TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #425 · 20 апр.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #numa

当前筛选 #numa清除筛选
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3851 · 03.09.2025 г., 12:20

Proxmox: привязка CPU к виртуальным машинам Не всегда очевидно, зачем вообще нужна привязка CPU к виртуальным машинам, особенно если речь идёт о небольших развертываниях - там этот параметр чаще всего просто игнорируют. Но в реальном продакшене использование CPU affinity становится действительно важным для повышения производительности виртуалок. https://telegra.ph/Proxmox-privyazka-CPU-k-virtualnym-mashinam-09-03 #ит_статьи#devops#proxmox#linux#numa

DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3937 · 24.11.2025 г., 06:45

Почему мое приложение на 2 vCPU работает быстрее в виртуалке, чем в контейнере? С ростом популярности Kubernetes и контейнеров многие команды не только разрабатывают и разворачивают новые приложения сразу под Kubernetes, но и переносят туда уже существующие сервисы. Эти сервисы до этого могли работать на bare metal серверах или на виртуальных машинах. Контейнеры реализуют идею «Собрал один раз — запускай где угодно», что позволяет командам разработки и эксплуатации управлять приложениями легче и более системно. Но довольно часто после переноса приложения как есть в Kubernetes производительность вдруг оказывается ниже ожидаемой. Эта заметка в первую очередь смотрит на проблему со стороны CPU: почему при переносе сервисов из VM в мир Kubernetes (контейнеров) могут возникнуть определённые сложности и как они могут привести к просадке в производительности. Внутренние узкие места самого приложения — сетевой ввод-вывод, дисковый ввод-вывод и тому подобное — остаются за рамками обсуждения. https://telegra.ph/Pochemu-moe-prilozhenie-na-2-vCPU-rabotaet-bystree-v-virtualke-chem-v-kontejnere-11-24 #ит_статьи#devops#kubernetes#performance#numa#cgroups#cpulimit