FastAPI에서 요청의 높은 동시성과 로드 밸런싱을 달성하는 방법

FastAPI에서 요청의 높은 동시성과 로드 밸런싱을 달성하는 방법

소개:
인터넷이 발전하면서 웹 애플리케이션의 높은 동시성이 일반적인 문제가 되었습니다. 많은 수의 요청을 처리할 때 시스템 성능과 확장성을 보장하기 위해 효율적인 프레임워크와 기술을 사용해야 합니다. FastAPI는 높은 동시성과 로드 밸런싱을 달성하는 데 도움이 되는 고성능 Python 프레임워크입니다.

이 글에서는 FastAPI를 사용하여 높은 동시성과 요청 로드 밸런싱을 달성하는 방법을 소개합니다. 예제 데모에서는 Python 3.7+ 및 FastAPI 0.65+를 사용합니다.

1. 준비
시작하기 전에 Python과 FastAPI를 설치하고 기본 FastAPI 애플리케이션을 만들어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 설치할 수 있습니다.

pip install fastapi uvicorn

main.py라는 파일을 만들고 다음 코드를 파일에 추가합니다.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hello")
def hello():
    return {"message": "Hello, World!"}

그런 다음 다음 명령을 실행하여 FastAPI 애플리케이션을 시작할 수 있습니다.

uvicorn main:app --reload

이제, 이제 준비 작업이 완료되었으므로 높은 동시성과 로드 밸런싱을 달성하는 방법부터 시작하겠습니다.

2. 높은 요청 동시성 달성

1. 비동기 처리 사용
   FastAPI는 Python의 비동기 프레임워크 asyncio를 사용하여 비차단 요청 처리를 달성합니다. 비동기 처리를 사용하면 동시 요청을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. asyncio来实现非阻塞的请求处理。通过使用异步处理，可以更高效地处理并发请求。

在FastAPI应用程序中，我们可以使用async和await关键字来定义异步函数，然后使用await关键字来等待异步操作完成。下面是一个示例：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hello")
async def hello():
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟长时间的异步操作
    return {"message": "Hello, World!"}

2. 使用并发运行器
   FastAPI还支持使用不同的并发运行器来处理并发请求。默认情况下，FastAPI使用uvicorn作为其服务器，它使用uvloop来提高性能。

如果要进一步提高性能，可以考虑使用其他并发运行器，如gunicorn、hypercorn等。这些并发运行器支持多工作者模式，可以同时运行多个工作者进程来处理并发请求。

例如，可以使用以下命令安装和使用gunicorn：

pip install gunicorn
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app

以上命令将启动4个工作者进程来处理请求，从而提高了并发处理能力。

三、实现负载均衡

1. 使用反向代理
   反向代理是一种常见的负载均衡技术，可以将请求分发到不同的后端服务器上。通过使用反向代理，我们可以横向扩展应用程序的并发处理能力。

常用的反向代理软件有Nginx、HAProxy等。在这里，我们以Nginx为例进行示范。首先，需要安装Nginx，并进行相关配置。

假设我们有三个FastAPI应用程序运行在不同的服务器上，分别是http://127.0.0.1:8000、http://127.0.0.1:8001和http://127.0.0.1:8002

FastAPI 애플리케이션에서는 async 및 await 키워드를 사용하여 비동기 함수를 정의한 다음 await 키워드를 사용하여 대기할 수 있습니다. 비동기 작업이 완료되었습니다. 예는 다음과 같습니다.

http {
    upstream fastapi {
        server 127.0.0.1:8000;
        server 127.0.0.1:8001;
        server 127.0.0.1:8002;
    }

    server {
        ...

        location / {
            proxy_pass http://fastapi;
        }
    }
}

2. 동시 실행기 사용
   Fast API는 동시 요청을 처리하기 위해 다양한 동시 실행기를 사용하는 것도 지원합니다. 기본적으로 FastAPI는 uvloop를 서버로 사용하며, 이는 성능 향상을 위해 uvloop를 사용합니다.

성능을 더욱 향상시키고 싶다면 gunicorn, hypercorn 등과 같은 다른 동시 실행기를 사용하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. 이러한 동시 실행자는 다중 작업자 모드를 지원하며 여러 작업자 프로세스를 동시에 실행하여 동시 요청을 처리할 수 있습니다.

예를 들어 다음 명령을 사용하여 gunicorn을 설치하고 사용할 수 있습니다.

rrreee

위 명령은 4개의 작업자 프로세스를 시작하여 요청을 처리하므로 동시 처리 기능이 향상됩니다.

3. 로드 밸런싱 구현

역방향 프록시 사용
1. 역방향 프록시는 요청을 다른 백엔드 서버에 분산할 수 있는 일반적인 로드 밸런싱 기술입니다. 역방향 프록시를 사용하면 애플리케이션의 동시 처리 기능을 확장할 수 있습니다.
2. 일반적으로 사용되는 역방향 프록시 소프트웨어에는 Nginx, HAProxy 등이 있습니다. 여기서는 Nginx를 예로 들어 설명하겠습니다. 먼저 Nginx를 설치하고 관련 구성을 수행해야 합니다.
3. 세 개의 FastAPI 애플리케이션이 서로 다른 서버에서 실행되고 있다고 가정합니다. 즉, http://127.0.0.1:8000, http://127.0.0.1:8001 및 http://127.0.0.1:8002. 로드 밸런싱을 달성하기 위해 다음 구성을 사용할 수 있습니다.
4. rrreee
위 구성을 사용하면 Nginx는 세 가지 FastAPI 애플리케이션 중 하나에 요청을 분산하여 로드 밸런싱을 달성합니다.

분산 시스템 사용🎜부하가 매우 높은 경우 단일 서버를 사용하면 수요를 충족하지 못할 수 있습니다. 이 경우 분산 시스템을 사용하여 요청을 처리하는 것을 고려하십시오. 🎜🎜🎜일반적인 분산 시스템 솔루션에는 Kubernetes, Docker Swarm 등이 포함됩니다. 이러한 솔루션은 여러 FastAPI 애플리케이션을 다양한 컴퓨팅 노드에 배포하고 로드 밸런서에 의해 균일하게 관리 및 예약될 수 있습니다. 🎜🎜분산 시스템을 사용하면 요청의 높은 동시성과 로드 밸런싱을 달성할 수 있어 시스템 성능과 확장성을 보장할 수 있습니다. 🎜🎜결론: 🎜비동기 처리 및 동시 실행기와 결합된 FastAPI 프레임워크를 사용하면 요청에 대한 높은 동시 처리를 달성할 수 있습니다. 동시에 역방향 프록시와 분산 시스템을 사용하여 요청의 로드 밸런싱을 달성할 수 있습니다. 이러한 방법은 높은 동시성 시나리오의 요구 사항을 충족하기 위해 시스템의 성능과 확장성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 🎜🎜참고자료: 🎜🎜🎜FastAPI 공식 문서: https://fastapi.tiangolo.com/🎜🎜uvicorn 공식 문서: https://www.uvicorn.org/🎜🎜Nginx 공식 문서: https://nginx. /🎜🎜Kubernetes 공식 문서: https://kubernetes.io/🎜🎜Docker 공식 문서: https://www.docker.com/🎜🎜

위 내용은 FastAPI에서 요청의 높은 동시성과 로드 밸런싱을 달성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!