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
👀 Ищете надежный полноприводный каток для уплотнения грунта, который не подведет на тяжелых объектах?
🔥ВЫБИРАЙТЕ BULL🔥
Почему #BULL?
✅Полный привод — никаких пробуксовок и застреваний даже на влажных грунтах.
✅Выбор массы — от компактных 18 до тяжелых 36 тонн. Есть модель под любые задачи: от планировки до строительства насыпей.
Что получаете:
✅ Высокую производительность за смену.
✅Простую гидравлику и доступный сервис.
✅Отличное уплотнение нескальных и крупнообломочных грунтов.
📍 Подберем лучшую технику для вас
➡️ 8 800 700 67 50
🇷🇺 Мы вMAX💙 Мы вВК