压力测试第3小时：QPS从2000到10万，15分钟内优化FastAPI性能

场景设定

在某互联网大厂的面试室内，面试官正在评估候选人处理实际生产问题的能力，尤其是如何在高并发场景下快速优化FastAPI应用的性能。

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面试流程

第一轮：问题描述

面试官：假设你在进行压力测试时，FastAPI应用的QPS突然从2000飙升至10万，导致响应时间急剧上升。你只有15分钟时间来快速定位并优化性能瓶颈。请详细描述你的解决方案。

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第二轮：小兰的回答

小兰：哦，这个问题太简单了！首先，我要用魔法棒（uvloop）替换默认的事件循环，这样我们的异步性能就能飞起来！然后，我会用asyncio.create_task给每个请求一个“任务ID”，这样它们就不会互相打架了。接下来，为了减少重复计算，我会把重要的数据塞进“冰箱”（Caching），就像我每次懒得做饭一样直接吃昨天的披萨。

接着，我会检查uvicorn的配置，就像调校赛车引擎一样，确保它的并发能力足够强。最后，我会优化数据库查询，把那些复杂的SQL语句换成“直男斩式”查询，简单粗暴，效率倍增！

面试官：（扶额）你的比喻很有趣，但你能具体说说uvloop和asyncio.create_task的作用吗？还有，你是怎么优化数据库查询的？

小兰：uvloop就是个“超级引擎”，它能让我们的异步代码跑得比光速还快！asyncio.create_task呢，就像给每个请求发一个“任务编号”，这样它们就不会乱排队了。至于数据库查询，我直接把那些复杂的SQL语句简化成只查必要的字段，就像我点外卖时只点我爱吃的菜品，省时又省力！

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第三轮：正确解析

面试官：好的，我们来回顾一下正确的解决方案。

1. 使用uvloop替换默认事件循环：

   • uvloop是一个高性能的事件循环实现，基于libuv，比Python默认的asyncio事件循环更快。通过uvloop，我们可以显著提升异步IO操作的性能。
   • 实现方式：

     import uvloop
     uvloop.install()
     

2. 优化任务调度：

   • 使用asyncio.create_task可以将任务放入事件循环中，避免阻塞主线程。但需要注意，过度使用create_task可能会导致资源耗尽，因此需要合理控制并发任务的数量。
   • 实现方式：

     import asyncio
     
     async def handle_request(request):
         task = asyncio.create_task(some_async_function())
         # 处理任务结果
         result = await task
         return result
     

3. 引入缓存机制：

   • 对于重复的计算或查询，可以使用缓存（如Redis或MemoryCache）来减少重复计算。FastAPI支持通过中间件或依赖注入的方式集成缓存。
   • 实现方式：

     from fastapi import FastAPI
     from fastapi_cache import FastAPICache
     from fastapi_cache.backends.redis import RedisBackend
     
     app = FastAPI()
     
     @app.on_event("startup")
     async def startup():
         redis = await aioredis.create_redis_pool("redis://localhost")
         FastAPICache.init(RedisBackend(redis))
     

4. 调整uvicorn配置：

   • uvicorn是FastAPI的默认服务器，可以通过调整其配置来优化性能。例如，增加工作进程数（--workers）和每个进程的线程数（--threads），以充分利用多核CPU。
   • 命令行配置：

     uvicorn app:app --workers 4 --threads 8
     

5. 优化数据库查询：

   • 对于高并发场景，数据库查询是一个常见的性能瓶颈。可以通过以下方式优化：
     • 使用索引：为频繁查询的字段添加索引。
     • 简化SQL语句：避免复杂的JOIN操作，只查询必要的字段。
     • 分页查询：对于大数据集，使用分页查询以减少内存占用。
     • 使用连接池：通过数据库连接池来管理数据库连接，避免频繁创建和销毁连接。
   • 实现方式：

     from sqlalchemy import create_engine
     from sqlalchemy.orm import sessionmaker
     
     engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname', pool_size=20, max_overflow=10)
     SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
     

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第四轮：面试官总结

面试官：小兰，你的比喻很生动，但实际操作中需要更具体的步骤和细节。例如，uvloop的安装和使用、asyncio.create_task的正确用法、数据库索引的创建等都需要更精确的实现。此外，优化性能时还需要结合监控工具（如Prometheus或Datadog）来实时观测瓶颈。

小兰：啊？难道我的“魔法棒”和“任务编号”不够专业吗？那我是不是该去学习如何用asyncio煮泡面了？

面试官：（无奈地）建议你回去多看看FastAPI的官方文档和高性能编程的相关书籍，尤其是对并发和缓存的理解。今天的面试就到这里吧。

小兰：哦！那我先去研究一下如何用uvloop优化煮泡面的速度？毕竟效率才是王道！

（面试官无奈地叹了口气，结束了面试）