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async/await提升aiohttp性能技巧

时间:2025-08-04 20:00:28 389浏览 收藏

在使用 `aiohttp` 发送大量 HTTP POST 请求时,`EventLoop` 阻塞问题可能导致 API 响应速度下降。本文针对此问题,提出了两种优化方案,旨在帮助开发者避免 `async/await` 场景下的阻塞。首先,针对大数据量下的 JSON 序列化耗时问题,建议预先手动序列化 JSON 数据,并利用 `asyncio.to_thread` 将序列化操作放入独立线程,避免阻塞事件循环。其次,通过安装 `aiohttp[speedups]` 或直接使用 IP 地址代替域名,加速 DNS 解析,从而减少连接建立时间。通过这些优化措施,可以显著提升 `aiohttp` 在高并发场景下的性能,提高 API 的响应速度。最后,文章还强调了重用 `ClientSession` 对象的重要性,以避免重复 DNS 解析带来的开销。

使用 aiohttp 发送大量请求时避免阻塞 EventLoop

在使用 aiohttp 发送大量 HTTP POST 请求时,特别是当每个请求的数据量较大时,可能会遇到 EventLoop 阻塞的问题,导致请求发送延迟增加,影响 API 的响应速度。本文将介绍如何通过优化 JSON 序列化和 DNS 解析来解决这个问题。

优化 JSON 序列化

当使用 aiohttp 的 json 参数发送 JSON 数据时,aiohttp 会自动进行 JSON 序列化。对于小量数据,这个过程通常很快。但是,当数据量较大时(例如,每个请求 5MB),JSON 序列化可能会耗费较长时间(例如,30-40 毫秒),并阻塞 EventLoop。

为了避免阻塞,可以预先手动序列化 JSON 数据,然后使用 data 参数发送请求。以下是一个示例:

import asyncio
import json
import aiohttp

async def send_request(session, url, obj):
    """
    发送 HTTP POST 请求,并手动序列化 JSON 数据。
    """
    def prepare_data(obj) -> bytes:
        """
        在独立的线程中序列化 JSON 数据,避免阻塞 EventLoop。
        """
        return json.dumps(obj).encode()

    # 使用 asyncio.to_thread 在独立的线程中执行序列化操作
    data = await asyncio.to_thread(prepare_data, obj)

    async with session.post(url, data=data, headers={"Content-Type": "application/json"}) as resp:
        return await resp.text()

async def main():
    """
    主函数,用于测试发送请求。
    """
    url = "https://example.com/api"  # 替换为你的 API 地址
    data_to_send = {"key": "value", "data": "some large data"}  # 替换为你的数据

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        response = await send_request(session, url, data_to_send)
        print(response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

代码解释:

  1. prepare_data(obj) 函数: 这个函数负责将 Python 对象序列化为 JSON 字符串,然后编码为 bytes。关键在于,这个函数会在独立的线程中运行,以避免阻塞 EventLoop。
  2. asyncio.to_thread(prepare_data, obj): asyncio.to_thread 函数用于在独立的线程中运行 prepare_data 函数,并将结果返回给异步代码。
  3. session.post(url, data=data, headers={"Content-Type": "application/json"}): 使用 data 参数发送预先序列化的数据,并设置 Content-Type 为 application/json。

注意事项:

  • 确保在序列化期间 obj 不会被修改。如果 obj 是可变对象,请考虑使用不可变对象,例如 tuple 或 frozenset。
  • 使用 asyncio.to_thread 将序列化操作放到单独的线程中,避免阻塞 EventLoop。

加速 DNS 解析

aiohttp 在建立连接时需要进行 DNS 解析,如果 DNS 解析速度较慢,也会影响 API 的响应速度。可以通过以下两种方式加速 DNS 解析:

  1. 安装 aiohttp[speedups]: aiohttp[speedups] 包含 aiodns,这是一个异步 DNS 解析库,可以显著提高 DNS 解析速度。

    pip install aiohttp[speedups]
  2. 直接使用 IP 地址: 如果知道服务器的 IP 地址,可以直接使用 IP 地址代替域名,从而完全跳过 DNS 解析。

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get("http://127.0.0.1:8000") as resp: #直接使用IP地址
            print(resp.status)

重要提示:

  • 重用 Session: 确保重用 aiohttp 的 ClientSession 对象。每次创建新的 ClientSession 对象都会导致 DNS 缓存失效,从而增加 DNS 解析的开销。

总结

通过预先手动序列化 JSON 数据和加速 DNS 解析,可以有效解决使用 aiohttp 发送大量请求时遇到的 EventLoop 阻塞问题,从而提高 API 的响应速度和性能。在实际应用中,可以根据具体情况选择合适的优化方案。

文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《async/await提升aiohttp性能技巧》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

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