先说几句题外话，前两天看见一个帖子，提到异步框架的，里面很多人推荐 fastapi 。我个人说来很惭愧，学习 python 的 web 框架，入门是 flask，异步是 aiohttp，一直与 django 和 fastapi 这类主流的、用的人比较多的框架无缘。
所以这次也是想学习一下 fastapi，看看相对于一直使用的原生 aiohttp 有什么区别。
根据我个人理解，异步从 python3.4 版本提出以来，现在已经不是像 3.6 版本时候那样大家都不会用，现在用异步的人应该越来越多了。目前主流不管是公司内部服务，还是生产级服务，如果上 python 的话，如果要用异步的话，应该是很多人使用 django 的 asgi，一些人使用 fastapi，几乎没有人使用 aiohttp 这样。tornado 我不太了解，因为我最初接触异步是 3.5 时代，彼时 tornado 的异步是用猴子补丁实现的，所以一直也没做接触，不知道现在是怎么样了。
使用异步框架当然第一步还是看性能，我去 fastapi 官网看了一下教学，教学写的很友好，直接就推荐了 fastapi+uvicorn 的部署方案。
官网上写了 fastapi 是最快的框架之一，我们都知道 python 异步刚出的时候有很多昙花一现的框架，比如 Vibora，japronto 这些，性能做的都非常夸张，单例可以达到十万 qps，实际上是用 py 胶水封装了一下 c 框架而已，性能高也很正常，可惜这些开发社区做了 demo 出来以后都不怎么活跃了，bug 不修，没法投入生产级。
倒是 aiohttp 这个一上来看起来就很弱的，表现也不怎么亮眼的，一直更新到现在，投入生产级也完全没问题了，说句题外话，我个人使用起来主要优势就是用的熟，想实现什么效果几乎以前都做过，很快都能找到解决方案，所以学习 fastapi 对我来说倒是要考虑学习成本问题。
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说回正题，关于压力测试，我在虚拟机上用 wrk 进行压测，测试结果 fastapi 其实表现并不好，想问一下各位 fastapi 用的比较熟练的大佬，是我部署错误，还是它的性能表现就是这样的。
另外想问一下切换到生产级服务的话，fastapi 这条路线目前坑度怎么样，比如 web 部署里的一些常用插件，cors，basic auth，jwt 等等，还有中间件开发，支持 ws 协议等等，目前这些坑都踩的差不多了吗？这个框架从名字来看就可以看出是为 api 设计的，如果用来一体化部署 spa 之类的，有额外的坑吗？
谢谢大家
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附一些压测数据
#笔记本随手测一下，虚拟机给了 8 核心，所以用 16 线程 500 并发进行测试
# fastapi + uvicorn 部署，单进程
Running 20s test @ http://127.0.0.1:8000
16 threads and 500 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 20.88ms 3.51ms 50.90ms 95.22%
Req/Sec 0.96k 66.29 1.21k 83.54%
95737 requests in 20.01s, 13.70MB read
Requests/sec: 4784.35
Transfer/sec: 700.83KB
# aiohttp + 自带服务部署，单进程
Running 20s test @ http://127.0.0.1:8000
16 threads and 500 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 12.90ms 2.94ms 58.01ms 94.81%
Req/Sec 1.57k 156.69 1.82k 80.90%
156446 requests in 20.05s, 24.32MB read
Requests/sec: 7803.19
Transfer/sec: 1.21MB
# aiohttp + gunicorn(uvloop 模式) ，单进程
Running 20s test @ http://127.0.0.1:8000
16 threads and 500 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 6.12ms 1.08ms 23.27ms 90.35%
Req/Sec 3.28k 216.93 5.05k 72.67%
327908 requests in 20.10s, 50.97MB read
Requests/sec: 16315.63
Transfer/sec: 2.54MB
一般来说这些框架都会自带一个 web 服务，可以用来做测试什么的，一般因为稳定性，性能等等原因，都不会用在生产环境部署。但是根据这个单线程测试，fastapi 实际上单进程只有 aiohttp 的 60%，如果用 gunicorn 部署的话（值得吐槽的是 gunicorn 似乎本身也是 python 中不算快的部署方式。。），fastapi+uvicorn 的组合只有 aiohttp+gunicorn 25%左右的性能
然后是多进程 prefork 测试，采用 8 线程部署服务。
# fastapi 8 线程
Running 20s test @ http://127.0.0.1:8000
16 threads and 500 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 6.53ms 1.94ms 33.58ms 79.44%
Req/Sec 3.09k 476.62 4.02k 60.60%
307858 requests in 20.07s, 28.48MB read
Requests/sec: 15341.09
Transfer/sec: 1.42MB
# fastapi 增大 echo 报文长度
Running 20s test @ http://127.0.0.1:8000
16 threads and 500 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 9.56ms 6.59ms 51.53ms 61.89%
Req/Sec 2.18k 1.18k 6.39k 87.10%
217184 requests in 20.05s, 24.85MB read
Requests/sec: 10834.00
Transfer/sec: 1.24MB
# aiohttp 8 线程
Running 20s test @ http://127.0.0.1:8000
16 threads and 500 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 2.77ms 1.34ms 16.60ms 65.92%
Req/Sec 7.30k 2.28k 19.59k 73.53%
726936 requests in 20.10s, 123.40MB read
Requests/sec: 36170.63
Transfer/sec: 6.14MB
可以看到同样地，fastapi 性能只有 aiohttp 的三成左右。另外值得吐槽的是使用长报文测试下，fastapi 的 echo 性能衰退又有点厉害啊，直接掉三成。
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