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Python uvicorn 的多进程 + 多线程混合模式

冰川箭仙

冰川箭仙

发布时间:2026-02-17 20:41:31

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来源于php中文网

原创

能,但效果和预期可能不一致;uvicorn默认单进程单线程异步模型,--workers启多进程(各带独立事件循环),--threads仅控制各worker内同步调用的线程池大小,不影响asgi异步请求处理。

python uvicorn 的多进程 + 多线程混合模式

uvicorn 启动时 --workers--threads 能一起用吗?

能,但效果和预期可能不一致。uvicorn 默认是单进程 + 单线程的异步模型,加 --workers 会启用多个独立进程(每个进程有自己的事件循环),而 --threads 只在每个 worker 进程内控制线程池大小——它不用于处理 HTTP 请求,只影响同步阻塞调用(比如 time.sleep()、数据库 sync driver、文件读写等)。

  • --workers N:启动 N 个独立 uvicorn 进程,由主进程管理(需 --reload 关闭,否则 fork 失败)
  • --threads M:每个 worker 内部用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=M) 执行同步函数
  • uvicorn 本身不支持多线程处理 ASGI 请求;所有 async route 都跑在主线程的 event loop 上,--threads 对它们没影响

什么时候该开 --workers?又为什么多数情况别乱开

--workers 的唯一合理场景是:你确认应用里有大量 CPU 密集型同步代码(如 numpy 计算、图像处理),且无法改造成 async 或用 run_in_executor 显式调度。

  • 多进程能绕过 GIL,真正并行利用多核 CPU
  • 但代价明显:内存占用翻倍(每个 worker 加载完整 app)、进程间无共享状态、信号处理更复杂、热重载失效(--reload--workers 互斥)
  • 如果只是 I/O 密集(HTTP 调用、DB 查询),开多进程反而增加上下文切换开销,不如专注优化 async 实现和连接池

--workers 下的 lifespan 和全局变量行为很危险

uvicorn 的 lifespan 协议(startup/shutdown)会在每个 worker 进程里单独执行一次,不是“整个服务只跑一次”。

  • 全局变量(比如 cache = {})在每个 worker 里都是独立副本,互相不可见

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  • 数据库连接池、Redis 客户端、日志 handler 等如果在模块顶层初始化,会被复制 N 份,可能触发连接数超限或日志重复

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  • 常见错误现象:ConnectionRefusedError(Redis 连接池爆满)、psycopg2.OperationalError: too many clients、缓存不一致

  • 启动逻辑必须放在 lifespan 里,而不是模块顶层

  • 所有共享资源(DB、cache、metrics)应通过依赖注入或 lazy init 控制生命周期

  • 不要依赖 atexit<strong>del</strong> 清理,worker 可能被 signal 强杀,不走 Python 正常退出流程

替代方案比硬上多进程更靠谱

真正需要吞吐量时,优先考虑横向扩展(多个 uvicorn 实例 + 反向代理),而不是单机堆 --workers

  • 单机用 --workers 1 --loop auto(默认) + asyncpg / httpx.AsyncClient / aiofiles,90% 场景够用
  • CPU 密集任务丢给 run_in_executor,配合 --threads 控制并发度,避免阻塞 event loop
  • 必须多进程?用 gunicorn + uvicorn.workers.UvicornWorker,它对 lifespan、信号、reload 支持更稳,配置也更清晰

uvicorn 的多进程不是“开个参数就变快”,它是把单点问题拆成 N 个单点问题——每个点都得自己管好资源、状态、生命周期。稍不注意,就从性能优化变成运维噩梦。

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