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
🌍🌍✨✨✨✨#tv
🔴Yangiliklar
🇺🇿Oltiariq tumanida 🌱“Yashil makon” loyihasi doirasida Tuman Madaniyat boʻlimi xodimlari ishtirokida ko‘chat ekish ishlari amalga oshirildi.
Rasmiy sahifalarimizda bizni kuzatib boring:👇
📱Telegram | 📱Instagram |
📱Facebook | 📱YouTube
📺Smart TV Owners Want Multi-Device Viewing Options
Smart TV Owners watch a combination of both broadcast and online #TV. Further exploring their diverse TV engagement habits shows they frequently ventures beyond their smart TVs, watching their favorite TV shows and films across a broad range of devices, demonstrating that it’s the content, not the device, that governs preferences.
🚀@PerspectiveIX
🌀 http://prs.pctvix.co/TelegramIX