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#А839⤴️⤴️⤴️
Гениальная диспозиция.
Первый стол — для красоты: можно эффектно поставить чашку кофе и развернуть газету 🗞️, создав иллюзию кипучей деятельности.
Второй стол — для правды. Именно на него тайно выкладываются те самые лапша, суши и пицца, которые только что «вышли из духовки» 🍱 с триумфальным возгласом «Ещё тепленькое!»
Система позволяет совершать магический трансфер еды из пакета в кастрюлю, пока друзья в гостиной восхищаются вашим безупречным вкусом 🤌🏻
💸115к/мес + к/у 100к/мес + к/у
📐 55 м²
🪜 этаж 2 из 4
📍Радищева, 32
📱на связи агент Оксана +7 903 982 28 51
*больше фото в комментариях ⤵️
Нестыдные | Петербург.
Подписаться