避免阻塞。
- 使用run_in_threadpool(): 对于异步定义端点内的阻塞操作,FastAPI run_in_threadpool() 函数允许您在线程池内的单独线程中运行任务,以防止事件循环阻塞。
- 使用asyncio.loop.run_in_executor(): 该函数提供了 run_in_threadpool() 的替代方法来执行阻塞任务异步。
- 使用单独的进程(ProcessPoolExecutor):对于 CPU 密集型计算,建议在单独的进程中运行任务以最大化并行化。
避免线程池耗尽
- 使用 httpx 库和 asyncio.gather() 并行执行多个异步 HTTP 请求。
- 使用多个 FastAPI 工作线程 (uvicorn --workers) 来并行执行多个异步 HTTP 请求。跨多个进程分发请求,每个进程都有自己的线程池。
- 考虑使用外部作业排队系统,例如Celery 用于繁重的后台计算。
附加说明:
- 浏览器缓存:打开隐身标签页或使用其他浏览器session 以避免浏览器缓存对 API 的影响
- 异步 I/O: 异步 HTTP 客户端(如 httpx 和 aiohttp)比同步客户端(如请求)提供更好的性能。
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