Fastapipython代码执行速度受uvicorn与gunicorn部署的影响

作者：瑞景地产王琴 | 来源：互联网 | 2023-09-25 15:21

我写了一个fastapi应用程序。现在我正在考虑部署它，但是我似乎遇到了奇怪的意外性能问题，这似乎取决于我使用uvicorn还是gunicorn。特别是如果我使用gunicor

我写了一个 fastapi 应用程序。现在我正在考虑部署它，但是我似乎遇到了奇怪的意外性能问题，这似乎取决于我使用 uvicorn 还是 gunicorn。特别是如果我使用 gunicorn，所有代码（甚至标准库纯 python 代码）似乎都会变慢。对于性能调试，我编写了一个小应用程序来演示这一点：

import asyncio, time from fastapi import FastAPI, Path from datetime import datetime app = FastAPI() @app.get("/delay/{delay1}/{delay2}") async def get_delay( delay1: float = Path(..., title="Nonblocking time taken to respond"), delay2: float = Path(..., title="Blocking time taken to respond"), ): total_start_time = datetime.now() times = [] for i in range(100): start_time = datetime.now() await asyncio.sleep(delay1) time.sleep(delay2) times.append(str(datetime.now()-start_time)) return {"delays":[delay1,delay2],"total_time_taken":str(datetime.now()-total_start_time),"times":times}

使用以下命令运行 fastapi appi：

gunicorn api.performance_test:app -b localhost:8001 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --workers 1

get to 的响应体http://localhost:8001/delay/0.0/0.0始终是这样的：

{ "delays": [ 0.0, 0.0 ], "total_time_taken": "0:00:00.057946", "times": [ "0:00:00.000323", ...smilar values omitted for brevity... "0:00:00.000274" ] }

但是使用：

uvicorn api.performance_test:app --port 8001

我不断地得到这样的时间

{ "delays": [ 0.0, 0.0 ], "total_time_taken": "0:00:00.002630", "times": [ "0:00:00.000037", ...snip... "0:00:00.000020" ] }

当我取消注释该await asyncio.sleep(delay1)语句时，差异变得更加明显。

所以我想知道 gunicorn/uvicorn 对 python/fastapi 运行时做了什么，以创建代码执行速度的 10 倍差异。

值得一提的是，我在 OS X 11.2.3 和英特尔 I7 处理器上使用 Python 3.8.2 执行了这些测试。

这些是我pip freeze输出的相关部分

fastapi==0.65.1 gunicorn==20.1.0 uvicorn==0.13.4

回答

我无法重现您的结果。

我的环境：Windows 10 上 WSL2 上的 ubuntu

我的pip freeze输出的相关部分：

fastapi==0.65.1 gunicorn==20.1.0 uvicorn==0.14.0

我稍微修改了代码：

除了第一次加载网站外，我对两种方法的结果几乎相同。

这两种方法的时间介于两者之间，0:00:00.000530并且0:00:00.000620大部分时间都是如此。

每个的第一次尝试需要更长的时间：大约0:00:00.003000. 但是，在我重新启动 Windows 并再次尝试这些测试后，我注意到服务器启动后首次请求的时间不再增加（我认为这要归功于重新启动后有大量可用 RAM）

非首次运行示例（3 次尝试）：

import asyncio, time from fastapi import FastAPI, Path from datetime import datetime import statistics app = FastAPI() @app.get("/delay/{delay1}/{delay2}") async def get_delay( delay1: float = Path(..., title="Nonblocking time taken to respond"), delay2: float = Path(..., title="Blocking time taken to respond"), ): total_start_time = datetime.now() times = [] for i in range(100): start_time = datetime.now() await asyncio.sleep(delay1) time.sleep(delay2) time_delta= (datetime.now()-start_time).microseconds times.append(time_delta) times_average = statistics.mean(times) return {"delays":[delay1,delay2],"total_time_taken":(datetime.now()-total_start_time).microseconds,"times_avarage":times_average,"times":times}

带注释的非首次运行示例await asyncio.sleep(delay1)（3 次尝试）：

# `uvicorn performance_test:app --port 8083` {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":553,"times_avarage":4.4,"times":[15,7,5,4,4,4,4,5,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,5,5,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,5,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,5,4]} {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":575,"times_avarage":4.61,"times":[15,6,5,5,5,5,5,5,5,5,5,4,5,5,5,5,4,4,4,4,4,5,5,5,4,5,4,4,4,5,5,5,4,5,5,4,4,4,4,5,5,5,5,4,4,4,4,5,5,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5,4,4,4,4,5,5,4,5,5,4,4,4,4,4,4,5,5,5,4,4,4,4,5,5,5,5,4,4,4,4]} {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":548,"times_avarage":4.31,"times":[14,6,5,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,5,5,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4]} # `gunicorn performance_test:app -b localhost:8084 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --workers 1` {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":551,"times_avarage":4.34,"times":[13,6,5,5,5,5,5,4,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,5,4,4,5,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5]} {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":558,"times_avarage":4.48,"times":[14,7,5,5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,4,5,5,4,4,4,4,5,4,4,4,5,5,4,4,4,5,5,4,4,4,5,4,4,4,5,5,4,4,4,4,5,5,4,4,5,5,4,4,5,5,4,4,4,5,4,4,5,4,4,5,5,4,4,4,5,4,4,4,5,4,4,4,5,4,5,4,4,4,5,4,4,4,5,4,4,4,5,4,4,4,5,4,4,4,5,4]} {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":550,"times_avarage":4.34,"times":[15,6,5,4,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,4,4,4,5,5,4,4,4,4,5,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,4,5,4,4,5,4,4,4,4,4]}

