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Python Flask并发demo(http并发与锁)独占接口、monkey功能还不太确定

文章目录

  • [Flask 并发接口实现示例](#Flask 并发接口实现示例)
    • 代码示例
    • 关键并发支持特性解析
      • [1. **Gevent monkey patching**:](#1. Gevent monkey patching:)
      • [2. **线程锁控制**:](#2. 线程锁控制:)
      • [3. **协程服务器**:](#3. 协程服务器:)
      • [4. **状态标志与异常处理**:](#4. 状态标志与异常处理:)
      • [5. **接口差异化处理**:](#5. 接口差异化处理:)
    • 使用场景
      • [- 需要处理高并发请求的 Web API 服务](#- 需要处理高并发请求的 Web API 服务)
      • [- 包含既有普通查询又有耗时操作的应用](#- 包含既有普通查询又有耗时操作的应用)
      • [- 资源有限但需要支持较大用户量的服务](#- 资源有限但需要支持较大用户量的服务)

Flask 并发接口实现示例

代码示例

flask接口默认不支持并发,加了spawn后由于某种原因还是不能并发,还需再加个monkey;如果有接口不适用于同时操作,可通过加锁来控制。

python 复制代码
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Flask并发接口示例
演示如何创建支持高并发的Flask RESTful API服务
"""

# gevent monkey patch - 必须在最开始导入和使用
from gevent import monkey
monkey.patch_all()

import json
import threading
import time
from typing import Dict, Any

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
from gevent import pywsgi

# 创建Flask应用
app = Flask(__name__)

# 允许跨域请求
CORS(app)

# 创建线程锁,用于需要防止并发的操作
task_lock = threading.Lock()
# 任务状态标志
is_task_running = False

# 模拟数据库
db = {
    "items": [
        {"id": 1, "name": "项目1"},
        {"id": 2, "name": "项目2"},
        {"id": 3, "name": "项目3"}
    ]
}

@app.before_request
def log_request_info():
    """记录请求日志"""
    print(f"收到请求: {request.method} {request.path} - 来自 {request.remote_addr}")
    if request.method == 'POST' and request.is_json:
        print(f"请求数据: {request.get_json()}")

@app.route('/api/items', methods=['GET'])
def get_items():
    """获取所有项目 - 支持并发访问的接口"""
    try:
        print("获取所有项目...")
        # 这里可以有耗时的数据库查询
        return jsonify({
            'success': True,
            'items': db["items"]
        })
    except Exception as e:
        print(f"获取项目异常: {str(e)}")
        return jsonify({
            'success': False,
            'message': f"获取项目失败: {str(e)}"
        }), 500

@app.route('/api/items', methods=['POST'])
def add_item():
    """添加项目 - 普通并发接口"""
    try:
        data = request.get_json()
        if not data or 'name' not in data:
            return jsonify({
                'success': False,
                'message': '缺少必要参数: name'
            }), 400
        
        new_id = max([item["id"] for item in db["items"]]) + 1
        new_item = {"id": new_id, "name": data["name"]}
        db["items"].append(new_item)
        
        return jsonify({
            'success': True,
            'item': new_item
        })
    except Exception as e:
        print(f"添加项目异常: {str(e)}")
        return jsonify({
            'success': False,
            'message': f"添加失败: {str(e)}"
        }), 500

@app.route('/api/long-task', methods=['POST'])
def execute_long_task():
    """执行长时间任务 - 防止并发的接口示例"""
    global is_task_running
    
    try:
        # 尝试获取锁,非阻塞模式
        if not task_lock.acquire(blocking=False):
            print("另一个长时间任务正在执行中")
            return jsonify({
                'success': False,
                'message': '系统正在执行另一个任务,请稍后再试'
            }), 409  # 409 Conflict
        
        try:
            # 设置任务状态为执行中
            is_task_running = True
            print("开始执行长时间任务")
            
            # 模拟耗时操作
            time.sleep(5)
            
            result = {"task_result": "任务执行成功"}
            return jsonify({
                'success': True,
                'result': result
            })
        finally:
            # 无论成功与否,都释放锁并重置状态
            is_task_running = False
            task_lock.release()
            print("长时间任务执行完毕,释放锁")
            
    except Exception as e:
        # 确保任何异常情况下锁都被释放
        if is_task_running:
            is_task_running = False
            if task_lock.locked():
                task_lock.release()
                
        print(f"任务执行异常: {str(e)}")
        return jsonify({
            'success': False,
            'message': f"任务执行失败: {str(e)}"
        }), 500

@app.errorhandler(Exception)
def handle_exception(error):
    """全局异常处理"""
    print(f"应用异常: {str(error)}")
    return jsonify({
        'success': False,
        'message': str(error)
    }), 500

def run_app():
    """启动支持并发的应用"""
    try:
        port = 5000
        print(f"启动服务,监听端口: {port}")
        # 配置pywsgi服务器支持并发
        server = pywsgi.WSGIServer(('0.0.0.0', port), app, spawn=100)
        print("服务已配置为支持并发请求,最大并发数: 100")
        server.serve_forever()
    except Exception as e:
        print(f"服务启动失败: {str(e)}")
        raise

if __name__ == '__main__':
    run_app()

关键并发支持特性解析

这个示例实现了以下支持并发的关键特性:

1. Gevent monkey patching

  • 通过在所有其他导入之前应用 monkey.patch_all(),将系统标准库中的阻塞操作转换为协程友好的非阻塞实现

2. 线程锁控制

  • 对于需要防止并发访问的长时间任务,使用 threading.Lock 防止多个请求同时执行
  • 非阻塞锁获取 task_lock.acquire(blocking=False) 确保快速响应而不是让请求等待

3. 协程服务器

  • 使用 pywsgi.WSGIServer 取代默认的 Flask 开发服务器
  • 通过 spawn=100 参数配置,支持最多100个并发请求

4. 状态标志与异常处理

  • 使用 is_task_running 全局状态标志跟踪任务状态
  • 完善的异常处理确保无论任务是否成功完成,都会释放锁资源

5. 接口差异化处理

  • 普通查询类接口允许完全并发
  • 长时间任务类接口使用锁控制并发

这个设计允许 Flask 应用在处理并发请求时保持高性能,同时为需要独占执行的操作提供了安全保障。

使用场景

此模式适用于:

- 需要处理高并发请求的 Web API 服务

- 包含既有普通查询又有耗时操作的应用

- 资源有限但需要支持较大用户量的服务

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