FastAPI性能调优：线程池大小设置

本文探讨如何优化FastAPI性能，重点讲解如何调整线程池大小。不同于直接修改FastAPI设置，文章指出FastAPI的异步特性使其依赖底层框架（如Starlette和Uvicorn）的线程池。为控制线程数量，建议使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`创建自定义线程池，并结合`run_in_threadpool`函数执行阻塞型同步代码。文章强调线程池大小并非越大越好，需根据实际应用和资源监控结果进行调整，并建议优先编写异步代码以充分利用FastAPI的优势。

FastAPI 线程池大小调整指南

问题： 如何调整FastAPI的线程池大小以提升性能？FastAPI默认线程池大小为40，如何修改？

解答：

FastAPI本身并不直接管理线程池大小。其异步特性意味着它主要依赖于异步操作，而非线程池。默认的线程池大小由底层异步框架（如Starlette）和运行FastAPI的服务器（如Uvicorn）决定。 因此，直接在FastAPI中修改线程池大小并非直接可行。

利用ThreadPoolExecutor自定义线程池

要控制线程数量，需要借助concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建自定义线程池，并在需要执行阻塞型同步代码时使用。FastAPI的run_in_threadpool函数允许将同步函数提交到线程池执行。

代码示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from fastapi import FastAPI
from starlette.background import run_in_threadpool

app = FastAPI()

# 创建自定义线程池，设置最大工作线程数为10
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

# 将自定义线程池赋值给app.state.executor
app.state.executor = executor

@app.get("/")
async def root():
    def my_blocking_function(arg):
        # 你的阻塞型同步函数
        # ...  模拟耗时操作 ...
        return "Result from blocking function"

    result = await run_in_threadpool(my_blocking_function, "some_arg")
    return {"result": result}

注意事项：

• 线程池大小的选择: 线程池大小并非越大越好。过大的线程池会增加系统开销，反而降低性能。 最佳大小取决于你的应用的并发请求量和每个阻塞函数的执行时间。 需要进行测试和监控来找到最佳值。
• 阻塞型代码: 只应将真正需要阻塞的同步代码放入run_in_threadpool中。尽量将你的代码编写为异步的，以充分利用FastAPI的异步特性。
• 资源监控: 使用系统监控工具（如top或资源监控软件）来观察CPU和内存使用情况，避免线程池过大导致资源耗尽。

通过这种方法，你可以有效地控制FastAPI应用中同步代码的线程数量，从而优化性能。 记住，合理的线程池大小需要根据实际情况进行调整和测试。

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