Skip to content

Latest commit

 

History

History
399 lines (298 loc) · 12.5 KB

Day15.md

File metadata and controls

399 lines (298 loc) · 12.5 KB
Raw

[Day15] 架構優化：非同步存取 DB

本次的程式碼與目錄結構可以參考 FastAPI Tutorial : Day15 branch

回顧

我們在 Day01 就有提到 FastAPI 支援非同步 handler
而 Day10 到 Day14 我們成功連接 DB 、 設定 SQLAlchemy 以 ORM 來 CRUD

但是到目前為止我們的 DB 存取都是同步的

也就是說，當我們的 API endpoint 有 DB 存取的時候，會等待 DB 存取完成後才會回傳 response
這樣的話，當 DB 存取時間過長時，會造成 API endpoint 的 response time 過長 ( 因為被 Block 住 )
所以我們可以將 DB 存取改為非同步的方式，讓 API endpoint 在等待 DB 存取的時候，可以先處理其他的 request

如果之前沒跟著實作的朋友可以直接跳到 非同步存取 DB

專案架構調整

為了今天的 benchmark 我們會將專案架構做一些調整
最後會比較 sync 和 async 存取 DB 的 performance

將目前進度複製到 sync 目錄

我們新增一個 sync 木怒在 backend 底下
並複製 api crud database 到 sync 底下
調整完的目錄結構如下：

.
├── api
│   ├── depends.py
│   ├── infor.py
│   ├── items.py
│   └── users.py
├── crud
│   ├── items.py
│   └── users.py
├── database
│   ├── fake_db.py
│   └── generic.py
├── main.py
├── models
│   ├── base.py
│   ├── item.py
│   └── user.py
├── run.py
├── schemas
│   ├── items.py
│   └── users.py
├── setting
│   ├── .env.dev
│   ├── .env.prod
│   ├── .env.test
│   └── config.py
└── sync
    ├── api
    │   ├── depends.py
    │   ├── infor.py
    │   ├── items.py
    │   └── users.py
    ├── crud
    │   ├── items.py
    │   └── users.py
    └── database
        ├── fake_db.py
        └── generic.py

調整 run.py .env setting/config.py

與 Day10 相似，用一樣的方法來加上 run_mode 的選項
讓我們能夠以 --run_mode 來決定要使用 sync 還是 async 的方式來存取 DB


run.py

    # ...
     # 新增 run_mode
    run_mode = parser.add_argument_group(title="Run Mode", description="Run the server in Async or Sync mode. Default is Async.")
    run_mode.add_argument("--sync",action="store_true", help="Run the server in Sync mode.")

    # ...

    if args.sync:
        os.environ["RUN_MODE"] = "SYNC"
    else:
        os.environ["RUN_MODE"] = "ASYNC"

    # ...

所以在 setting/config.py 中，我們可以透過載入 RUN_MODE 來動態的載入對應的 Database url
同時也需要調整 .env 中的原本 Database url

.env.dev

SYNC_POSTGRESQL_DATABASE_URL='postgresql+psycopg2://fastapi_tutorial:fastapi_tutorial_password@localhost:5432/fastapi_tutorial'

ASYNC_POSTGRESQL_DATABASE_URL='postgresql+asyncpg://fastapi_tutorial:fastapi_tutorial_password@localhost:5432/fastapi_tutorial'

SYNC_MYSQL_DATABASE_URL='mysql+pymysql://root:fastapi_tutorial_password@localhost:3306/fastapi_tutorial'

ASYNC_MYSQL_DATABASE_URL='mysql+aiomysql://root:fastapi_tutorial_password@localhost:3306/fastapi_tutorial'

可以看到 SYNC_POSTGRESQL_DATABASE_URL 和 ASYNC_POSTGRESQL_DATABASE_URL 的差別在於
ASYNC 的 Driver 是我們剛剛多加的非同步 Driver asyncpg
SYNC 的 Driver 是原本的 psycopg2


setting/config.py

class Settings():
    # ...
    # 多新增 run_mode
    run_mode:str = os.getenv("RUN_MODE").upper() # <--- 新增
    database_url: str = os.getenv(f"{run_mode}_{db_type}_DATABASE_URL") # <--- 修改

# ...

這樣 settings 就可以依據 argument --sync 來決定要使用 ASYNC 還是 SYNC 的方式來存取 DB !

