В асинхронном Python-сервисе (asyncio) при росте нагрузки резко увеличиваются задержки отклика, хотя CPU и память не перегружены. В чём может быть причина и как её диагностировать?
Чаще всего дело в блокирующем коде внутри event loop (синхронные вызовы, тяжёлые вычисления или блокирующие I/O). Диагностировать можно профилировщиками (async-profiler, aiomonitor, trio-asyncio) и логированием длительных задач. Решение — вынести CPU-bound операции в ProcessPoolExecutor, заменить блокирующие вызовы на асинхронные аналоги или рефакторить архитектуру.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍4🔥2
В высоконагруженном Python-сервисе вы замечаете, что при увеличении числа потоков скорость обработки CPU-bound задач не растёт. Почему так происходит и как это исправить?
Из-за GIL только один поток выполняет байткод одновременно, поэтому многопоточность не ускоряет CPU-bound задачи. Решение — использовать multiprocessing, вынести тяжёлые вычисления в C-расширения или применять библиотеки вроде NumPy, которые обходят GIL.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
❤3