我制作了一个 Python 脚本来更精确地对这些时间进行基准测试：

# `uvicorn performance_test:app --port 8083` {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":159,"times_avarage":0.6,"times":[3,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0]} {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":162,"times_avarage":0.49,"times":[3,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1]} {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":156,"times_avarage":0.61,"times":[3,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]} # `gunicorn performance_test:app -b localhost:8084 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --workers 1` {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":159,"times_avarage":0.59,"times":[2,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0]} {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":165,"times_avarage":0.62,"times":[3,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]} {"delays":[0.0,0.0],"total_time_taken":164,"times_avarage":0.54,"times":[2,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]}

结果：

{'name': 'only uvicorn ', 'number_of_tests': 2000, 'total_time_taken_avarage': 586.5985, 'times_avarage_avarage': 4.820865} {'name': 'gunicorn+uvicorn', 'number_of_tests': 2000, 'total_time_taken_avarage': 571.8415, 'times_avarage_avarage': 4.719035}

{'name': 'only uvicorn ', 'number_of_tests': 2000, 'to

{'name': 'only uvicorn ', 'number_of_tests': 2000, 'total_time_taken_avarage': 151.301, 'times_avarage_avarage': 0.602495} {'name': 'gunicorn+uvicorn', 'number_of_tests': 2000, 'total_time_taken_avarage': 144.4655, 'times_avarage_avarage': 0.59196}

带注释的结果 await asyncio.sleep(delay1)

我还制作了上述脚本的另一个版本，它每 1 个请求更改 url（它给出的时间略高）：

结果：

带注释的结果 await asyncio.sleep(delay1)

这个答案应该可以帮助您更好地调试结果。

如果您分享有关您的操作系统/机器的更多

import statistics import requests from time import sleep number_of_tests=1000 sites_to_test=[ { 'name':'only uvicorn ', 'url':'http://127.0.0.1:8083/delay/0.0/0.0' }, { 'name':'gunicorn+uvicorn', 'url':'http://127.0.0.1:8084/delay/0.0/0.0' }] for test in sites_to_test: total_time_taken_list=[] times_avarage_list=[] requests.get(test['url']) # first request may be slower, so better to not measure it for a in range(number_of_tests): r = requests.get(test['url']) json= r.json() total_time_taken_list.append(json['total_time_taken']) times_avarage_list.append(json['times_avarage']) # sleep(1) # results are slightly different with sleep between requests total_time_taken_avarage=statistics.mean(total_time_taken_list) times_avarage_avarage=statistics.mean(times_avarage_list) print({'name':test['name'], 'number_of_tests':number_of_tests, 'total_time_taken_avarage':total_time_taken_avarage, 'times_avarage_avarage':times_avarage_avarage})

详细信息，我

{'name': 'only uvicorn ', 'number_of_tests': 2000, 'total_time_taken_avarage': 589.4315, 'times_avarage_avarage': 4.789385} {'name': 'gunicorn+uvicorn', 'number_of_tests': 2000, 'total_time_taken_avarage': 589.0915, 'times_avarage_avarage': 4.761095}

认为这可能有助于调查您的结果。

另外请重新

{'name': 'only uvicorn ', 'number_of_tests': 2000, 'total_time_taken_avarage': 152.8365, 'times_avarage_avarage': 0.59173} {'name': 'gunicorn+uvicorn', 'number_of_tests': 2000, 'total_time_taken_avarage': 154.4525, 'times_avarage_avarage': 0.59768}

启动您的计算机/服务器，它可能会产生影响。

更新 1：

我看到我使用的 uvicorn 版本0.14.0比问题中所述的要新0.13.4。我也用旧版本进行了测试，0.13.4但结果相似，我仍然无法重现您的结果。

更新 2：

我运行了更多的基准测试，我注意到一些有趣的事情：

`在requirements.txt中使用uvloop：`

整个需求.txt：

结果：

`在requirements.txt中没有uvloop：`

整个需求.txt：

结果：

更新 3：

我只Python 3.9.5在这个答案中使用。

uvicorn==0.14.0 fastapi==0.65.1 gunicorn==20.1.0 uvloop==0.15.2

uvicorn==0.14.0 fastapi==0.65.1 gunicorn==20.1.0




    
        
                        api
                        python
                        import
                        ci
                        datetime
                        get
                        range
                        localhost
                        http
                    
    



    
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                        蜡笔小新   2023-12-13 19:20:03
                    

                

                
                                
                    
                        list
                        计算机网络初识及通信流程分析
                    

                    
                                                
