只用uvicorn.run()启动fastapi会导致qps瓶颈，因其单进程、无监控、无优雅重启；必须用gunicorn管理多进程并指定uvicorn.workers.uvicornworker，才能释放异步性能——该worker为唯一原生支持fastapi asgi生命周期的类型，其他类型会降级或报错。
直接上结论：只用 uvicorn.run() 启动 FastAPI，QPS 上不去不是框架问题，而是单进程 + 无连接管理导致的硬瓶颈；必须用 Gunicorn 管理多进程，并搭配 uvicorn.workers.UvicornWorker 才能真正释放异步性能。
为什么不能只用 Uvicorn 启动？
开发时常见的 uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=8000) 是单 worker、无进程监控、无优雅重启的裸跑模式。在 4 核机器上，它最多只跑满 1 个 CPU 核，其余资源闲置。压测时容易出现：
- 连接排队超时（
ConnectionResetError或503 Service Unavailable） - 长请求阻塞后续请求（尤其含数据库 I/O 时）
- 进程崩溃后服务中断，无自动拉起
这些都不是 FastAPI 的锅，是部署方式没跟上。
必须用 UvicornWorker，别选 sync 或 gevent
uvicorn.workers.UvicornWorker 是唯一能原生承载 FastAPI 异步逻辑的 Gunicorn worker 类型。其他类型会降级或出错：
-
sync：强制把async def当同步函数调，await直接报RuntimeWarning: coroutine 'xxx' was never awaited -
gevent：依赖 monkey patch，与 FastAPI 的 event loop 冲突，大概率触发RuntimeError: There is no current event loop in thread -
uvicorn.workers.UvicornWorker：每个 worker 启一个独立asyncioevent loop，完美匹配 FastAPI 的 ASGI 生命周期
启动命令必须带 -k uvicorn.workers.UvicornWorker，少一个字母都不行。
inference.sh 的 Python SDK：运行 AI 应用、构建智能体，并集成 150 多个模型。包名：inferencesh (pip install inferencesh)。支持同步/异步……
workers 数量不是越多越好
开 16 个 UvicornWorker 在 4 核机器上反而 QPS 下降——每个 worker 都要维护自己的 event loop 和连接池，上下文切换和内存开销剧增。实测最优值接近：
- CPU 密集型接口：
workers = CPU核心数 - I/O 密集型接口（如查 DB、调第三方 API）：
workers = (CPU核心数 × 2) + 1，比如 4 核配 9 个 worker - 务必配合
--limit-concurrency 1000防止单 worker 积压过多协程拖垮事件循环
别信“核数×4”这种泛泛而谈的建议，压测时看 gunicorn errorlog 里有没有 Worker failed to boot 或 max_requests limit reached 才是真实信号。
数据库连接池必须对齐 workers
每个 UvicornWorker 进程都需独立连接池，否则会出现 asyncpg.exceptions.TooManyConnectionsError 或连接复用混乱。常见错误写法是全局单例连接对象：
# ❌ 错误：所有 worker 共享一个 connection
database = Database("postgresql://...")
<p>@app.on_event("startup")
async def startup():
await database.connect() # 只在主进程执行，子进程拿不到
</p>
正确做法是每个 worker 启动时单独建池：
# ✅ 正确：on_event 绑定到每个 worker 实例
@app.on_event("startup")
async def startup():
await database.connect() # 每个 worker 进程都会执行
<p>@app.on_event("shutdown")
async def shutdown():
await database.disconnect()
</p>
连接池大小建议设为 min_size = workers, max_size = workers * 3，留余量给后台任务和突发流量。
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