fastapi 统计某个接口的并发数
时间: 2023-07-28 09:10:23 浏览: 76
要统计某个 FastAPI 接口的并发数,可以使用 Python 的 `concurrent.futures` 模块,结合 FastAPI 的 `Depends` 和 `FastAPIMiddleware`。具体步骤如下:
1. 定义一个全局变量 `concurrent_count`,用于记录当前并发数。
2. 定义一个线程池 `executor`,用于执行异步任务。
3. 定义一个 `FastAPIMiddleware`,在每个请求进入和离开时更新 `concurrent_count`。
4. 在需要统计并发数的接口函数中,使用 `Depends` 装饰器加载一个依赖函数,该函数返回一个异步可调用对象,使用线程池 `executor` 执行该对象,同时在异步函数中更新 `concurrent_count`。
下面是一个示例代码:
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from fastapi import FastAPI, Depends
from fastapi.middleware.wsgi import WSGIMiddleware
from fastapi.responses import PlainTextResponse
app = FastAPI()
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
concurrent_count = 0
async def count_concurrent():
global concurrent_count
concurrent_count += 1
return concurrent_count
async def update_concurrent(result):
global concurrent_count
concurrent_count -= 1
return result
@app.middleware("http")
async def count_middleware(request, call_next):
await count_concurrent()
response = await call_next(request)
return await update_concurrent(response)
@app.get("/test", response_class=PlainTextResponse)
async def test(dep: int = Depends(count_concurrent)):
async def heavy_task():
# do some heavy task
pass
await executor.submit(heavy_task)
return f"Current concurrent count: {concurrent_count}"
```
在上面的示例代码中,我们定义了一个 `/test` 接口,该接口使用了 `Depends` 装饰器加载了一个依赖函数 `count_concurrent`,在该函数中更新了 `concurrent_count`。同时,我们使用了一个线程池 `executor`,在异步函数 `heavy_task` 中执行了一些耗时的任务。
在 `count_middleware` 中,我们在每个请求进入和离开时更新了 `concurrent_count`。最终,接口函数返回了当前的并发数。
注意,这只是一个示例代码,实际使用时需要根据自己的需求进行修改和优化。