一张表，让你快速选择合适的并发处理方式

原创 已于 2025-04-15 14:11:59 修改 · 1k 阅读 · 18 ·
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#前端 #服务器 #javascript

于 2025-04-15 11:21:22 首次发布

选择合适的并发处理方式不仅影响到应用的性能，还关系到资源的有效利用和开发维护的便捷性。本文将详细比较六种常见的并发处理方式：sync、gevent、gthread、asyncio（通过Uvicorn或Hypercorn）、eventlet和uWSGI，并给出每种方式的适用场景和优缺点。

特性/方面 Sync (Gunicorn) Gevent (Gunicorn) Gthread (Gunicorn) Asyncio (Uvicorn/Hypercorn) Eventlet (Gunicorn) uWSGI
并发模型 多进程 协程 多线程 异步IO 协程 多进程/多线程
适用场景 CPU密集型任务 I/O密集型任务 I/O密集型任务，轻度CPU密集型任务 I/O密集型任务，现代异步框架（如FastAPI） I/O密集型任务 各种类型的任务，灵活配置
性能表现 高CPU利用率 在高并发I/O操作中表现出色 中等，适合I/O密集型任务 高效处理大量并发连接 类似于gevent，在某些场景下可能更优 高性能，但配置复杂
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fastapi和uvicorn用法
zhengzaifeidelushang的博客
09-30 8129
fastapi入门 from fastapi import FastAPI,APIRouter import uvicorn router= APIRouter(prefix="/school") @router.get("/stuinfo/",tags=["users"]) def get_stuinfo(): return {"stuname":"刘备"} @router.get("/subject/grade/",tags=["stugrade"]) def get_stugrade()
python FastAPI 如何解决并发和性能问题
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FastAPI 是一个基于 Python 3.6+ 的 Web 框架，它具有简单易用、高性能、快速编写 API 等特点。
uvicorn、gunicorn、hypercorn、uwsgi
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05-21 3408
在 uvicorn 中，worker 不会直接创建新的进程。uvicorn 是一个基于 ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）的 Web 服务器，它使用异步的方式处理请求和响应。uvicorn 启动时，会创建一个主进程，负责监听和接受传入的连接。主进程会在启动时创建指定数量的 worker。每个 worker 都是一个独立的协程或线程，负责处理连接的请求和响应。这些 worker 会在主进程中运行，并与之通信。
配置 FastAPI/Uvicorn/Hypercorn 的访问日志
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性能方面普遍是 FastAPI 比 Flask 高，编程方面就各取所好吧，使用 Flask 的时候还是 1.x 的版本，最近用 FastAPI 较多，所以无法对比。FastAPI 本身没提供启动 Web 服务的代码，不像 Flask 还能通过 Flask 对象 或 flask 命令启动一个开发用途的 Web 服务，而 FastAPI 必须用其他的组件(ASGI server)来启动，比如各种 *corn 或 Daphne。
uvicorn：闪电般的ASGI服务器。 :unicorn:
02-03
快如闪电的ASGI服务器。 文档： : 社区： : 要求：Python 3.6+（要获得Python 3.5支持，请安装版本0.8.6。） Uvicorn是使用和的闪电般快速的ASGI服务器实现。 直到最近，Python仍缺乏用于asyncio框架的最低限度的低级服务器/应用程序接口。 填补了这一空白，这意味着我们现在能够开始构建一套适用于所有异步框架的通用工具。 Uvicorn当前支持HTTP / 1.1和WebSockets。 计划支持HTTP / 2。 快速开始 使用pip安装： $ pip install uvicorn 这将安装具有最少（纯Python）依赖性的uvicorn。 $ pip install uvicorn[standard] 这将安装带有“基于Cython的”依赖项（如果可能）和其他“可选附加项”的uvicorn。 在这种情况下，“基于Cython的”是指： 如果可能，将安装并使用事件循环uvloop 。 如果可能，http协议将由httptools处理。 此外，“可选附加项”意味着： WebSocket协议将被处理web
如何处理数据库的并发问题
2402_84885073的博客
05-30 1013
