如何在 fastapi 的多个 app 之间共享全局变量？

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这是一个创建于 1659 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

用 uvicorn 启动 fastapi，worker 数量大于 1，会启动多个服务，那如何在这些服务间共享全局变量呢？类似如下案例：

app = FastAPI()

g_variable = 0

uvicorn.run("app", host="0.0.0.0", workers=4)

如何在启动的 4 个 worker 之间共享变量g_variable？

FastAPI

变量

Worker

g_variable

15 条回复 • 2020-05-09 19:19:25 +08:00

xiongotom

2020-05-08 21:30:11 +08:00

没用过 fastAPI，worker 是线程还是进程，如果是线程，定义一个变量就行了，注意线程安全。如果是进程，只能借助其他工具了，比如用 redis 缓存起来，所有 worker 都从里面取就是了。如果只是个常量，看看创建 worker 的时候可不可以传参，这个得查查 fastAPI 的文档了，有没有可以定义全局配置的接口

ericls

2020-05-08 21:39:30 +08:00 via iPhone

存 redis

ClericPy

2020-05-08 21:39:39 +08:00

多个进程, multiprocessing.shared_memory 或者 SharedMemory 貌似有些小坑, 没敢用, 我是正好内网有 Redis, 直接 Redis 里做的读写参数...

至于 Unix domain socket 这个东西... 用过的见仁见智

如果变量不会修改, 直接丢启动时候的环境变量或者系统变量比较省心

如果要修改, 参考上面的...

如果经常要通信, 进程通信那一堆, 异步 mq 同步 rpc...

skywatcher

2020-05-08 21:40:39 +08:00

@xiongotom
数据量不小，通过 redis 等中间介质传输影响效率，暂未考虑
worker 是进程，是通过 uvicorn 启动的，但是 uvicorn 没有提供传入其他参数的入口。之前用 tornado 是可以自己传入需要的参数的。

qdzzyb

2020-05-08 21:54:46 +08:00

多线程 g_variable 共享吧

qdzzyb

2020-05-08 21:55:20 +08:00

感觉得看看 Uvicorn 的实现了

xiongotom

2020-05-08 23:12:31 +08:00

@skywatcher 进程之间反正数据隔离，应该只能通过中间介质来存储了，共享变量没听说过的。担心 redis 读写和解析影响效率的话，可以每个 worker 开个线程定时读入某个变量。如果数据量大到会占用很多内存，那建议是在 redis 中就拆分数据，按需使用。如果这都不行，建议先对数据做预处理吧，api 这里不适合干这么重的活啊。

rogwan

2020-05-08 23:42:33 +08:00 via iPhone

内存数据库怎么会影响性能？你这是多大数据量和延时要求？

cabing

2020-05-08 23:52:31 +08:00

用 python，还担心性能。

redis 和程序在同一机器上，1ms 以内。限制 redis 内存大小就行。

进程间共享，没有好的共享模型只能这么办。也可以自己撸一个扩展。其实还是没有 redis 方便和便捷。

pmispig

2020-05-09 10:21:22 +08:00

高端点用共享内存，低端用 /dev/shm,更低端用磁盘文件

skywatcher

2020-05-09 16:14:26 +08:00

@qdzzyb 由于计算的原因，需要多进程，线程没法满足 🙏

skywatcher

2020-05-09 16:18:16 +08:00

@qdzzyb 是的，目前在折腾这块，所以想看看有没有经历过的，或者更好的方案😂

skywatcher

2020-05-09 16:19:28 +08:00

@cabing 不是不行，不优雅，公司 redis 都是中间件集群，也不允许这么安装 redis 用😂

skywatcher

2020-05-09 16:24:45 +08:00

@pmispig 恩恩，现在是在多进程间进行共享，但是用了 uvicorn 后，以前的方式行不通，无法传递共享的变量。可能我需要，晚上写个详细点的案例，大家更清楚

cabing

2020-05-09 19:19:25 +08:00

@skywatcher 公司内网集群也很快，我们内网 redis 集群，90%上的请求都在 1ms 以内，不过是使用 go 或者 c++代码。