用asyncio重构Flask接口,QPS从120飙到2300的细节
一个查询3个下游HTTP接口的聚合API,Flask同步版压测QPS只有120,P99高达1.2秒。我用asyncio+aiohttp重写后,单进程QPS冲到2300,P99降到48毫秒,内存反而更稳。本文给出完整的before/after代码、wrk压测命令、版本号,以及gather异常处理和连接池这两个坑的解法。

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一个查询3个下游HTTP接口的聚合API,Flask同步版压测QPS只有120,P99高达1.2秒。我用asyncio+aiohttp重写后,单进程QPS冲到2300,P99降到48毫秒,内存反而更稳。本文给出完整的before/after代码、wrk压测命令、版本号,以及gather异常处理和连接池这两个坑的解法。
在维护一个30+页面、50+嵌套组件的中后台项目时,props钻取和Context重渲染导致首屏交互延迟高达420ms。本文记录了将React 19项目从Context+useReducer迁移至Zustand 5,以及将Vue 3.5项目从provide/inject迁移至Pinia 3的完整过程。对比了三种方案的代码量、渲染性能(使用React Profiler与Vue Devtools测量)
一个内部报表接口,请求量从50 QPS涨到300 QPS时,平均响应时间从120ms飙升到2000ms,CPU却只用了30%。排查发现瓶颈在IO等待——每次请求要调用2个外部HTTP服务。用asyncio+httpx重写后,同样300 QPS下平均响应时间稳定在350ms,P99从4.5s降到800ms。本文记录这次优化的完整过程:包括async/await改造、Semaphore限流、以及一个隐
还在为写代码发愁?GPT-Engineer这个开源项目让自然语言直接变可运行程序。本文带你上手这个GitHub上6.8万星标的AI编程工具,从安装到生成一个完整API服务,实测解析它的工作原理与踩坑记录,适合想用AI提效但不想被黑箱控制的开发者。