2024 年了，是 Gevent 还是选择 asyncio？

主要观点总结

本文对比了Django、FastAPI、Flask、Starlette等框架在配合Gevent和asyncio时的性能表现，并进行了实验测试。文章还介绍了送书活动和未闻Code知识星球的开放。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了不同框架在配合Gevent和asyncio时的性能测试情况

文章通过实际测试，对比了Django、FastAPI、Flask、Starlette等框架在配合Gevent和asyncio时的性能表现，并给出了测试结果和总结。

关键观点2: 文章提到了送书活动

文章提到机械工业出版社赠送三本《硅谷Python工程师面试指南：数据结构、算法与系统设计》的活动，并给出了留言参与的方式。

关键观点3: 未闻Code知识星球的开放

未闻Code知识星球开放，提供一对一答疑、面试经验分享、每周直播分享等服务，并介绍了如何加入。

文章预览

Gevent 还是 asyncio 这一直是个经典的问题，在这里我们直接用数据来帮助大家做一下决策 开篇 Lin Wei 老师珠玉在前 HiRedis 给出了 asyncio 和 Gevnet 的极限性能。在这里我们看到了 asyncio 配合 uvloop 基本上是 Gevent 的 double 了 那么在在 Web 框架下是否如此呢？ 我们来做一下实验吧 首先说一下负载机器的配置，这里我选用了 Azure 上 D8as_v5 的机器，该机器配置如下： 8Core32G 的配置 底座硬件基于 EPYC 7763 系列处理器 共计4个节点，分配给 Django/Flast/FastAPI/Starlette 四个不同的框架 我们压测框架选择 locust，同样基于 Kuberntes 集群，因为我账户的 D8as_v5 机器的 Quota 不太够，所以压测框架我们选了不同机器的混合部署 4个 D8as_v5，共计 32 Core 算力 4个 D8as_v3，共计 32 Core 算力 4个 D4as_v2，共计 16 Core 算力 我们测试的主要目的是模拟在生产环境下的吞吐，所以我选择的测 ………………………………