使用FastAPI在CPU密集型任务下实现多进程处理，在现代 Web 应用开发中，FastAPI 因其高性能和易用性而广受欢迎。然而，当涉及到CPU密集型任务时，如数据处理、图像处理或科学计算，单线程的异步处理可能并不适用。本文将探讨如何在FastAPI中使用多进程来处理这些任务，以充分利用多核CPU的能力。

FastAPI 简介

FastAPI 是一个用于构建 API 的现代 Web 框架，基于 Python 的 Starlette 和 Pydantic。它以其快速、简单和高效的特点而闻名，支持异步编程，并提供自动生成文档的功能。

CPU 密集型任务的挑战

CPU 密集型任务通常需要大量的计算资源，这可能会导致应用程序的响应速度变慢。Python 的全局解释器锁（GIL）限制了同一进程内的多线程并行性，因此，在处理此类任务时，采用多进程可能是更好的选择。

多进程的优势

多进程可以让我们绕过 GIL 的限制，因为每个进程都有自己的 Python 解释器实例和内存空间。通过多进程，我们可以同时运行多个任务，从而更好地利用多核 CPU 的能力。

实现多进程处理

环境准备

首先，确保你的开发环境中安装了 FastAPI 和 Uvicorn：

pip install fastapi uvicorn

基本 FastAPI 应用

我们从一个简单的 FastAPI 应用开始：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"message": "Hello World"}

集成多进程

我们将使用 Python 的 multiprocessing 模块来实现多进程处理。假设我们有一个 CPU 密集型任务，比如计算斐波那契数列的第 n 项：

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

为了在后台异步执行这个任务，我们可以创建一个新的进程：

from multiprocessing import Process, Queue

def compute_fib(n, queue):
    result = fib(n)
    queue.put(result)

FastAPI 路由

接下来，我们在 FastAPI 应用中添加一个路由来启动这个多进程任务：

@app.get("/compute_fib/{n}")
async def compute_fibonacci(n: int):
    queue = Queue()
    process = Process(target=compute_fib, args=(n, queue))
    process.start()
    process.join()  # 等待进程完成
    result = queue.get()
    return {"fibonacci": result}

在这个例子中，我们使用 Queue 来在进程之间传递结果。Process 对象用于创建和管理进程，start() 方法启动进程，join() 方法等待进程完成。

优化和扩展

非阻塞任务

如果你希望任务在后台非阻塞地运行，可以去掉 join()，并使用其他方法来检查进程状态：

from fastapi.responses import JSONResponse

@app.get("/compute_fib_async/{n}")
async def compute_fibonacci_async(n: int):
    queue = Queue()
    process = Process(target=compute_fib, args=(n, queue))
    process.start()
    return JSONResponse(content={"status": "Task started"})

你可以使用其他路由来检查任务状态或获取结果。

使用 Celery

对于更复杂的任务队列和调度需求，可以使用 Celery。Celery 是一个分布式任务队列，可以与 FastAPI 无缝集成。

安装 Celery 和 Redis（作为消息代理）：

pip install celery[redis]

配置 Celery：

from celery import Celery

celery_app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@celery_app.task
def compute_fib_task(n):
    return fib(n)

在 FastAPI 中调用 Celery 任务：

@app.get("/compute_fib_celery/{n}")
async def compute_fibonacci_celery(n: int):
    task = compute_fib_task.delay(n)
    return {"task_id": task.id, "status": "Task submitted"}

使用 Celery，你可以轻松实现任务的异步执行、重试、任务链等高级功能。

总结

在 FastAPI 中处理 CPU 密集型任务时，多进程是一种有效的解决方案。通过 multiprocessing 模块，我们可以充分利用多核 CPU 的性能，避免 GIL 的限制。此外，结合 Celery 等任务队列工具，可以实现更复杂的任务调度和管理。

这种方法不仅提高了应用的性能，还增强了系统的可扩展性和可靠性。在实际应用中，根据任务的复杂性和需求选择合适的方案，可以大大提升开发效率和用户体验。