Python中Flask默认阻塞IO与使用gevent的非阻塞IO性能差距有多大？
我的 web 程序原先是 uwsgi+flask，preforking 同步。最近想尝试一下 gevent，于是打上猴子补丁测试了一下。环境是 docker for mac, 虚拟机的 CPU 设置为 8 核心（宿主为 i7 7700k ），虚拟机的内存 8G。
阻塞 IO 的 uwsgi 配置为：
master = true
processes = 6
thunder-lock = true
cheaper = 3
cheaper-algo = backlog
gevent 的 uwsgi 配置为：
master = true
processes = 6
gevent = 1000
thunder-lock = true
cheaper = 3
cheaper-algo = backlog
我的测试结果是：
- 对于 IO 较少的操作，使用 gevent 后耗时严重增加（可能跟我 gevent 设置为 1000 有关，100 应该能缓和一些）
- 对于一个请求内有几次数据库读写的操作来说，使用 gevent 性能提升不是很大
具体测试结果： https://s1.ax1x.com/2018/12/10/FJ3yz4.png
请问各位，我这个测试结果靠谱吗？有没有什么不严谨的地方？结论是否成立呢？
Python中Flask默认阻塞IO与使用gevent的非阻塞IO性能差距有多大？
这个问题得看具体场景。Flask默认是同步阻塞的，一个请求处理时整个worker线程就被占着，而gevent通过协程实现了异步，一个worker能同时处理多个请求。
性能差距主要在高并发、长IO的场景下体现。比如你的接口里要调第三方API或者查数据库，用gevent可能让QPS提升几倍甚至几十倍。但如果是纯CPU计算密集的任务，gevent反而可能因为协程切换带来额外开销。
给你看个简单的对比测试：
from flask import Flask
import time
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
from gevent.pywsgi import WSGIServer
app = Flask(__name__)
@app.route('/io_task')
def io_task():
time.sleep(1) # 模拟IO阻塞
return 'Done'
if __name__ == '__main__':
# 默认Flask开发服务器（同步）
# app.run(threaded=True)
# 使用gevent的WSGI服务器
server = WSGIServer(('0.0.0.0', 5000), app)
server.serve_forever()
用ab或wrk压测，gevent版本在并发100+时吞吐量明显更高，因为sleep时协程会让出控制权去处理其他请求。
不过要注意，gevent的monkey patch可能和一些同步库不兼容，数据库驱动得用支持异步的。现在更推荐用asyncio体系的ASGI方案（FastAPI/Quart）。
总结：IO密集型用异步提升明显，计算密集型差别不大。
这么给你打个比方吧， 你开了个火锅店，只有 20 个桌子，平均每小时能接待 20 桌顾客。但是没想到生意太火，总是暴满，新来的顾客一看没位子扭头就走了，于是你在门口搭个棚子，摆上 10 个板凳，让顾客等位排号。
那么现在你平均每小时能接待 30 桌顾客么？ 当然不能，还是 20 桌，只不过多了 10 个顾客在假装接受服务。
复用服务员确实可以提高服务能力么？增加 100 个服务员好了，你只是能拖住来的顾客暂时别走而已。
最终的提供服务能力还是要靠桌数和后厨的供应力。
你以为在一个串联链路中增加个环节就能提高整个链路的性能么？因为性能的瓶颈最终主要是卡在磁盘 IO 那里了。通常的 PC 硬盘就一个磁头，不管你多线程还是异步，最终于到磁盘那里读写都要排队一个一个来。服务器的性能要想提高只能增加 CPU 内存磁盘性能这些，或者再加服务器分布式。
我都说了，要优化性能先要搞清楚瓶颈来自于哪里，针对性去解决，90%的 web 应用性能瓶颈都在数据库或与磁盘 IO 相关，网络 IO 阻塞占比相对较小。再说了通常所说的网络 IO 造成的延迟是在网络链路上的，不是你服务器本身能解决的，你访问美国服务器很慢，只能在国内再部署服务器来解决。
如果数据库的包是 c 语言写的当然不支持，但是对于 pymysql 这样的纯 python 库而言，猴子补丁应该是有效的。因此，“如果卡在 io 上 db/redis 这种，gevent 当然不会有帮助”这个“当然”是不成立的。
