资料
https://zhuanlan.zhihu.com/p/720868393
实践
将数据库查询操作的函数全部改为异步的即可
附
本地起一个简单的fastapi服务,定义4个接口,代码如下:
from fastapi import FastAPI import time import asyncio router = FastAPI() @router.get("/a") async def a(): time.sleep(1) return {"message": "异步模式,但是同步执行sleep函数,执行过程是串行的"} @router.get("/b") async def b(): loop = asyncio.get_event_loop() await loop.run_in_executor(None, time.sleep, 1) return {"message": "线程池中运行sleep函数"} @router.get("/c") async def c(): await asyncio.sleep(1) return {"message": "异步模式,且异步执行sleep函数"} @router.get("/d") def d(): time.sleep(1) return {"message": "同步模式,但是FastAPI会放在线程池中运行,所以很快"} if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run("main:router", host="0.0.0.0", port=5001, reload=True)
本地运行以上服务,端口5001。
接下来使用grequests库,并发100个请求分别测试这4个接口。并发测试的脚本如下:
import time import grequests from superstream import Stream url = "http://127.0.0.1:5001/a" # 其他接口修改此处路径即可 urls = [url for _ in range(100)] req_list = (grequests.get(url) for url in urls) # 构建请求列表,注意grequests.get(url)返回的是一个请求对象,并没有真正发起请求。 star_time = time.time() # 请求开始前掐表计时 rsp_list = grequests.map(req_list) # 发送请求,等响应全部完成后,返回一个响应列表 end_time = time.time() # 请求结束后掐表计时 print(f"100并发的耗时:{end_time - star_time}") # Stream(rsp_list).for_each(lambda rsp: print(rsp.text))
测试结果如下:
- /a:100并发的耗时:100.49345779418945
- /b:100并发的耗时:8.086071014404297
- /c:100并发的耗时:1.136078119277954
- /d:100并发的耗时:3.126424789428711
从上面实验的结果看,如果使用了async函数,函数体中无await,则每个请求都会阻塞,执行过程实际是串行的;如果函数体中有await,则请求不会阻塞,执行过程则是并行的。如果不使用async函数,FastAPI会将函数放到thread pool中执行,也就是说默认就是多线程来处理请求。
总结一下,首先按照官方说明,无论你是否使用async,FastAPI都会采用异步的方式处理。但是,如果你定义了async函数,函数体却是同步的调用(例:/a接口),将导致函数执行过程变成串行。所以如果不清楚是否需要使用async函数,那么直接使用普通函数即可。