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服务器 CPU 40核，内存 256G，操作系统 Ubuntu 20.04，Python3.9

wrk 的 lua 脚本：postfile_formdata.lua

wrk.method = "POST"
local f = io.open("postdata", "rb")
wrk.body   = f:read("*all")
wrk.headers["Content-Type"] = "multipart/form-data; boundary=gouchicao0123456789"

wrk 的 lua 脚本：postfile_json.lua

wrk.method = "POST"
local f = io.open("postdata.json", "rb")
wrk.body   = f:read("*all")
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"

/file_benchmarking/upload/binary/chunk/async_func/async_rw wrk -c100

使用 FastAPI 实现了文件的上传和下载，部署服务使用了 uvicorn 和 gunicorn+uvicorn 两种方法。

基准测试工具使用的是 wrk

服务器 CPU 40核，内存 256G，操作系统 Ubuntu 20.04，Python3.9

stream 异步读取上传的文件，同步写入 tempfile.NamedTemporaryFile() 生成的文件。 http://172.16.33.159:8000/files/upload/stream/async_read_and_memory_write stream 异步读取上传的文件，同步写入磁盘文件。 http://172.16.33.159:8000/files/upload/stream/async_read_and_disk_write stream 异步读取上传的文件，异步写入磁盘文件。 http://172.16.33.159:8000/files/upload/stream/async_read_and_async_write 异步全量读取上传的文件，异步写入磁盘文件。 http://172.16.33.159:8000/files/upload/single 异步全量读取上传的文件，异步写入磁盘文件。(API 函数定义时没有使用 async) http://172.16.33.

最后测试了一下，发现根本不需要使用 iptables 配置。

健康码识别服务使用了 FastAPI 进行开发的，本周主要工作是为了对健康码识别的服务进行性能调优。接口函数使用了 async 关键字，但是内部的实现并没有使用 await。由于改写成异步代码需要时间，这里并没有改写代码，只是删除了 async 关键字。部署服务使用了 uvicorn 和 gunicorn+uvicorn 两种方法。

基准测试工具使用的是 ab

• 4 个进程可以发挥到最佳效果
• 8 个进程已经到了上限了
• 在部署这种密集计算的应用下，gunicorn + uvicorn 并没有比 uvicorn 强，但如果您需要管理进程，它们就是最佳组合。
• 通过基准测试发现，最大的瓶颈不是 GPU，而且 CPU，GPU 一张卡的负载还没有 40 核 CPU 的负载高。

异步（使用了 async 关键字）函数，在压测的过程中基本上不会失败（Failed）,同步函数，在压测过程中会经常失败，随着并发数的增加而增加。目前还没有找到原因