                        本文介绍了计算机网络的定义和通信流程，包括客户端编译文件、二进制转换、三层路由设备等。同时，还介绍了计算机网络中常用的关键词，如MAC地址和IP地址。 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-13 16:50:29
                    

                

                
                                
                    
                        web
                        在重复造轮子的情况下用ProxyServlet反向代理来减少工作量
                    

                    
                                                
                            
                        
                                                
                        像不少公司内部不同团队都会自己研发自己工具产品，当各个产品逐渐成熟，到达了一定的发展瓶颈，同时每个产品都有着自己的入口，用户 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-13 15:19:01
                    

                

                
                                
                    
                        list
                        Python瓦片图下载、合并、绘图、标记的代码示例
                    

                    
                                                
                            
                        
                                                
                        本文提供了Python瓦片图下载、合并、绘图、标记的代码示例，包括下载代码、多线程下载、图像处理等功能。通过参考geoserver，使用PIL、cv2、numpy、gdal、osr等库实现了瓦片图的下载、合并、绘图和标记功能。代码示例详细介绍了各个功能的实现方法，供读者参考使用。 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-13 12:14:55
                    

                

                
                                
                    
                        bit
                        Linux下Kafka单机安装配置方法（实操成功）
                    

                    
                                                
                        本文介绍了在Linux下安装和配置Kafka的方法，包括安装JDK、下载和解压Kafka、配置Kafka的参数，以及配置Kafka的日志目录、服务器IP和日志存放路径等。同时还提供了单机配置部署的方法和zookeeper地址和端口的配置。通过实操成功的案例，帮助读者快速完成Kafka的安装和配置。 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-12 18:14:32
                    

                

                
                                
                    
                        require
                        Express App如何提供不需要的静态文件？
                    

                    
                                                
                        本文介绍了如何使用Express App提供静态文件，同时提到了一些不需要使用的文件，如package.json和/.ssh/known_hosts，并解释了为什么app.get('*')无法捕获所有请求以及为什么app.use(express.static(__dirname))可能会提供不需要的文件。 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-12 14:38:07
                    

                

                
                                
                    
                        web
                        Python高级之网络编程及TCP/IP协议簇的OSI七层模型介绍
                    

                    
                                                
                        本文介绍了Python高级网络编程及TCP/IP协议簇的OSI七层模型。首先简单介绍了七层模型的各层及其封装解封装过程。然后讨论了程序开发中涉及到的网络通信内容，主要包括TCP协议、UDP协议和IPV4协议。最后还介绍了socket编程、聊天socket实现、远程执行命令、上传文件、socketserver及其源码分析等相关内容。 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-14 18:16:27
                    

                

                
                                
                    
                        ip
                        【机器学习】生成式对抗网络模型综述
                    

                    
                                                
                        生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-14 17:51:18
                    

                

                
                                
                    
                        web
                        CSS3选择器的使用方法详解，提高Web开发效率和精准度
                    

                    
                                                
                            
                        
                                                
                        本文详细介绍了CSS3新增的选择器方法，包括属性选择器的使用。通过CSS3选择器，可以提高Web开发的效率和精准度，使得查找元素更加方便和快捷。同时，本文还对属性选择器的各种用法进行了详细解释，并给出了相应的代码示例。通过学习本文，读者可以更好地掌握CSS3选择器的使用方法，提升自己的Web开发能力。 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-14 14:37:52
                    

                

                
                                
                    
                        ip
                        iptables如何添加非对称的NAT规则段的解决方法
                    

                    
                                                
                        本文介绍了如何使用iptables添加非对称的NAT规则段，以实现内网穿透和端口转发的功能。通过查阅相关文章，得出了解决方案，即当匹配的端口在映射端口的区间内时，可以成功进行端口转发。详细的操作步骤和命令示例也在文章中给出。 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-13 17:13:18
                    

                

                
                                
                    
                        list
                        如何在CentOS 7.x上进行端口映射配置
                    

                    
                                                
                        本文介绍了在CentOS 7.x上进行端口映射配置的方法，通过修改内核和配置防火墙实现端口映射。作者分享了自己使用华为服务器进行端口映射的经验，发现网速比直连还快且稳定。详细的配置过程包括开启系统路由模式功能、设置IP地址伪装、设置端口映射等。同时，还介绍了如何监听本地端口的tcp请求，以及删除规则和开放的端口的方法。 ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-13 10:22:21
                    

                

                
                                
                    
                        python
                        使用pymysql的Python无法向mysql数据库中的表添加字段
                    

                    
                                                
                        WhenIusepythontoapplythepymysqlmoduletoaddafieldtoatableinthemysqldatabase,itdo ...
                        [详细]
                    
                    

                    
                        蜡笔小新   2023-12-12 13:45:10

















    

    
        
            
            
                
                
            

            
                瑞景地产王琴            

            
                这个家伙很懒，什么也没留下！            


        
    

    
    

    
    

    
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                    hashtable
                
                                
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                    python3
                
                                
                    timestamp
                
                                
                    emoji
                
                                
                    heatmap
                
                                
                    jar
                
                                
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                    metadata
                
                                
                    merge
                
                                
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                    数组
                
                                
                    settings
                
                                
                    python
                
                                
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                    list
                
                                
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