综上所述，数据库的读写分离涉及多个方面，包括数据库服务器的部署、数据复制与同步、读写分离实现方式、负载均衡、事务处理和一致性保证以及故障恢复与高可用性策略等。数据库的读写分离是一种提高数据库系统性能和可靠性的优化策略。：例如，对于登录用户业务，可以将活跃用户数据单独存储，查询时先查询活跃用户表，没有结果再查询总表，以降低查询数据量。在主数据库或从数据库出现故障时，需要能够快速切换到其他可用的数据库服务器上，以保证业务的连续性。：在高并发情况下，可以将多个请求的查询合并到一次进行，以减少数据库的访问次数。
PostgreSQL 中如何处理数据的并发读写和数据一致性的实时监控？
技术笔记
07-18 1446
在本文中，我们探讨了 PostgreSQL 中如何处理数据的并发读写和数据一致性的实时监控。我们了解到，并发读写是数据库管理中的一个常见挑战，可能会导致脏读、不可重复读和幻读等问题。为了解决这些问题，PostgreSQL 采用了 MVCC 和锁机制等并发控制技术，同时我们还可以通过合理调整事务隔离级别、使用索引和分区表等方法来优化并发读写性能。数据一致性是数据库管理的核心要求之一，PostgreSQL 提供了约束和触发器等工具来保证数据的一致性。
处理高并发问题思路
wdy00000的博客
04-21 1120
文章目录1.先考虑一个最简单的系统架构2.系统集群化部署3.数据库分库分表 + 读写分离4.缓存集群引入5.引入消息中间件集群结语 1.先考虑一个最简单的系统架构 假设刚刚开始你的系统就部署在一台机器上，背后就连接了一台数据库，数据库部署在一台服务器上。 我们甚至可以再现实点，给个例子，你的系统部署的机器是4核8G，数据库服务器是16核32G。 此时假设你的系统用户量总共就10万，用户量很少，日活用户按照不同系统的场景有区别，我们取一个较为客观的比例，10%吧，每天活跃的用户就1万。 按照28法则，每天高峰
如何做好性能压测（二）| 施压方式选择(rps or 并发)
阿里云开发者
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简介：如何做好性能压测(二) | 施压方式选择(rps or 并发)题目：你正在做的性能测试不是你想象中的样子1996年LR 4.0版本发布，将性能测试专业理论工具化、产品化，这也直接影响后20多年至今性能测试领域的理论基础。但是LR是一个商业化产品，价格昂贵，1998年底开源社区贡献Jmeter 1.0发布上线，性能测试逐渐蓬勃发展起来了。Loadrunner、Jmeter引领了性能测试领域的一个时代，功能强大，脚本化，扩展性强，将性能测试标准化、专业化，后续几乎所有性能测试工具或者商业化产品都马首是瞻。
深入理解 Uvicorn Workers：FastAPI 与 ASGI 应用的并发利器
gs80140的专栏
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摘要：Uvicorn Workers是提升FastAPI等ASGI应用性能的关键配置，通过Gunicorn多进程模型结合Uvicorn的异步能力实现高并发。单Worker受限于Python GIL，推荐采用2*CPU+1的多Worker模式（如4核用9 Workers），可显著提升QPS和稳定性。部署命令示例：gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app。注意多Worker需配合共享存储，开发时禁用reload，生产环境建议搭配Nginx使用
gunicorn 支持如下4种工作模式，Gunicorn“绿色独角兽”
qq_15821487的博客
08-25 3274
worker model”意味着：这个模型有一个master进程，来管理一组worker进程；“fork”意味着：worker进程是由master进程fork（复刻）出来的；“pre-”意味着：在任何客户端请求到来之前，就已从master进程fork出了多个worker进程，坐等请求到来。在worker进程创建时，就被实例化了Python web app；并由worker进程监听端口、处理请求。
[1269]使用gunicorn部署flask项目
周小董
03-09 1万+
flask 自带的web服务器可用于开发环境运行调试，不适合部署在生产环境，无法满足线上的性能要求。当使用启动时，flask框架会有一段WSGI： 全称是Web Server Gateway Interface（web服务器网关接口），它是一种规范，它是web服务器和web应用程序之间的接口。它的作用就像是桥梁，连接在web服务器和web应用框架之间。uwsgi： 是一种传输协议，用于定义传输信息的类型。uWSGI： 是实现了uwsgi协议WSGI的web服务器。
compressorjs在企业级项目中的终极应用指南：提升图片处理效率的完整解决方案
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gitblog_00916的博客
12-07 986
在当今数字化时代，企业级项目面临着海量图片处理的需求，而**compressorjs**作为一款专业的JavaScript图片压缩库，正成为解决这一痛点的理想选择。这款强大的工具能够在客户端对图片进行预处理，大幅降低服务器负载，为企业应用带来显著的性能优化和成本节约。 ## 🔥 为什么企业级项目需要图片压缩 企业级应用通常需要处理用户上传的各类图片文件，从产品展示到用户头像，从文档插图到营销
uvicorn，一个无敌的 Python 库！
m0_59236602的博客
02-25 1万+
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。Uvicorn 提供了丰富的配置选项，以满足不同需求。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
