FastAPI中async def与def选用及阻塞调用测试方法咨询

问题1：FastAPI中的正确处理流程 #

三个方案中最优选择是方案3：根据底层调用逻辑混合搭配def与async def，各方案的优劣说明如下：

• 方案1（全def定义）：可用但性能上限低。FastAPI确实会自动将所有def定义的端点函数扔到独立线程池执行，不会阻塞事件循环，但如果你的部分端点逻辑可使用异步IO（如异步数据库、异步HTTP请求），全def写法会浪费异步的性能优势，并发上限受限于线程池大小，高并发场景下性能弱于混合写法。
• 方案2（全async def+手动调用executor）：可用但冗余且风险高。你手动调用loop.run_in_executor的逻辑其实是FastAPI处理def端点时自动完成的操作，额外增加了代码量；如果后续维护时忘了把同步阻塞代码扔进executor，直接在async def中调用的话，会直接卡住整个服务的事件循环，导致所有请求都无法响应。
• 方案3（混合搭配）：官方推荐的最佳实践，规则非常简单：
  1. 端点逻辑以同步阻塞代码为主（如调用同步计算函数、同步数据库驱动），直接用def定义即可
  2. 端点逻辑包含可await的异步操作（如异步IO请求、异步数据库查询），就用async def定义

问题2：阻塞判断方法与压力测试工具 #

阻塞判断方法 #

无需复杂工具，写一个极简的异步测试端点即可验证：

@app.get("/ping")
async def ping():
    return {"status": "ok"}

测试逻辑：在触发你要验证的长耗时端点的同时，以高频率发送请求到/ping接口：

• 如果/ping的响应始终在毫秒级，说明长耗时端点没有阻塞主事件循环
• 如果/ping的响应时间突然变长甚至超时，说明长耗时端点的逻辑卡住了事件循环

压力测试工具 #

不需要专门的FastAPI/uvicorn扩展，通用的性能测试工具都可以使用：

• 轻量快速测试：可使用wrk、ab（Apache Bench）命令行工具，一行命令即可测并发下的QPS、延迟分布
• 自定义复杂场景：可使用locust编写Python脚本模拟自定义请求逻辑，也可以用httpx.AsyncClient写并发测试脚本集成到pytest测试用例中

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Napoleon Borntoparty