描述一下fastapi异步原理

### FastAPI 中数据库连接池的实现与配置 在 FastAPI 应用程序中，可以通过 SQLAlchemy 创建并配置数据库连接池。以下是具体的实现方法以及一些最佳实践。 #### 1. 使用 SQLAlchemy 创建同步数据库引擎 对于传统的同步应用程序，可以使用以下代码片段创建一个带有连接池功能的 SQLalchemy 引擎： ```python from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost/dbname" engine = create_engine( DATABASE_URL, pool_size=10, # 设置连接池大小为10 [^3] max_overflow=2, # 超过pool_size时允许的最大额外连接数 pool_pre_ping=True # 启用自动检测连接状态的功能 ) SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) ``` 此代码定义了一个 `create_engine` 函数用于初始化数据库引擎，并设置了几个重要的参数来优化性能和稳定性。 --- #### 2. 使用 SQLAlchemy 创建异步数据库引擎 为了支持异步操作，在现代应用开发中推荐使用异步版本的 SQLAlchemy 和数据库驱动（如 asyncpg）。下面是一个典型的异步数据库引擎配置示例： ```python from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncEngine, create_async_engine from sqlalchemy.ext.asyncio import async_sessionmaker ASYNC_DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://user:password@localhost/dbname" async_engine: AsyncEngine = create_async_engine( ASYNC_DATABASE_URL, echo=False, # 是否打印日志，默认关闭 pool_size=5, # 连接池初始大小 max_overflow=10, # 允许超出最大溢出数量 pool_recycle=1800 # 防止长时间未使用的连接失效 ) AsyncSessionLocal = async_sessionmaker(bind=async_engine, expire_on_commit=False) ``` 上述代码展示了如何利用 `sqlalchemy.ext.asyncio.create_async_engine` 方法构建异步数据库引擎，并通过 `async_sessionmaker` 提供会话对象以便后续查询操作。 --- #### 3. 数据库连接池的工作原理概述 数据库连接池是一种高效的资源管理方式，它预先建立一组到目标数据库的物理连接实例存放在内存中待命。当业务逻辑请求访问数据存储服务时，无需每次都重新协商握手协议过程即可快速获取可用链接完成事务处理后再释放回池子等待下次调用[^2]。这种方式显著减少了频繁打开/关闭连接带来的开销，从而提升了整体系统的响应速度和服务质量。 --- #### 4. 最佳实践建议 - **合理设置 `pool_size` 参数**：应依据服务器硬件规格及预期并发量设定适当数值；过高可能导致资源浪费而不足则可能引发瓶颈效应。 - **启用 `pool_pre_ping` 功能**：有助于及时发现网络中断等问题造成的僵尸连接现象，进而提高运行可靠性。 - **定期回收闲置连接 (`pool_recycle`) ** ：防止因某些原因导致长期不活跃却仍保持开启状态的通道占用过多系统端口或文件描述符限额。 ---