調整 main.py

因為我們現在將 同步處理 與 非同步處理 分開
所以在 main.py 中也要依據現在的 RUN_MODE 來決定來載入 async 或 sync 的 Router 或 CRUD


多新增 settings 來判斷要載入 async 或 sync 的 Router 或 CRUD
main.py

from fastapi import FastAPI 

from setting.config import get_settings # <--- 新增

settings = get_settings()

app = FastAPI()

如果是 ASYNC 的話，就載入 async 的 Router 或 CRUD
main.py

# ...

if settings.run_mode == "ASYNC":
    from api.infor import router as infor_router
    from api.users import router as user_router
    from api.items import router as item_router
    from database.generic import init_db , close_db

    app.include_router(infor_router)
    app.include_router(user_router)
    app.include_router(item_router)

    @app.on_event("startup")
    async def startup():
        await init_db()

    @app.on_event("shutdown")
    async def shutdown():
        await close_db()

反之，如果是 SYNC 的話，就載入 sync 的 Router 或 CRUD
main.py

# ...
else:
    from sync.api.infor import router as infor_router
    from sync.api.users import router as user_router
    from sync.api.items import router as item_router
    from sync.database.generic import init_db , close_db

    app.include_router(infor_router)
    app.include_router(user_router)
    app.include_router(item_router)
    

    @app.on_event("startup")
    def startup():
        init_db()

    @app.on_event("shutdown")
    def shutdown():
        close_db()

非同步存取 DB

SQLAlchemy 也有支援非同步的方式來存取 DB
不過我們需要使用其他的 DB driver
不同的 DB 有不同的 driver

安裝支援非同步操作的 driver

  • PostgreSQL : asyncpg
  • MySQL : aiomysql

而 greenlet 是 asyncpg 的 dependency 

poetry add asyncpg
poetry add greenlet

poetry add aiomysql

更新 database/generic.py

與之前的 database/generic.py 相比，我們只需要將 Session 改為 AsyncSession
而原本的 create_engine 要改為 create_async_engine

create_engine 是在 from sqlalchemy import create_engine 底下 create_async_engine 是在 from sqlalchemy.ext.asyncio 中 sessionmaker 也要改為 async_sessionmaker


database/generic.py

# async version
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine , async_sessionmaker
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase

from setting.config import get_settings

settings = get_settings()

# 這邊要改為 create_async_engine
engine = create_async_engine(
    settings.database_url,
    echo=True,
    pool_pre_ping=True
)

# 改為 async_sessionmaker
SessionLocal = async_sessionmaker(engine, expire_on_commit=False, autocommit=False)

class Base(DeclarativeBase):
    pass

# 等等會特別說明這個 `get_db`
async def get_db() -> AsyncGenerator:
    async with SessionLocal() as db:
        async with db.begin():
            yield db

async def init_db():
    async with engine.begin() as conn:
        await conn.run_sync(Base.metadata.create_all)

async def close_db():
   async with engine.begin() as conn:
        await conn.close()

要注意的是，我們的 get_db 有一點不一樣
因為改為非同步的方式，所以我們需要使用 async with connection.begin() 來取得 connection
並透過 yield 來回傳一個 AsyncGenerator
讓我們在 api 或 crud 中可以透過 Depends 來取得 AsyncSession
常見的寫法如下：

