FastAPI 请求在FastAPI / Gunicorn中如何排队

在本文中，我们将介绍FastAPI与Gunicorn的请求队列机制以及它们是如何协同工作的。FastAPI是一个高性能的Web框架，而Gunicorn是一款Python的HTTP服务器。

FastAPI 的请求处理机制

FastAPI使用异步编程模型来处理请求。当收到一个请求时，FastAPI会为该请求创建一个任务，并将其委托给运行在后台的事件循环来处理。这样可以避免直接使用线程或进程来处理每个请求，从而提高处理性能。同时，由于使用了异步编程模型，FastAPI可以处理大量的并发请求。

在FastAPI中，请求处理过程如下：

当接收到一个HTTP请求时，FastAPI会将其封装成一个Request对象。这个对象中包含了请求的所有信息，比如URL、请求头、请求体等。
然后，FastAPI会根据路由信息找到匹配的处理函数，并将Request对象作为参数传递给该函数。
处理函数会进行一系列的处理，可以包括验证、数据解析、业务逻辑等。处理函数可以是一个普通的Python函数，也可以是一个异步函数（使用async def定义）。
处理函数返回一个响应对象（Response），FastAPI会将其封装成一个HTTP响应，并将其发送给客户端。

需要注意的是，FastAPI能够将请求处理过程与响应发送过程解耦，使得请求处理过程可以异步完成。这一点非常重要，因为某些请求的处理可能比较耗时，如果在处理某个请求的同时阻塞其他请求的处理，会大大影响整体性能。

Gunicorn 的请求队列机制

Gunicorn是一个多进程的HTTP服务器，它可以处理大量的并发请求。当Gunicorn接收到一个请求时，它会将该请求放入请求队列中，并由工作进程来处理。

Gunicorn有一个参数 workers 可以用来指定工作进程的数量。每个工作进程都是独立的，它们之间相互独立地接收请求并进行处理。这种多进程的模型可以提高处理请求的并发能力。

以下是Gunicorn的请求队列机制的工作流程：

当接收到一个HTTP请求时，Gunicorn首先会将其放入请求队列中。
当一个工作进程空闲时，它会从请求队列中取出一个请求，并开始处理。
工作进程会使用FastAPI来处理请求，具体的处理流程与上述章节中描述的相同。
处理完成后，工作进程会将处理结果返回给Gunicorn。然后，Gunicorn将结果封装成一个HTTP响应，并将其发送给客户端。

需要注意的是，Gunicorn的请求队列是有容量限制的。当请求队列满时，新的请求会被拒绝，客户端会收到一个错误响应。可以通过调整Gunicorn的配置参数来增加请求队列的容量，以适应不同的并发场景。

示例说明

为了更好地理解FastAPI和Gunicorn的请求队列机制，我们来看一个示例。假设有一个简单的FastAPI应用，只有一个路由 /api/users，用于获取用户列表信息。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/api/users")
async def get_users():
    # 模拟获取用户列表信息的耗时操作
    await asyncio.sleep(10)
    return {"users": ["user1", "user2", "user3"]}

如果我们使用默认的Gunicorn配置来运行这个应用，即只有一个工作进程，那么当有多个并发请求访问 /api/users 时，它们会被放入请求队列中进行排队。

由于示例中模拟的获取用户列表信息的操作需要耗时10秒钟，所以当多个请求同时到达时，后面的请求会被排队等待前面的请求处理完成。