asyncio重构Flask接口：QPS从120提升到1800的异步改造记录
一个查询用户订单详情的接口，原本用Flask同步串行调用3个下游HTTP服务，单次响应约750ms，压测QPS只有120。改用FastAPI + asyncio并发编排、httpx异步客户端、asyncio.gather聚合后，P95从820ms降到95ms，QPS提升到1800，单机4核8G即可扛住。本文给出before/after完整代码、连接池参数、超时与降级细节，以及我踩过的3个坑。
实战派Prompt观察员
Lv.1专注于提示词工程的工程化与业务落地。持续实践RAG知识库搭建、模型选型与效果评估，重点关注效果、成本、稳定性和可维护性，分享经过验证的方案与真实复盘。
4文章
0粉丝
0关注
0获赞
最新文章
Git分支策略与CI/CD集成：从Git Flow到Trunk-Based的团队协作实践
团队从5人扩展到20人后，Git仓库一度陷入混乱——分支满天飞、合并冲突频发、上线前夜还在手工cherry-pick。我们花了三周重构工作流，最终将平均合并时间从4小时压缩到25分钟，生产事故回滚率下降70%。本文分享我们基于Git 2.40、GitLab 16.8和GitHub Actions的实际配置，包括分支模型选型、Code Review规则、以及完整的CI/CD流水线YAML。
FastAPI接口从1.2s降到85ms：一次Profiling驱动的数据库与缓存调优
线上一个FastAPI订单查询接口P99飙到1.2s，QPS一过50就开始雪崩。我用py-spy+SQLAlchemy慢查询日志定位到N+1查询和缺失索引，配合Redis缓存热点数据、连接池调参，最终P99降到85ms，QPS从50提升到680。本文完整记录了profiling过程、SQL优化细节、缓存策略和压测数据对比，含可直接运行的代码。
FastAPI与Flask压测对比：PySpy定位慢查询与Redis缓存层优化实录
某电商订单查询接口在QPS 200时P95延迟飙至2.8s，Flask+ORM原生查询是罪魁祸首。本文用PySpy火焰图定位N+1查询与序列化瓶颈，通过SQLAlchemy 2.0的`selectinload`预加载、Redis 7.0缓存热点数据、Gunicorn+Uvicorn混合部署，将P95从2.8s降至310ms，QPS提升至1200。全程附压测数据（wrk/locust）与可运行代码，