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
RsS iS dEaD LOL: discover RSS Feeds of your follows on Mastodon
频道曾经提及过一个叫 FeedsMage 的服务,用于从你 fo 的推友的 Bio 里找链接,再从链接里找 Feed ,最后可生成一个 #OPML 文件。RsS iS dEaD LOL 则是长毛象版的 FeedsMage,从你 fo 的 Fediverse 用户的 Bio 里找链接,发现 RSS,然后可生成 #OPML:
https://rss-is-dead.lol/
例如我的:
https://rss-is-dead.lol/user?profileUrl=https%3A%2F%2Fmastodon.social%2Fusers%2FAboutRSS
发现于作者嘟文:
https://mastodon.social/@paulcuth/112178886374464145