用asyncio重构订单查询API:QPS从120提升到2300的完整记录
一个日均调用量800万的订单查询API,在Python 3.11 + FastAPI环境下,因同步阻塞IO导致P99延迟高达1.8秒、QPS卡在120。本文完整记录用asyncio + asyncpg + httpx重写数据访问层的过程,包含before/after可运行代码、连接池参数调优、以及压测得到的真实数据对比:QPS提升19倍,P99从1830ms降到76ms。

专注于AI应用开发的工程化与业务落地。持续实践智能体工作流设计、AI应用的成本与稳定性,重点关注效果、成本、稳定性和可维护性,分享经过验证的方案与真实复盘。
一个日均调用量800万的订单查询API,在Python 3.11 + FastAPI环境下,因同步阻塞IO导致P99延迟高达1.8秒、QPS卡在120。本文完整记录用asyncio + asyncpg + httpx重写数据访问层的过程,包含before/after可运行代码、连接池参数调优、以及压测得到的真实数据对比:QPS提升19倍,P99从1830ms降到76ms。
本文基于Docker Compose v2.24.2,分享一个真实的生产级多服务项目编排配置。项目包含Nginx 1.25.3、Spring Boot 3.2.1(Java 17)、PostgreSQL 16.1和Redis 7.2.3,共4个服务。通过自定义bridge网络实现服务隔离与通信,使用命名卷持久化PostgreSQL数据,配置了基于pg_isready和redis-cli的健康检查,
上周在电商智能客服场景中,我用LangChain 0.1.0重写了一个基于AutoGPT思路的Agent,处理2000条真实用户咨询时,任务完成率从纯Prompt工程的63%提升到89%。但这中间踩了记忆膨胀、工具死循环、错误恢复策略失效三个大坑。本文不聊虚的,直接给你看一个能跑的最小Agent代码,包含工具注册、Token级记忆裁剪、最大迭代保护、异常隔离四个模块,并附上压测数据(QPS=12.