压力测试第3小时：用`asyncio`优化QPS从2000到10万

场景设定

在某互联网大厂的高压测试环境中，小兰作为程序员被紧急召回，负责处理一个突发的高并发问题。系统QPS突然从2000飙升至10万，导致服务响应变慢甚至崩溃。小兰需要在15分钟内利用asyncio重构代码并优化系统性能，同时面对测试经理和技术主管的实时监督。

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压力测试现场

测试经理：

“小兰，系统QPS突然飙升到10万，现在每秒请求堆积，服务响应时间已经超过1秒，必须在15分钟内解决！你的任务是利用asyncio优化现有代码，保证服务稳定运行。”

小兰：

“啊，QPS从2000到10万？这不就是从蚂蚁变大象了吗？放心吧，我马上用asyncio煮一顿‘并发方便面’！”

技术主管：

“别开玩笑，这次是真刀真枪的测试。你的目标是把阻塞式I/O改造成非阻塞，提升QPS处理能力。”

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第一阶段：问题分析

测试经理：

“我们现在看到的问题是，fetch_data和save_result这两个函数都是阻塞式的，每次处理一个请求时，都会等待I/O操作完成，导致线程被占用，无法处理更多请求。”

小兰：

“哦，这简单！我们可以通过asyncio把阻塞式I/O变成‘异步炒菜’。就像我同时煮面、炒菜、洗碗，一边等锅里的水开，一边还能干别的事！”

技术主管：

“听起来不错，但你得具体说说怎么改。我看到你的fetch_data函数里有一个requests.get，这是典型的阻塞式I/O。”

小兰：

“对哦，我可以用aiohttp代替requests！它支持异步HTTP请求，就像我用魔法锅把面条煮快了一样！”

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第二阶段：代码重构

小兰：

import asyncio
import aiohttp

# 原始阻塞式代码
def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()

def save_result(data):
    # 假设这是一个阻塞式数据库操作
    with open('result.txt', 'a') as f:
        f.write(str(data))

# 重构为异步代码
async def async_fetch_data(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.json()

async def async_save_result(data):
    # 使用异步文件操作
    import aiofiles
    async with aiofiles.open('result.txt', 'a') as f:
        await f.write(str(data))

async def process_request(url):
    data = await async_fetch_data(url)
    await async_save_result(data)
    return data

# 主函数
async def main():
    urls = ['http://example.com/data'] * 100000  # 模拟10万请求
    tasks = [process_request(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

# 启动事件循环
asyncio.run(main())

测试经理：

“你用aiohttp和aiofiles替换了阻塞式I/O，但你有没有考虑并发限制？如果同时发起10万个请求，服务器可能会直接崩溃。”

小兰：

“啊，你说得对！就像我去超市买菜，不能一次买10万件东西，得分批来。我可以给asyncio设置一个协程池，就像超市的收银台一样，限制同时处理的请求数量。”

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第三阶段：优化与调优

小兰：

import asyncio
import aiohttp
from asyncio import Semaphore

async def async_fetch_data(url, semaphore):
    async with semaphore:
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url) as response:
                return await response.json()

async def async_save_result(data, semaphore):
    async with semaphore:
        import aiofiles
        async with aiofiles.open('result.txt', 'a') as f:
            await f.write(str(data))

async def process_request(url, fetch_semaphore, save_semaphore):
    data = await async_fetch_data(url, fetch_semaphore)
    await async_save_result(data, save_semaphore)
    return data

async def main():
    urls = ['http://example.com/data'] * 100000
    fetch_semaphore = Semaphore(100)  # 限制并发请求数量
    save_semaphore = Semaphore(10)    # 限制并发写入数量
    tasks = [process_request(url, fetch_semaphore, save_semaphore) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

技术主管：

“你引入了Semaphore来限制并发，请求数量。但你有没有考虑数据库的性能？如果save_result部分是数据库操作，可能还需要优化连接池。”

小兰：

“对啊！数据库就像一座繁忙的图书馆，我得给它安排一个‘借阅队列’。我可以使用aiomysql或asyncpg来管理异步数据库连接池，就像图书馆的管理员一样，控制借阅数量。”

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第四阶段：性能测试

测试经理：

“我们来测试一下你的优化效果。现在QPS已经降到5万，但响应时间仍然超过500毫秒。”

小兰：

“啊？这不科学！让我再优化一下asyncio的事件循环调度。我们可以用uvloop替代默认的事件循环，就像给车子装个涡轮增压器，让它跑得更快！”

技术主管：

“uvloop确实能提升性能，但你得确保代码的兼容性。另外，你可以考虑按请求类型分组处理，减少上下文切换开销。”

小兰：

“好的！我可以用asyncio.gather分批处理请求，就像把10万份面条分成10锅煮，每锅煮好再放一起。”

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最终结果

在小兰的努力下，系统QPS从2000飙升到10万，响应时间从1秒降至100毫秒，服务恢复正常运行。不过，测试经理和技术主管在最后表示，虽然小兰的比喻很生动，但技术细节还需要加强，建议后续深入学习asyncio的底层原理和性能优化策略。

测试经理：

“小兰，你的方案成功了，但代码还可以更优雅。建议回去看看asyncio的官方文档，尤其是asyncio的最佳实践部分。”

小兰：

“啊？这就结束了？我还以为您会问我如何用asyncio煮泡面呢！那我……我先去优化一下‘魔法锅’的代码？”

（测试经理和主管扶额，结束测试）