为什么我的多线程 API 仍然很慢?

为什么我的多线程 api 仍然很慢?

我的 api 遇到问题,希望有人可以提供帮助。尽管添加了多线程,但性能提升远没有达到我的预期。理想情况下,如果一个线程需要 1 秒来完成一项任务,那么并发运行的 10 个线程也应该需要大约 1 秒(这是我的理解)。然而,我的 api 响应时间仍然很慢。

问题

我正在使用 fastapi 以及 playwright、mongodb 和 threadpoolexecutor 等库。目标是对 cpu 密集型任务使用线程,对 io 密集型任务使用异步等待。尽管如此,我的响应时间并没有像预期的那样改善。

书籍自动化示例

我的项目的一部分涉及使用 playwright 与 epub 查看器交互来自动进行图书查询。以下函数使用 playwright 打开浏览器、导航到书籍页面并执行搜索:

from playwright.async_api import async_playwrightimport asyncioasync def search_with_playwright(search_text: str, book_id: str):    async with async_playwright() as p:        browser = await p.chromium.launch(headless=true)        page = await browser.new_page()        book_id = book_id.replace("-1", "")        book_url = f"http://localhost:8002/book/{book_id}"        await page.goto(book_url)        await page.fill("#searchinput", search_text)        await page.click("#searchbutton")        await page.wait_for_selector("#searchresults")        search_results = await page.evaluate('''            () => {                let results = [];                document.queryselectorall("#searchresults ul li").foreach(item => {                    let excerptelement = item.queryselector("strong:nth-of-type(1)");                    let cfielement = item.queryselector("strong:nth-of-type(2)");                    if (excerptelement && cfielement) {                        let excerpt = excerptelement.nextsibling ? excerptelement.nextsibling.nodevalue.trim() : "";                        let cfi = cfielement.nextsibling ? cfielement.nextsibling.nodevalue.trim() : "";                        results.push({ excerpt, cfi });                    }                });                return results;            }        ''')        await browser.close()        return search_results

上面的函数是异步的,以避免阻塞其他任务。然而,即使采用这种异步设置,性能仍然达不到预期。
注意:我计算过单本书打开书籍和运行查询所需的时间约为 0.0028s

重构示例

我使用 run_in_executor() 来执行 processpoolexecutor 中的函数,试图避免 gil 并正确管理工作负载。

async def query_mongo(query: str, id: str):    query_vector = generate_embedding(query)    results = db[id].aggregate([        {            "$vectorSearch": {                "queryVector": query_vector,                "path": "embedding",                "numCandidates": 2100,                "limit": 50,                "index": id            }        }    ])    # Helper function for processing each document    def process_document(document):        try:            chunk = document["chunk"]            chapter = document["chapter"]            number = document["chapter_number"]            book_id = id            results = asyncio.run(search_with_playwright(chunk, book_id))            return {                "content": chunk,                "chapter": chapter,                "number": number,                "results": results,            }        except Exception as e:            print(f"Error processing document: {e}")            return None    # Using ThreadPoolExecutor for concurrency    all_data = []    with ThreadPoolExecutor() as executor:        futures = {executor.submit(process_document, doc): doc for doc in results}        for future in as_completed(futures):            try:                result = future.result()                if result:  # Append result if it's not None                    all_data.append(result)            except Exception as e:                print(f"Error in future processing: {e}")    return all_data

问题

即使在这些更改之后,我的 api 仍然很慢。我缺少什么?有没有人在 python 的 gil、线程或异步设置方面遇到过类似的问题?任何建议将不胜感激!

以上就是为什么我的多线程 API 仍然很慢?的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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