fastApi中的python全局变量无法正常工作答案

【问题标题】：python global variable in fastApi not working as normalfastApi中的python全局变量无法正常工作
【发布时间】：2020-09-18 04:14:58
【问题描述】：

我有一个简单的 fastApi 演示应用程序，它实现了一个功能：通过调用名为 changeResponse 的 post api 获取不同的响应 json。 changeResponse api 只是更改了一个全局变量，另一个 api 通过同一个全局变量返回不同的响应。在本地环境中，它可以正常工作，但是当我在 docker 上构建它时，我只调用一次 changeResponse 后响应总是改变。代码如下如下：

from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from util import read_json
import enum

app = FastAPI()

type = "00"
    
@app.post("/changeResponse")
async def handle_change_download_response(param:Optional[str]):
        global type
        type = param
        print("type is "+type)
        return {"success":"true"}

@app.post("/download")
async def handle_download(param:Optional[str]):
    print("get download param: "+param)
    if legalDownload(param):
        print("type is "+type)
        return read_json.readDownloadSuccessRes(type)
    else:
        return read_json.readDownloadFailRes()

def legalDownload(data:str)->bool:
    return True

dockerfile如下：

FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app

我除了：调用 changeResponse 参数为 7，获取 7 的响应，调用 changeResponse 参数为 8，获取 8 的响应。我得到了什么： call changeResponse param is 7, get response for 7, call changeReponse 8, some time response is 7, sometime is 8, 无法预测

【问题讨论】：

您是如何将数据发送到 URL 的？我是说参数？
http://*.*.*.*/changeResponse?param=00 并使用 post 方法
我想知道它是怎么发生的？

标签： python python-3.x docker fastapi uvicorn

【解决方案1】：

tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi 基于uvicorn-gunicorn-docker 图像，默认情况下会创建多个工作人员。摘自gunicorn_conf.py：

default_web_concurrency = workers_per_core * cores

因此，出现上述情况是因为请求由不同的工作人员（进程）处理。每个都有自己的全局变量副本

更新：如果要更改工作人员的数量，请使用以下环境变量：

WORKERS_PER_CORE：它将工作人员的数量设置为 CPU 核心数乘以该值。
MAX_WORKERS：您可以使用它让图像自动计算工作人员的数量，但要确保将其限制为最大值。
WEB_CONCURRENCY 覆盖工人数量的自动定义。

你可以这样设置：

docker run -d -p 80:80 -e WEB_CONCURRENCY="2" myimage

这些变量的更详细的描述和例子here

如果你想在worker之间共享数据，关注这个topic。

【讨论】：

谢谢，你是对的，我通过在运行 docker 镜像时设置 max_workers=1 解决了这个问题。

【解决方案2】：

遇到了同样的问题，得到了解决，无需更换工人。

app = FastAPI()

app.type = "00"

我认为这是最好的选择。

非常感谢参考：fastapi/issues/592

【讨论】：

【解决方案3】：

我已经知道原因了：

fastapi 使用 uvicorn 运行应用，并使用 gunicorn 管理这些 uvicorn docker 容器中的 gunicorn 默认启动 2*num_of_core + 1 个工作人员来运行这些 uvicorn，所以我假设服务器中有三个应用程序，并且请求被发送给随机工作人员处理。这就是为什么响应是随机的参考：https://docs.gunicorn.org/en/stable/design.html

【讨论】：