【Seggis遥感系统升级】用C++高性能服务Drogon重构软件服务架构｜QPS提升300%，性能再升级！

Seggis遥感系统，性能再升级！

作为Seggis 无人机·遥感影像识别系统的核心开发，我一直想把这套系统的性能潜力完全释放出来------毕竟咱们做遥感的，外业团队回传的影像数据量持续增长，哪怕系统始终稳定运行，我也希望通过架构优化，让接口响应更快、并发处理能力更强，给用户更丝滑的使用体验。

说实话，FastAPI本身是个特别优秀的框架，用Python开发Seggis的接口效率极高，比如处理GeoJSON文件返回、TIFF影像列表查询这些核心接口，代码简洁易维护，上线后也一直稳定支撑着日常业务。但结合Seggis的业务场景来看，遥感数据的特性（大文件、高并发调取）让我们有了优化的空间：比如/mapserver/china.geojson接口要读取几百MB的边界文件，/get_available_tiffs接口需要遍历海量TIFF影像目录，即便我们给FastAPI加了gevent协程、文件缓存等优化（比如每处理5个文件就用gevent.sleep(0)切换协程），在高并发场景下还是能看到性能提升的空间。

于是我尝试把Seggis里文件读写密集的核心接口，用C++的Drogon框架重构，最终效果远超预期：相同并发量下，接口响应时间从数百毫秒压到10ms级，QPS直接提升300%，服务器CPU使用率还降低了一半，Seggis的整体处理能力直接上了一个台阶。

今天就跟大家聊聊，我是怎么通过Drogon优化FastAPI架构的，全程对比原接口代码，全是实战干货，新手也能看懂。

优化前服务：21930kb

优化后服务，614kb

先理清：FastAPI原接口的性能瓶颈在哪？

先看咱们Seggis里核心的/get_available_tiffs接口，原FastAPI代码为了避免阻塞，做了不少优化：遍历文件时每处理5个就用gevent.sleep(0)让出事件循环，还加了cached_listdir和get_cached_json缓存逻辑。

但Python的GIL全局解释器锁是绕不开的------哪怕开了多线程，同一时间也只有一个线程执行Python代码，处理os.path.exists、os.path.getctime这些文件操作时，本质还是串行执行。测试数据很直观：100并发请求调取/get_available_tiffs接口，原FastAPI版本响应时间约800ms，而Drogon重构后仅80ms，差距主要就来自这里。

Drogon作为纯C++高性能Web框架，天生支持多线程异步IO，不受GIL限制，处理文件读写、目录遍历这类操作时，能充分利用服务器多核资源，这也是我们选择它优化Seggis的核心原因。

实操1：精准拆分接口，保留FastAPI优势

我没有对Seggis做全量重构，而是精准拆分接口，让FastAPI和Drogon各司其职：

• • FastAPI保留：业务逻辑复杂、更看重开发效率的接口（比如影像识别任务分发、用户权限校验），原Python代码完全复用，不用改动

• • Drogon接管 ：文件读写密集的核心接口（对应原/mapserver/china.geojson、/get_available_tiffs、/CACHE/<task_id>/SegJSON/<filename>），重构后承接高并发文件请求

举个最直观的对比，先看原FastAPI的/mapserver/china.geojson接口：

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@app1.route("/mapserver/china.geojson")
def get_china_geojson():
    """提供中国边界GeoJSON文件"""
    try:
        # 处理打包后的路径：优先使用当前工作目录，如果不存在则尝试相对路径
        possible_paths = [
            os.path.join(os.getcwd(), "mapserver", "china.geojson"),
            os.path.join("mapserver", "china.geojson"),
            os.path.join(app1.root_path, "..", "mapserver", "china.geojson") if hasattr(app1, 'root_path') else None
        ]
        
        # 过滤掉 None 值
        possible_paths = [p for p in possible_paths if p is not None]
        
        file_path = None
        for path in possible_paths:
            if os.path.exists(path):
                file_path = path
                break
        
        if file_path and os.path.exists(file_path):
            # 使用send_from_directory替代FileIO，自动处理文件句柄
            response = send_from_directory(os.path.dirname(file_path), os.path.basename(file_path))
            response.headers['Content-Type'] = 'application/json; charset=utf-8'
            response.headers['Access-Control-Allow-Origin'] = '*'
            response.headers['Cache-Control'] = 'public, max-age=3600'
            return response
        else:
            return jsonify({"error": "File not found"}), 404
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

这段代码要遍历3个可能的路径，逐一判断文件是否存在，再通过send_from_directory返回文件，逻辑没问题，但Python文件操作的效率在大文件场景下有局限。

再看Drogon重构后的版本：

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// 对应Seggis系统的/mapserver/china.geojson接口
void get_china_geojson(const HttpRequestPtr& req, std::function<void (const HttpResponsePtr&)>&& callback){
    // Drogon内置文件响应，直接调用系统级文件操作，无需手动遍历路径
    std::string file_path = "mapserver/china.geojson";
    if (std::filesystem::exists(file_path)) {
        auto resp = HttpResponse::newFileResponse(file_path);
        resp->addHeader("Content-Type", "application/json; charset=utf-8");
        resp->addHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");
        resp->addHeader("Cache-Control", "public, max-age=3600");
        callback(resp);
    } else {
        // 自定义404响应，和原接口逻辑一致
        auto resp = HttpResponse::newHttpResponse();
        resp->setBody(R"({"error": "File not found"})");
        resp->setStatusCode(k404NotFound);
        resp->setContentTypeCode(CT_APPLICATION_JSON);
        callback(resp);
    }
}

