终面倒计时10分钟：候选人用`FastAPI`重构`Flask`应用，P9考官追问异步性能瓶颈-优快云博客

场景设定

在终面室内，候选人正在准备用FastAPI重构一个高并发的Flask应用。P9考官站在一旁，不时提出尖锐的问题，而候选人需要在短短10分钟内完成代码重构并解释技术细节。

第一轮：重构应用

P9考官：小李，现在给你一个高并发的Flask应用，要求你用FastAPI重构它。请在10分钟内完成代码重构，并解释如何解决异步性能瓶颈。

# 原Flask应用
from flask import Flask, jsonify
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/sync')
def sync_route():
    time.sleep(2)  # 模拟耗时操作
    return jsonify({'message': 'Sync response'})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

候选人：好的！我先用FastAPI重构这个应用。FastAPI是异步框架，可以更好地处理高并发请求，而Flask是同步的。我会将time.sleep换成异步的asyncio.sleep，这样可以释放线程去处理其他请求。

# FastAPI重构后的应用
from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get('/async')
async def async_route():
    await asyncio.sleep(2)  # 异步等待
    return {'message': 'Async response'}

if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

P9考官：很好，你成功用FastAPI重构了应用。但是，asyncio.sleep和time.sleep的区别是什么？为什么asyncio.sleep能提升性能？

候选人：asyncio.sleep是异步的，它会在等待期间释放底层线程，让事件循环去处理其他任务。而time.sleep是阻塞的，会占用整个线程，导致其他请求无法同时处理。所以asyncio.sleep能提升性能，特别是在高并发场景下。

第二轮：分析异步性能瓶颈

P9考官：现在假设这个应用需要处理大量耗时的I/O操作，比如数据库查询或网络请求。你如何优化这些操作以避免性能瓶颈？

候选人：我可以用asyncio的await关键字来处理这些I/O操作，比如使用aiohttp或aiopg等异步库。这些库支持异步I/O，可以让事件循环在等待I/O完成时处理其他任务。

# 异步数据库查询
from fastapi import FastAPI
import asyncpg

app = FastAPI()

async def get_db_data():
    conn = await asyncpg.connect('postgresql://user:pass@localhost/db')
    result = await conn.fetch('SELECT * FROM users')
    await conn.close()
    return result

@app.get('/db')
async def db_route():
    data = await get_db_data()
    return {'data': data}

P9考官：你提到asyncio和concurrent.futures，它们的性能差异在哪里？你更倾向于使用哪一个？

候选人：asyncio更适合处理高并发的I/O密集型任务，因为它使用事件循环来调度任务，而concurrent.futures使用线程池或进程池来并行执行任务。asyncio在单线程下的性能更好，因为它避免了线程切换的开销。concurrent.futures适合CPU密集型任务，但在线程切换时会有性能开销。

第三轮：架构冲突

P9考官：你提到FastAPI是异步框架，而Flask是同步框架。如果在重构过程中，你发现某些模块依赖于Flask的阻塞请求，你会如何处理这种架构冲突？

候选人：我会将这些阻塞请求包装成异步任务。比如，可以用loop.run_in_executor将阻塞操作放入线程池中执行，然后用await等待结果。

import asyncio
from flask import Flask, jsonify
import time

loop = asyncio.get_event_loop()

@app.get('/mixed')
async def mixed_route():
    result = await loop.run_in_executor(None, blocking_function)
    return {'message': result}

def blocking_function():
    time.sleep(2)
    return 'Mixed response'

P9考官：这个方案很好，但线程池的大小如何设置？过多的线程会带来什么问题？

候选人：线程池大小应该根据服务器的CPU核心数和任务特性来设置。一般来说，线程池大小可以设置为CPU核心数 * 2。过多的线程会导致线程切换开销增大，甚至可能导致线程饥饿，影响性能。

第四轮：总结与追问

P9考官：最后一个问题，假设你在重构过程中发现某些I/O操作无法异步化（比如某些第三方库不支持异步），你会如何处理？

候选人：我会尝试寻找支持异步的替代库。如果找不到替代方案，我会将这些阻塞操作放入线程池中执行，确保它们不会阻塞事件循环。同时，我会记录这些阻塞操作的性能瓶颈，后续逐步将其异步化。

P9考官：非常好，你的回答很全面。时间到了，今天的面试就到这里。祝你好运！

候选人：谢谢考官！我会继续优化异步性能，争取下次表现更好！

（面试官点头，结束面试）