Недавно делал быстрый прототип асинхронного приложения в котором требовалось вызывать много синхронного кода. Да, я знаю, что это не лучший дизайн, но нужно было быстрое решение на один процесс и без очередей. Поэтому я выполнял код в потоках.
Выглядело это примерно так:
from fastapi.concurrency import run_in_threadpool
async def execute(data: DataRequest) -> DataResponse:
try:
result = await run_in_threadpool(sync_function, data)
return DataResponse(data=result)
except Exception as e:
return DataResponse(
error=str(e),
success=False,
)
В общем работает нормально. Для всех вызовов под капотом используется общий тредпул, всё работает предсказуемо.
Но потребовалось изменить количество запускаемых в пуле потоков (по умолчанию создается 40 воркеров).
Так как дело происходит с FastAPI, делается это через lifespan используя настройки anyio:
import anyio
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
limiter = anyio.to_thread.current_default_thread_limiter()
limiter.total_tokens = 100
yield
# если вдруг нужно вернуть обратно
limiter.total_tokens = 40
Зачем менять количество воркеров?
- уменьшить, если оперативки мало (один тред занимает ~8мб)
- увеличить чтобы выдержать нагрузку
Если есть предложения получше при тех же вводных - предлагайте😉
#async
#аренда#А837⤴️⤴️⤴️
🎥 Все вокруг похоже на кадры из фильма, где у героини-королевы драмы всегда есть время сварить кофе в турке, перечитать книгу, найденную на блошином рынке, 🛌 и заправить кровать двумя рядами подушек.
☕️ Столик у окна прямо обязывает смотреть в даль и притворяться меланхоличным философом.
🪞А синий уголок с трюмо манит задержаться дольше, чем планировалось, по кругу поправляя макияж и мысли. Да так, чтобы на лице было написано «Не мешайте ей, она в клипе» 💅
🖌️Дизайнер — Алина Рыжанкова @ralinazh
💸 85к/мес + к/у
📐 54 м²
🪜 5/6 этаж
📍Среднеохтинский, 8
📞 на связи агент Александр
+79618110007
*больше фото в комментариях ⤵️
Нестыдные | Петербург.
Подписаться