优化FastAPI以避免503错误：调整线程池大小
Uvicorn服务器不像Gunicorn那样直接提供线程数配置（threads参数）。虽然limit_concurrency可以限制并发请求，但会导致超出限制的请求返回503错误。 这并非Uvicorn的线程池问题，而是FastAPI自身对同步视图函数的处理机制。FastAPI将同步视图函数放入其内部的线程池执行，而非Uvicorn。因此，需要调整FastAPI的线程池大小。
解决方案：
FastAPI的线程池基于Starlette库的asyncio实现。 直接修改asyncio的线程池来控制线程数量：
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找到并修改： 这并非直接修改FastAPI源码，而是通过创建一个自定义线程池并将其应用到你的FastAPI应用中。你不需要修改
fastapi/routing.py。 -
创建自定义线程池： 使用
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建自定义线程池，设置max_workers参数来指定线程数量。
import asyncio from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) # 将10替换为你需要的线程数
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应用到FastAPI应用： 将创建的线程池设置为FastAPI应用的状态。假设你的FastAPI应用实例为
app：
app.state.executor = executor
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在你的异步函数中使用： 对于需要使用线程池的同步函数，可以使用
asyncio.run_in_executor来运行它们：
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
async def my_sync_function():
# ... some synchronous code ...
return result
async def my_async_function():
loop = asyncio.get_running_loop()
result = await loop.run_in_executor(app.state.executor, my_sync_function)
# ... process result ...
return processed_result
通过这种方法，你可以有效控制FastAPI的线程池大小，避免因线程不足导致的503错误，并优化应用性能。 请根据你的服务器资源和应用负载调整max_workers的值。 过多的线程可能会导致资源竞争，而过少的线程则可能导致响应缓慢。
