为何这段Flask代码表现出异步运行特性？IO绑定请求疑问

我原本计划在Flask中使用asyncio与aiomysql，因此开展了一项简单实验，但遇到了认知矛盾点。我一直认为Flask以单线程顺序处理请求，当处理IO绑定请求时，无法同时处理其他请求，但实际结果与该认知不符，特此请教其中原因。

实验代码 #

from flask import Flask, Response, jsonify
import asyncio
import aiomysql
import pymysql

app = Flask(__name__)

# 注：代码中未展示conn的初始化逻辑，推测是提前创建了pymysql连接
@app.route('/sync2')
def hihi2():
    print('IO bound start!')
    cur = conn.cursor()
    cur.execute('''select Count(*)
    from fruit_defect
    WHERE date between '2022-11-22' and '2022-11-25'
    ''')
    print('IO Bound finish!')
    result = cur.fetchall()
    print(result)
    cur.close()
    return jsonify(result)

@app.route('/sync3')
def hihi3():
    print('CPU BOUND start!')
    c = 0
    for _ in range(1000000):
        c += 1
    print('CPU bound finish!')
    
    return jsonify(1)

实验结果 #

同时发起对/sync2（IO绑定请求）和/sync3（CPU绑定请求）的请求后，控制台输出顺序如下：

1. IO bound start!
2. CPU BOUND start!
3. CPU bound finish!
4. IO Bound finish!

可见/sync3的CPU密集任务在/sync2的IO等待期间完成了，说明两个请求被同时处理。

原因分析 #

• Flask默认开发服务器的多线程配置：
  Flask默认使用的Werkzeug开发服务器，在调试模式（debug=True）下默认开启多线程（threaded=True）。这意味着服务器会创建多个线程来处理并发请求，当某个线程在等待IO（比如数据库查询）时，其他线程可以继续处理新的请求，所以你看到了并发处理的现象。

• 单线程模式的验证方式：
  如果你想验证Flask单线程下的阻塞行为，需要在启动时显式关闭多线程：

  if __name__ == '__main__':
      app.run(threaded=False)
  

  此时再测试，/sync2的IO请求会阻塞整个服务器，/sync3必须等/sync2完成后才能开始处理。

• 同步数据库连接的影响：
  你的代码中使用的是同步的pymysql而非异步的aiomysql，所以/sync2是同步IO操作，但因为服务器是多线程，所以其他线程可以并行处理/sync3的请求，这进一步强化了并发的表现。

总结 #

你的核心认知（单线程Flask会在IO绑定请求时阻塞其他请求）是正确的，但忽略了Flask默认开发服务器在调试模式下的多线程默认配置，导致实验结果与预期不符。若要测试单线程下的阻塞逻辑，需显式设置threaded=False。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KIM Bucket