fastapi 如何控制并发——其二_fastapi 线程锁-优快云博客

业务背景

书接上文 gunicorn+fastapi 如何控制并发——其一，后续我又接到了模型服务化的需求，简单搭个demo服务支持业务验证和对比实验，后续我觉得使用 Nginx+gunicorn+FastAPI 这种办法实在太重了，有没有更简单的办法，可以暂时支撑一段时间？

其实我们这里使用一个全局变量加线程锁就可以解决这个问题，之前使用 gunicorn 是因为想是用框架的一些能力，只可惜实现并发限流及其困难。那么有没有什么比较简单的框架呢？后续调研到可以使用 uvicorn ，这是一种 ASGI 服务器框架，主要用于处理异步请求。因为``FastAPI使用的是ASGI标准，而之前使用的gunicorn` 是用于处理同步请求的，使用的是 WSGI 标准，例如 Flask，Django等，两种协议之间差异参考这里。

我们甚至可以直接在python代码中启动服务，直接使用 python app.py 就可以启动HTTP服务：

import uvicorn
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/hello")
def predict():
    return "world"


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(
        app="main:app",
        host="0.0.0.0",
        port=8000,
        log_level="debug",
    )

那如何实现控制并发呢，因为 uvicorn 是基于 ASGI 协议的服务框架，因此在接收请求时，不必等待worker 空闲，默认worker能够异步处理多个请求。因此如果我们只是支持：每个worker支持1个并发，那么可以通过线程锁的方式来判断当前work是否繁忙，例如：

import uvicorn
from threading import Lock
from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

lock = Lock()
import time


@app.get("/hello")
def predict():
    acquired = lock.acquire(blocking=False)
    if acquired:
        try:
            time.sleep(1)
        finally:
            lock.release()
        return "world"
    else:
         raise HTTPException(
            status_code=503,
            detail="service busy",
        )


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(
        app="main:app",
        host="0.0.0.0",
        port=8000,
        log_level="debug",
        workers=10,
    )