压力测试第3小时：QPS从2000飙升至10万，候选人用`uvloop`与`trio`优化异步性能

标题: 压力测试第3小时：QPS从2000飙升至10万，候选人用`uvloop`与`trio`优化异步性能

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描述：

在一场紧张的系统压力测试中，候选人的项目面临着严峻的挑战。随着测试进入第3小时，系统的请求量（QPS）突然飙升，从最初的2000增长至惊人的10万，远远超出了系统的预期容量。面对突如其来的性能瓶颈，候选人迅速调整策略，利用Python的异步编程技术，结合高效事件循环库uvloop和结构化并发库trio，成功化解了危机，确保系统在高负载情况下依然稳定运行。

1. 问题分析：

高并发压力：QPS从2000飙升至10万，导致系统响应时间急剧上升，甚至出现部分请求超时。
性能瓶颈：默认的asyncio事件循环在高负载下表现不佳，尤其是当大量异步任务需要调度时，性能瓶颈愈发明显。

2. 解决方案：

(1) 替换默认事件循环：采用`uvloop`

候选人首先意识到，Python默认的asyncio事件循环虽然功能强大，但在高负载场景下效率不足。为此，他引入了uvloop库，这是一个基于libuv的高性能事件循环实现，能够在异步任务调度中提供更高的吞吐量和更低的延迟。

通过简单的替换操作，候选人将默认的asyncio事件循环替换为uvloop：

import asyncio
import uvloop

# 替换默认事件循环为uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

uvloop的强大之处在于其高效的底层实现，能够显著提升异步任务的调度效率，尤其是在高并发场景下表现尤为突出。

(2) 结构化并发：采用`trio`库

为了进一步优化异步代码的可读性和性能，候选人引入了trio库。trio是一个专注于结构化并发的异步框架，提供了更直观的代码风格和更高的性能优化。

trio与asyncio不同之处在于：

结构化并发：trio支持嵌套任务，能够更好地处理异步任务的生命周期，避免了asyncio中常见的Future管理问题。
高效调度：trio在底层实现了更高效的调度机制，能够在高负载场景下提供更稳定的性能。

候选人将关键业务逻辑从asyncio迁移到trio，并利用trio的nursery机制管理并发任务：

import trio

async def handle_request(request):
    # 模拟处理请求的逻辑
    await trio.sleep(0.1)
    return "Response"

async def server():
    async with trio.open_nursery() as nursery:
        for _ in range(1000):
            nursery.start_soon(handle_request, request)

通过nursery.start_soon，候选人能够高效地管理大量并发任务，避免了asyncio中常见的任务堆积问题。