FastAPI 异步后台任务阻塞其他请求如何处理？

1写在前面

• 工作中遇到，有大佬做了解答，简单整理
• 阻塞的主要原因是 网络IO 密集型和 CPU 密集型是两个不同的概念, ASGI 更多的是面向 网络/IO 密集型的非阻塞处理，不适用 CPU 密集型
• 理解不足小伙伴帮忙指正

对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》

在使用 FastAPI 做 web 服务的时候, 使用 BackgroundTasks 执行CPU密集型或者 IO 密集型任务，会阻塞当前 web 服务的所有接口。

@app.get('/face_recognition_activated')
async def   face_recognition_activated(level : int,background_tasks: BackgroundTasks,token: bool = Depends(get_current_token)):
    """
    @Time    :   2023/10/20 03:28:11
    @Author  :   liruilonger@gmail.com
    @Version :   1.0
    @Desc    :   开始进行人脸识别
    """
    # 提取人脸库数据
    
    background_tasks.add_task(face_recognition, data = {
            "dir_name":"A205_20237test4",
            "class_code": "A0205",
            "real_real_id": [2747,2745,345435]
            })
    return {"status": 200,"message": "人脸识别开始了 🚀🚀🚀🚀🚀" }

对应的后台任务

async def face_recognition(c_data):
    """
    @Time    :   2023/10/20 05:09:23
    @Author  :   liruilonger@gmail.com
    @Version :   1.0
    @Desc    :   人脸识别
    """
    logging.info("开始人脸数据库特征提取！")
     ....................
    pbar_i = tqdm(
        range(0, len(face_list)),
        desc="特征载入内存：👀👀👀",
        mininterval=0.001,
        smoothing=0.0001,
        colour='green',
    )
    for idx in pbar_i:
        face_id = face_list[idx]
        face_id = face_id.decode('utf-8')
        face_score_key = class_code_account_period +"_face_score" 
        faces = pkl.rc.zrange(face_score_key + ":" + face_id, 0, -1)
        meta_dates = []
        for hallmark_id in faces:
            face_recognition_key = class_code_account_period + "_face_recognition"
            face_r = pkl.rc.hget(
                face_recognition_key + ":" + face_id, hallmark_id)
            face_path_key = class_code_account_period + ':Path'
            f_path = pkl.rc.hget(face_path_key, face_id)
            
            meta_date = {"hallmark_id": hallmark_id.decode('utf-8'),
                         "face_r": pickle.loads(face_r),
                         "f_path": f_path.decode('utf-8'),
                         "mass": 500,
                         }
            #logging.info(meta_date)
            meta_dates.append(meta_date)
        checks.append({"face_id": face_id, "meta_dates": meta_dates})

    logging.info("构建内存人脸库完成")
    # 开始人脸识别
    logging.info("开始人脸识别..")
    r_p = RedisClient(1)
    logging.info("人脸识别后台任务启动......") # 
    consumer_task = asyncio.create_task(AdafaceFaceIdentification.consumer_facial_feature_clustering(global_object,checks,r_p,class_code_account_period,c_data))
    await asyncio.gather(consumer_task)

对于这种情况，这是因为 对应的 后台任务被定义为 async , 意味着 fastapi 会在 asyncio 事件循环中运行它。并且因为 对应后台任务的某一环节是同步的（即不等待某些 IO或者是网络请求，而是进行计算）只要它正在运行，它就会阻塞事件循环。

这有在涉及异步IO和网络操作的情况下，asyncio 才不会阻塞，能够以非阻塞的方式运行，从而充分利用系统资源并提高应用程序的并发性能。

解决这个问题的几种方法：

• 使用更多的工人（例如 uvicorn main:app --workers 4 ）。这将允许最多 4 个 后台任务 并行。
• 将任务重写为不是 async （即将其定义为 def task(data): ... 等）。然后 starlette 将在单独的线程中运行它。
• 使用 fastapi.concurrency.run_in_threadpool ，这也将在单独的线程中运行它。像这样：

   from fastapi.concurrency import run_in_threadpool
  async def task(data):
      otherdata = await db.fetch("some sql")
      newdata = await run_in_threadpool(lambda: somelongcomputation(data, otherdata))
      await db.execute("some sql", newdata)

• 或者直接使用 asyncios 的 run_in_executor （其中 run_in_threadpool 在后台使用）：

 import asyncio
async def task(data):
    otherdata = await db.fetch("some sql")
    loop = asyncio.get_running_loop()
    newdata = await loop.run_in_executor(None, lambda: somelongcomputation(data, otherdata))
    await db.execute("some sql", newdata)

• 自己生成一个单独的线程/进程。例如使用 concurrent.futures
• 使用更重的东西，如芹菜。 （也在 此处 的 fastapi 文档中提到）。

2博文部分内容参考

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https://segmentfault.com/q/1010000043296883

https://stackoverflow.com/questions/63169865/how-to-do-multiprocessing-in-fastapi/63171013#63171013

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