优化FastAPI应用：调整线程池大小
Uvicorn服务器本身并不直接控制FastAPI的线程池大小，但我们可以通过FastAPI的依赖注入机制巧妙地实现这一目标。
工作原理
FastAPI会自动将未声明为异步(async)的函数提交给...
优化FastAPI应用：调整线程池大小
Uvicorn服务器本身并不直接控制FastAPI的线程池大小，但我们可以通过FastAPI的依赖注入机制巧妙地实现这一目标。
工作原理
FastAPI会自动将未声明为异步(async)的函数提交给线程池处理。因此，我们需要调整的是FastAPI内部的线程池，而不是Uvicorn服务器的配置。
操作步骤
- 创建自定义线程池
首先，创建一个ThreadPoolExecutor对象，并指定max_workers参数来设置线程池的最大工作线程数：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) # 将10替换为你需要的线程数
- 将自定义线程池注入FastAPI应用
接下来，使用FastAPI的on_event装饰器，在应用启动时将创建的线程池注入到应用状态中：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.on_event("startup")
async def startup():
app.state.executor = executor
通过以上两步，我们就成功地将自定义的线程池大小注入到了FastAPI应用中。 现在，FastAPI将使用你设置的线程数来处理同步函数。 记得根据你的应用需求和服务器资源合理调整max_workers的值。
以上就是FastAPI线程池大小如何调整？的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！
版权声明
本站内容来源于互联网搬运，
仅限用于小范围内传播学习，请在下载后24小时内删除，
如果有侵权内容、不妥之处，请第一时间联系我们删除。敬请谅解!
E-mail：dpw1001@163.com
发表评论