关于FastAPI的异步

FastAPI异步性能优势

我们先探讨一下并发和并行：
相关资料可以查询FastAPI的异步文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/async/

并发

也许很多人和我一样认为并发是任务在同时进行，但是并发只是在宏观上是同时进行的，在微观上是顺序进行的，只不过是切换时间短了而已。所以并发是同一时间段多个任务交替穿插执行，而不是同时进行，可以说宏观看似同时，微观上是交替执行的。

并行

并行就是真正同一时刻多个任务在同时进行。注意，单核CPU只有并发，没有并行，多核CPU才能并行执行多个任务。

还有一个问题就是python的一个特点：

GIL全局解释器锁

python的GIL全局解释器锁是指python解释器在多线程环境下，只能有一个线程执行，其他线程只能等待，如果是IO密集型任务，因为网络请求，数据库操作，等待响应等是阻塞的，空闲时刻立即主动释放GIL锁，空闲线程抢占GIL锁，实现多线程并发，所以任务之间就是并发进行的，但是如果是CPU密集型任务，因为要持续计算，无法主动释放GIL锁，只能串行执行。其他语言是没有全局解释锁的，比如java,所以单进程多进程是可以并行进行的，可以将多个线程分配给多核CPU,python是无法做到的，如果要解决CPU密集型问题，只能开启多进程从而摆脱GIL锁。

在而在互联网中大部分高并发问题都是IO密集型（大部分时间在等待数据库连接，网络请求等），而不是CPU密集型（大部分时间在计算，AI推理，加密解密等）。

异步优势

回归正题，FastAPI原生支持异步，遇到数据库操作网络请求等阻塞操作可以直接切换到其他任务执行，高效应对超高并发场景，对于常见的IO密集型任务可以轻松应对。而python的其他后端框架，比如django，flask等，都是同步的，只能处理一个请求，其他请求只能等待，效率低。
对比java的异步编程，java的异步编程需要使用回调函数，或者线程池，或者线程等机制，实现异步操作，而FastAPI的异步编程直接在路由中使用async/await语法，实现异步操作，更方便(java的我并不太了解，这个只是查阅了相关资料)
FastAPI的IO密集型性能接近Go语言，但是由于GIL锁的存在，CPU密集型任务的性能会低于Go语言，可以开启多进程后，性能会有所提高。