接下來都先以 get users 為例


解決在 SQLAlchemy 2.0 中 AsyncEngine 無法直接使用 create_all 的問題

在 SQLAlchemy 2.0 中，使用 AsyncEngine 在跑 create_all 時並不會成功 create tables
所以我們可以透過在 AsyncSession 中使用 CreateTable 來解決這個問題


database/generic.py

async def init_db():
    async with SessionLocal() as db:
        async with db.begin():
            await db.execute(CreateTable(User.__table__,if_not_exists=True))
            await db.execute(CreateTable(Item.__table__,if_not_exists=True))

雖然在官方 Doc 中有提到 AsyncEngine 可以使用 create_all 來 create table
但不知道為什麼我在使用 create_all 時，並不會真的 create table


這邊要注意的是，我們需要在 async with db.begin() 中使用 await db.execute(CreateTable(...))
並且要使用 if_not_exists=True 來避免重複 create table error
這樣就可以成功的 create table 了

在 CRUD function 中注入 AsyncSession

crud/users.py

from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession # <--- 新增

# ...

async def get_users(db_session:AsyncSession, keyword:str=None,last:int=0,limit:int=50):
    stmt = select(UserModel.name,UserModel.id,UserModel.email,UserModel.avatar)
    if keyword:
        stmt = stmt.where(UserModel.name.like(f"%{keyword}%"))
    stmt = stmt.offset(last).limit(limit)
    result = await db_session.execute(stmt)
    users = result.all()

    return users

# ...

這邊要注意的是，我們透過 Depends(get_db) 來取得 AsyncSession 再傳入 CRUD 的 get_users

api/users.py

@router.get("/users", 
        response_model=List[UserSchema.UserRead],
        response_description="Get list of user",  
)
async def get_users(page_parms:dict= Depends(pagination_parms), db_session:AsyncSession=Depends(get_db)):
    users = await UserCrud.get_users(db_session,**page_parms)
    return users

如果在每個有使用到 CRUD 的 Routers 都需要這樣寫的話，會有點冗長
我們可以透過將 Depends(get_db) 抽出來寫在開頭

api/users.py

db_depends = Depends(get_db) # <--- 新增

@router.get("/users", 
        response_model=List[UserSchema.UserRead],
        response_description="Get list of user",  
)
async def get_users(page_parms:dict= Depends(pagination_parms), db_session=db_depends):
    users = await UserCrud.get_users(db_session,**page_parms)
    return users

這樣我們只要使用 db_session=db_depends 就可以取得 AsyncSession 來注入 CRUD

Benchmark

我們可以透過 Apache benchmark tool (ab) 來測試 API endpoint 的 performance

如果是使用 Mac ， 內建就有安裝 ab 了 但是 hostname 必須使用 127.0.0.1 不能使用 localhost


High Traffic

如果是以 50000 個 request 並且將 concurrency 設為 32 來打 API 的話：


  • sync : ab -n 50000 -c 32 http://127.0.0.1:8001/sync/api/users
    bench 50000 32 sync 會發先跑到一半就跳出 apr_socket_recv: timeout 的 error
  • async : ab -n 50000 -c 32 http://127.0.0.1:8001/api/users
    bench 50000 32 async 可以完整的跑完 50000 個 request
    Time per request 是約 67 ms

Low Traffic

如果是以 10000 個 request 並且將 concurrency 設為 4 來打 API 的話：


  • sync : ab -n 10000 -c 4 http://127.0.0.1:8001/sync/api/users
    bench 10000 4 sync
  • async : ab -n 10000 -c 4 http:///127.0.0.1:8001/api/users
    bench 10000 4 async

會發現反而 sync 的 performance 比 async 好

總結

  • 將原本 sync 的 code 切到 /sync/api/xxx
    原本的 /api/xxx 改為 async
  • 設定 SQLAlchemy 以 async 的方式來存取 DB
  • 透過 Depends 將 AsyncSession 注入到 CRUD function
  • 透過 ab benchmark 後
    發現 async 的 performance 會隨著 concurrency 的增加而變好
    但是在低 concurrency 的時候，反而 sync 的 performance 比 async 好