用 FastAPI 优化并发请求：分步指南

2023-09-04 13:09:16

在当今瞬息万变的数字化世界中，网络用户对快速响应和无缝连接的需求不断增长。这促使了基于 Python 构建的 FastAPI 框架的广泛采用，该框架不仅先进且高效，而且简化了并发请求的处理。本文将提供一个循序渐进的指南，指导您使用 FastAPI 优化并发请求，提升应用程序性能并满足不断增长的用户期望。

了解并发请求

并发请求是指在单个连接上同时向服务器发送多个请求，这对于优化网络吞吐量和减少延迟至关重要。FastAPI 通过支持异步和多线程功能，使处理并发请求变得轻而易举。

使用 FastAPI 进行异步处理

异步处理涉及将 I/O 操作（如网络请求）委派给一个事件循环，该事件循环会在操作完成时通知应用程序。这允许 FastAPI 在等待 I/O 操作完成的同时继续处理其他请求。

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import JSONResponse

app = FastAPI()

@app.post("/async_endpoint")
async def async_endpoint(request: Request):
    # 模拟一个 I/O 操作
    await asyncio.sleep(5)
    return JSONResponse(content={"message": "异步请求处理完成！"})

を活用多线程处理

多线程处理涉及在多个线程上并发执行任务，这对于密集计算任务非常有用。FastAPI 支持多线程，通过使用 Gunicorn 或 Uvicorn 等 ASGI 服务器来实现。

from fastapi import FastAPI
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

app = FastAPI()

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

@app.post("/multithreaded_endpoint")
def multithreaded_endpoint():
    # 模拟一个密集计算任务
    executor.submit(lambda: do_something_computationally_intensive())
    return JSONResponse(content={"message": "多线程请求处理完成！"})