asyncio重构Flask接口:请求耗时从800ms降至150ms
某次压测发现订单查询接口在50并发下P99耗时高达820ms,数据库连接池被打满。改用asyncio + aiohttp + asyncpg重构后,P99降至152ms,吞吐量提升4.7倍。本文记录完整改造过程,包括事件循环策略调整、数据库连接池复用、协程超时控制等关键细节,并附上改造前后的火焰图对比和JMeter压测数据。适合已经掌握asyncio基础语法、但未在真实项目中大规模落地的开发者参考

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某次压测发现订单查询接口在50并发下P99耗时高达820ms,数据库连接池被打满。改用asyncio + aiohttp + asyncpg重构后,P99降至152ms,吞吐量提升4.7倍。本文记录完整改造过程,包括事件循环策略调整、数据库连接池复用、协程超时控制等关键细节,并附上改造前后的火焰图对比和JMeter压测数据。适合已经掌握asyncio基础语法、但未在真实项目中大规模落地的开发者参考
本文基于个人学习与项目落地经验,梳理了从零基础到能独立部署、微调大模型的学习路径。涵盖基础理论、关键框架(PyTorch、Transformers)、实战案例(LoRA微调、RAG搭建)以及常见踩坑点,适合准备入局AI的开发者参考。
本文记录了一次将PyTorch语义分割模型转ONNX并在TensorRT上部署的完整过程,详细剖析了动态尺寸、算子兼容、精度对齐等三大典型坑点,并给出可复现的解决方案与性能优化数据,适合有模型部署需求的开发者参考。