gunicorn workers 区别(sync/eventlet/gevent/thread/tornado)
zpoint's blog
08-04 6284
gunicorn workers 区别 以后都在 github 更新，请戳 gunicorn workers 区别 我们在 第一篇 里已经了解过 gunicorn 的 SyncWorker 原理, 现在我们来看下其他的 workers 是如何工作的 目录 eventlet gevent thread tornado 更多资料 Eventlet 如果你打开 eventlet 的官网 Eventlet 是一个 Python 网络库, 支持并发访问, 使用这个库可以在不改变代码写法的情况下更改代码的运行方
django5生产级部署和并发测试（开发者服务器和uvicorn服务器）
你是怎么做到的？我为什么做不到
03-01 1677
uvicorn 是基于 uvloop 和 httptools 构建的非常快速的 ASGI 服务器，下面使用它来部署django程序。其中，每秒可以处理的请求数为26.42，这并不是一个很高的值，下面使用一个生产级服务器用于部署django。可以看到，每秒可以处理的请求数为143.65，比使用开发者服务器快了将近6倍。这里的参数–workers表示进程数，上述命令使用2个进程进行服务。可以看到，每秒可以处理的请求数为214.66，比单进程快了很多。上述命令表示模拟50个并发，每个并发发送100个访问请求。
用Uvicorn 构建和部署高性能的异步 Web服务器@python
skywalk8163的专栏
09-28 2286
Uvicorn 是一个专为 Python 设计的快速 ASGI 服务器，它利用异步 I/O 实现了高效的并发处理能力，并且与各种 ASGI 应用程序框架无缝集成。无论是实时通信应用、高并发网站还是微服务架构，Uvicorn 都能够提供稳定、高效的支持。
flask + gunicorn 实现并发
xkx_07_10的博客
08-18 1320
-gunicorn 不支持WIN，均在Linux下完成。 - 运行脚本这么些就行 if __name__ == "__main__": #app.run(debug=False, host='0.0.0.0', port=8886, threaded=True) app.run() - pip install gunicorn -gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8080 main:app -w 是work数，设置四个-b 可以指定端口，main是你的脚本名称，...
uWSGI--2--Gunicorn与uWSGI
Raging__Fire的博客
10-21 975
1 perfork perfork是一种服务端编程模型, Nginx, Gunicorn, uWSGI都是这种模型的实现, 简单的说perfok就是master进程启动注册一堆信号处理函数, 创建listen socket fd, fork出多个worker子进程, 子进程执行accept循环处理请求(这里简化模型, 当然也可以用select, epoll多路复用), master进程只负责监控worker进程状态, 通过pipeline通信来控制worker进程. perfork模型使用master进程来
postgresql 如何快速备份一张表
08-29
<think>嗯，用户想了解PostgreSQL中快速备份单张表的方法。这个问题很实用，可能是用户在进行数据维护或迁移时遇到的需求。 从技术角度看，PostgreSQL有几种常用方法可以实现单表备份。最基础的是使用COPY命令，它支持CSV和二进制格式，速度很快但需要手动处理表结构。pg_dump虽然常用于全库备份，但通过-t参数指定表名也能实现单表备份，还能保留索引等完整信息。 用户提到"快速"这个关键词，说明效率很重要。COPY命令性能最优，但功能有限；pg_dump更全面但速度稍慢。另外CREATE TABLE AS方法适合创建表快照，但会丢失约束信息。临时表方案则适合需要长期保留备份的场景。 考虑到用户可能需要不同粒度的解决方案，我决定分层介绍四种方法：从最高效的COPY命令开始，到功能完整的pg_dump方案，再到快速创建快照的方法，最后是临时表方案。每种方法都说明适用场景，这样用户可以根据实际需求选择。 在安全方面要提醒用户注意权限问题，特别是COPY命令涉及文件系统操作。所有命令都给出具体示例，包括二进制备份这种不太常见但高效的选项。最后补充的注意事项里特别强调二进制备份需要原表恢复这点，避免用户踩坑。 用户应该具备基础SQL知识，所以不需要解释基本语法，但像WITH OIDS这种过时的特性还是标注出来比较稳妥。相关问题的设计覆盖了备份恢复的全流程：从验证备份完整性到增量备份方案，再到自动化管理和跨版本迁移，这样用户后续有延伸需求时可以直接参考。</think>在 PostgreSQL 中快速备份单张表，主要有以下几种高效方法，根据需求选择最合适的： --- ### 1. **`COPY` 命令 (最快读写)** * **原理**：直接导出/导入表数据为文本或二进制文件。 * **优点**：速度极快，尤其适合大数据量；支持 CSV、二进制等格式。 * **缺点**：**不备份表结构、索引、约束**；需单独处理。 * **操作**： ```sql -- 导出数据到 CSV (纯文本) COPY your_table TO '/path/to/backup/your_table_data.csv' WITH CSV HEADER; -- 导出数据到二进制文件 (更快，更紧凑) COPY your_table TO '/path/to/backup/your_table_data.bin' WITH BINARY; -- 导入恢复 (需先创建空表结构) COPY your_table FROM '/path/to/backup/your_table_data.csv' WITH CSV HEADER; COPY your_table FROM '/path/to/backup/your_table_data.bin' WITH BINARY; ``` --- ### 2. **`pg_dump` 指定表 (最完整)** * **原理**：使用 PostgreSQL 官方工具备份表结构和数据。 * **优点**：**完整备份表结构、数据、索引、约束等**；支持压缩；恢复简单。 * **缺点**：速度略慢于 `COPY`（尤其带压缩时）。 * **操作**： ```bash # 备份单个表到 SQL 文件 (无压缩) pg_dump -U your_username -d your_database -t your_table > /path/to/backup/your_table_backup.sql # 备份并压缩 (推荐) pg_dump -U your_username -d your_database -t your_table | gzip > /path/to/backup/your_table_backup.sql.gz # 恢复表 psql -U your_username -d your_database -f /path/to/backup/your_table_backup.sql # 或解压后恢复 gunzip -c your_table_backup.sql.gz | psql -U your_username -d your_database ``` --- ### 3. **`CREATE TABLE ... AS` (创建快照)** * **原理**：在**当前数据库内**创建新表作为备份。 * **优点**：操作极快（仅需建表+数据写入）；备份立即可查。 * **缺点**：**备份与原表在同一数据库**；**不复制索引、约束**；占用存储空间。 * **操作**： ```sql -- 创建备份表 (包含数据) CREATE TABLE your_table_backup AS SELECT * FROM your_table; -- 恢复时重命名或插入原表 (需先清空原表) TRUNCATE your_table; INSERT INTO your_table SELECT * FROM your_table_backup; ``` --- ### 4. **创建临时表 (会话级/事务级备份)** * **原理**：使用 `TEMPORARY TABLE` 或 `UNLOGGED TABLE` 快速暂存数据。 * **优点**：写入速度非常快（尤其 `UNLOGGED`）；不写 WAL 日志。 * **缺点**：`TEMPORARY` 表在会话结束时自动删除；`UNLOGGED` 表在崩溃后数据丢失。 * **操作**： ```sql -- 创建临时表备份 (会话有效) CREATE TEMPORARY TABLE your_table_temp_backup AS SELECT * FROM your_table; -- 创建无日志表备份 (需手动管理) CREATE UNLOGGED TABLE your_table_unlogged_backup AS SELECT * FROM your_table; ``` --- ### 📌 **关键注意事项** * **权限**：`COPY TO` 需要服务器文件系统写权限；`pg_dump` 需要数据库连接权限。 * **二进制格式**：`COPY ... BINARY` 速度最快且文件小，但**必须用相同 PostgreSQL 主版本恢复**。 * **大对象**：若表包含 `OID` 或 `BYTEA` 类型大对象，优先使用 `pg_dump` 确保完整性。 * **并发**：备份期间表可能被锁定（`pg_dump` 默认使用 `ACCESS SHARE` 锁，允许读），避免在高峰时段操作。 --- ### **总结建议** | **场景** | **推荐方法** | |------------------------------|--------------------------| | 仅需快速导出/导入纯数据 | `COPY` 命令 | | 需完整备份（结构+数据+约束） | `pg_dump -t` (压缩) | | 同一库内创建临时数据副本 | `CREATE TABLE ... AS` | | 会话内暂存数据 | 临时表/无日志表 | > 例如，若需将 `orders` 表完整备份到外部文件并压缩存储，最优解是： > `pg_dump -U postgres -d mydb -t orders | gzip > orders_backup.sql.gz` > 此命令在保证数据完整性的同时兼顾了效率与存储空间[^1]。 --- ### 🔍 相关问题 1. 如何验证 PostgreSQL 备份文件的完整性？ 2. 备份大型表时如何避免长时间锁表？ 3. PostgreSQL 有哪些增量备份方案？ 4. 如何自动化执行单表备份任务？ 5. 不同 PostgreSQL 版本间迁移单张表的最佳实践是什么？
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