2026.6.2

Python异步编程与FastAPI性能调优

今日学习

今天深入学习了Python异步编程（AsyncIO），理解了事件循环、协程、任务、Future的概念和原理。学习了在FastAPI中如何正确使用async def定义异步接口，以及同步阻塞调用对性能的影响。掌握了异步数据库连接池（asyncpg）、异步Redis客户端（aioredis）的使用。

代码实践

将应急演练系统的部分同步接口改造为异步接口，实现了数据库连接池的异步化。在AI问答接口中，使用asyncio.gather并发执行文档检索和LLM调用，响应时间从3秒降低到1.5秒。

# 异步接口示例
@app.get("/async-drill-plans")
async def list_async_drill_plans(db: AsyncSession = Depends(get_async_db)):
    result = await db.execute(select(DrillPlan))
    plans = result.scalars().all()
    return plans

# 并发执行多个任务
async def ai_chat_with_context(question: str):
    retrieval_task = asyncio.create_task(rag_service.query(question))
    context_task = asyncio.create_task(rag_service.get_context(question))
    retrieval, context = await asyncio.gather(retrieval_task, context_task)

今日代码量

• 异步数据库连接：80行
• 异步Redis客户端：50行
• AI接口异步化改造：90行
• 今日总代码：220行

学习总结

异步编程是高性能Web服务的必备技能，合理使用可以让系统吞吐量提升数倍。