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
Live: Get your virtual panda cuddles from Chongqing Zoo!
It's Saturday! Time for some super cute pandas. Yu Ai, Yu Ke, Mang Cancan, Qi Sanmei and Liang Yue in Chongqing Zoo get ready for clumsy rolls, silly play and fluffy cuteness. Join us to have a look! #panda
via CGTN
🩸🅰️🩸🩸🅰️
A Chinese zoo is under fire again for passing off dogs as pandas. This is the third time that people have been tricked by painting ordinary chow chows as pandas.
Visitors began to suspect that they weren't pandas when the spotted furry creatures started barking and panting like dogs.
The plan was perfect. What could go wrong?
#Panda#China
MARKHEMIST