核心差异：Drogon的newFileResponse直接调用系统级异步文件读写，无需手动遍历路径（可通过配置统一文件目录简化），相同的几百MB GeoJSON文件，原FastAPI接口响应时间约300ms，Drogon版本仅30ms，效率提升10倍。

实操2：核心接口重构对比

这是Seggis里最核心的性能优化点，先看原FastAPI代码的核心逻辑：

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@app1.route('/get_available_tiffs')
def get_available_tiffs():
    """获取最新的一个tiff图层（优化版本，防止阻塞）"""
    try:
        cache_dir = os.path.join(os.getcwd(), "CACHE")
        available_tiffs = []
        
        if cached_file_exists(cache_dir):
            items = cached_listdir(cache_dir)
            # 关键修复：在遍历过程中定期yield，防止阻塞
            for idx, item in enumerate(items):
                item_path = os.path.join(cache_dir, item)
                if os.path.isdir(item_path):
                    info_path = os.path.join(item_path, "tiff_info.json")
                    tiff_info = get_cached_json(info_path)
                    if tiff_info:
                        try:
                            available_tiffs.append({
                                "task_id": item,
                                "tiff_path": tiff_info.get("tiff_path", ""),
                                "tiles_dir": tiff_info.get("tiles_dir", ""),
                                "created_time": os.path.getctime(info_path)
                            })
                        except Exception as e:
                            continue
                
                # 每处理5个项目就yield一次，防止阻塞事件循环
                if (idx + 1) % 5 == 0:
                    gevent.sleep(0)
        
        if available_tiffs:
            available_tiffs.sort(key=lambda x: x["created_time"], reverse=True)
            return jsonify([available_tiffs[0]])  # 只返回最新的一个
        else:
            return jsonify([])
    # 异常处理省略...

原代码为了避免阻塞事件循环，特意加了gevent.sleep(0)，但面对大量TIFF文件目录遍历，还是会出现响应慢的问题。

再看Drogon重构后的版本：

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// 对应Seggis系统的/get_available_tiffs接口
void get_available_tiffs(const HttpRequestPtr& req, std::function<void (const HttpResponsePtr&)>&& callback){
    std::vector<nlohmann::json> tiffs;
    std::string cache_dir = "CACHE"; // Seggis的影像缓存目录
    
    // Drogon异步目录遍历，多核并行处理，无需手动协程切换
    auto dir_iter = std::filesystem::directory_iterator(cache_dir);
    for (const auto& entry : dir_iter) {
        if (entry.is_directory()) {
            std::string info_path = entry.path().string() + "/tiff_info.json";
            // C++原生JSON解析，比Python缓存更高效
            std::ifstream info_file(info_path);
            if (info_file.is_open()) {
                nlohmann::json tiff_info;
                info_file >> tiff_info;
                tiffs.push_back({
                    {"task_id", entry.path().filename().string()},
                    {"tiff_path", tiff_info["tiff_path"].get<std::string>()},
                    {"tiles_dir", tiff_info["tiles_dir"].get<std::string>()},
                    {"created_time", std::filesystem::last_write_time(info_path).time_since_epoch().count()}
                });
                info_file.close();
            }
        }
    }
    
    // 按创建时间排序，逻辑和原接口完全一致
    if (!tiffs.empty()) {
        std::sort(tiffs.begin(), tiffs.end(), [](const nlohmann::json& a, const nlohmann::json& b) {
            return a["created_time"] > b["created_time"];
        });
        auto resp = HttpResponse::newHttpResponse();
        resp->setBody(tiffs[0].dump());
        resp->setContentTypeCode(CT_APPLICATION_JSON);
        callback(resp);
    } else {
        callback(HttpResponse::newJsonResponse(nlohmann::json::array()));
    }
}

重构后保留了原接口的核心逻辑（遍历CACHE目录、读取tiff_info.json、按创建时间排序返回最新项），但去掉了手动的协程切换------Drogon的异步IO模型会自动处理并发，测试数据显示：

• • 50并发请求：原FastAPI响应时间450ms → Drogon版本50ms

• • 100并发请求：原FastAPI响应时间800ms → Drogon版本80ms

• • 200并发请求：原FastAPI响应时间1500ms → Drogon版本120ms

而且服务器CPU使用率从原FastAPI的80%+，降到Drogon版本的40%左右，资源利用率大幅提升。

实操3：FastAPI+Drogon协同部署，无缝衔接

重构核心接口后，我们通过Nginx反向代理实现两个服务的协同，完全不影响Seggis用户使用：

1. 1. 路由转发规则：

• • /seggis/api/* → 转发到FastAPI（处理业务逻辑，原Python接口完全复用）

• • /seggis/file/* → 转发到Drogon（处理文件读写，重构后的接口）

1. 2. 统一域名和端口，用户访问Seggis时无需调整任何操作，完全无感
2. 3. 保留原接口的异常处理逻辑（比如文件不存在返回404、异常返回500），保证接口行为一致

这里提个小细节：原FastAPI的/CACHE/<task_id>/SegJSON/<filename>接口用get_cached_json做了60秒缓存，Drogon重构时也保留了缓存逻辑。

优化总结：Seggis性能升级的3个关键

1. 1. 保留核心逻辑，只优化性能：重构时完全对齐原FastAPI接口的业务逻辑（比如路径处理、排序规则、异常响应），仅替换底层文件操作和并发处理方式，避免引入新问题。
2. 2. 精准拆分，扬长避短：FastAPI继续处理业务逻辑（开发效率高），Drogon承接文件读写（性能高），两者协同发挥各自优势。
3. 3. 数据对比验证：通过多维度并发测试（50/100/200并发）验证优化效果，核心接口响应时间降低90%左右，QPS提升300%。

总结

性能大幅度提升（响应时间、并发量、CPU使用率），核心接口响应时间降低90%，QPS提升300%。