flask 3.0原生支持async视图，但仅在asgi服务器（如uvicorn、hypercorn）下生效；若用flask run或wsgi模式，会报错或静默降级为同步执行，且必须禁用requests、time.sleep等阻塞操作，改用httpx.asyncclient、await asyncio.sleep()等异步方案。
Flask 3.0 原生支持 async 视图，但“能写 async”不等于“性能自动提升”——它只在 ASGI 环境下生效，且必须避开阻塞操作，否则会 silently 退化为同步执行。
async 视图必须配 ASGI 服务器，flask run 不行
Flask 内置开发服务器（flask run）是 WSGI 实现，根本不理解 await。即使你写了 async def，运行时要么报 RuntimeError: Attempted to run async function synchronously，要么静默降级为同步执行——压测时发现 QPS 没涨，大概率就是卡在这儿。
- 开发阶段可用
uvicorn myapp:app --reload启动，它会自动识别async路由 - 生产环境禁用
gunicorn默认 WSGI 模式（gunicorn myapp:app），改用其 ASGI 模式：gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker myapp:app -
hypercorn是更轻量的纯 ASGI 选项：hypercorn myapp:app
异步视图里不能用 requests、time.sleep、sqlite3
这些全是同步阻塞调用，塞进 async 函数里不会变快，反而会卡住整个事件循环，让所有并发请求排队等待。
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- HTTP 请求：换
httpx.AsyncClient或aiohttp.ClientSession，不是requests.get() - 延时：用
await asyncio.sleep(1)，不是time.sleep(1) - 数据库：PostgreSQL 用
asyncpg，SQLite 用aiosqlite，SQLAlchemy 2.0+ 配create_async_engine - 文件读写：避免
open()，改用anyio.Path或aiopath
混用同步/异步逻辑没问题，但别在 async 里调 current_app 或 request 的阻塞方法
request 和 current_app 在 async 视图中仍可访问，它们基于 contextvars 实现协程局部存储——这点和线程局部不同。但要注意：
- 直接读
request.args、request.json是安全的 - 调用
request.get_data()（无参数）会触发同步 body 解析，可能阻塞；应显式加parse_form=False或用await request.get_data()（需 Flask ≥ 3.0.3） - 扩展如
Flask-SQLAlchemy旧版不支持 async，若用了db.session.query(...).all()会崩；必须确认扩展声明支持 async 或换用SQLModel+async_engine
后台任务不能靠 asyncio.create_task()，得用队列或线程池
async 视图函数返回后，事件循环就停了，asyncio.create_task() 启动的任务会被立刻 cancel。想“立即响应 + 异步处理”，得绕开 event loop 生命周期：
- 简单场景：用
threading.Thread(target=func, daemon=True).start()，但要提前提取所需数据（request在线程里不可用） - 健壮方案：用
after_request钩子，在响应已构建、上下文尚存时启动后台线程 - 生产级：接入
celery或rq，把耗时逻辑扔到独立 worker 进程
最易被忽略的是上下文生命周期——request 对象只活到响应发出前，任何延迟访问都会报 RuntimeError: Working outside of application context。
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