异步与并发

FastAPI 同时支持同步和异步路由，理解两者的执行模型是写对并发代码的前提。面试主线：async def 和 def 区别、阻塞调用怎么处理。

async def vs def

@app.get("/async")            # 异步路由
async def async_route():
    await asyncio.sleep(1)    # 不阻塞其他请求
    return {"ok": True}

@app.get("/sync")             # 同步路由
def sync_route():
    time.sleep(1)             # 阻塞线程池里的一个线程
    return {"ok": True}

维度	async def	def
执行位置	事件循环（单线程）	线程池（默认约 40 线程，新版本按 CPU 核数调整）
并发能力	IO 等待时切换，单线程服务大量请求	靠线程池，线程有限
阻塞影响	阻塞整个事件循环（所有请求卡住）	只占一个线程
适用	异步库 IO（httpx async、asyncpg）	同步库（requests、psycopg）

关键结论：async def 里绝不能有同步阻塞调用；用同步库（ORM、requests）时用 def 路由，FastAPI 自动丢线程池。

阻塞调用处理

@app.get("/heavy")
async def heavy():
    result = await asyncio.to_thread(sync_compute, data)   # 丢线程池
    return result

# 或使用 run_in_executor 自定义线程池
loop = asyncio.get_running_loop()
result = await loop.run_in_executor(None, sync_compute, data)

原则：

异步代码里碰到同步阻塞（CPU 计算、同步 IO、同步库），用 asyncio.to_thread 丢线程池
CPU 密集任务线程池也帮不上（GIL），上多进程或独立任务队列
数据库：同步 SQLAlchemy 配 def 路由；asyncpg/异步 SQLAlchemy 配 async def

并发场景实践

场景	正确姿势
并发请求多个 API	`asyncio.gather`（httpx.AsyncClient）
大列表逐项处理	`asyncio.Semaphore` 限并发，防打爆下游
定时任务	后台 Task 或 APScheduler，别放请求路径
同步第三方库	def 路由或 to_thread
CPU 密集	多进程（ProcessPoolExecutor）或 Celery

async with httpx.AsyncClient() as client:
    results = await asyncio.gather(
        *[client.get(u) for u in urls]     # 并发请求, 总耗时≈最慢单个
    )

面试追问

async def 和 def 路由的区别？ async 在事件循环执行，def 在线程池执行（默认约 40 线程）。FastAPI 自动分流
async 路由里能调同步库吗？ 能但会阻塞整个事件循环（所有请求停摆）。用 to_thread 或改成 def 路由
什么时候用 async？ 用异步库（asyncpg、httpx async）做 IO 时。同步 ORM/requests 用 def 更安全
并发请求多个 API 怎么写？ asyncio.gather + AsyncClient，总耗时约等于最慢单个请求
CPU 密集任务怎么办？ 线程池受 GIL 限制无效，用多进程或 Celery 队列