如何测试 FastAPI 应用的并发性能？

要测试 FastAPI 应用的并发性能，可以采用以下步骤：

1. 使用异步编程：FastAPI 本身支持异步编程，利用 async 和 await 关键字可以有效地处理并发请求。确保你的 API 处理函数是异步的，以便充分利用 FastAPI 的性能优势。

   from fastapi import FastAPI
   import asyncio
   
   app = FastAPI()
   
   @app.get("/")
   async def root():
       concurrent_tasks = []
   
       async def execute_task(task_num):
           await asyncio.sleep(1)
           return f"Completed task {task_num}."
   
       for task_num in range(5):
           task = asyncio.create_task(execute_task(task_num))
           concurrent_tasks.append(task)
   
       responses = await asyncio.gather(*concurrent_tasks)
       return responses

2. 使用性能测试工具：可以使用 JMeter 或者其他性能测试工具来模拟并发请求。配置 JMeter 的线程组，例如设置 1000 个线程，逐步增加请求数，观察应用的响应时间和吞吐量。

3. 调整并发限制：FastAPI 默认的并发处理能力可以通过修改 CapacityLimiter 来调整。例如，将默认的并发数从 40 调整为 200：

   from anyio.lowlevel import RunVar
   from anyio import CapacityLimiter
   
   @app.on_event("startup")
   def startup():
       RunVar("_default_thread_limiter").set(CapacityLimiter(200))

4. 选择合适的服务器：使用 Uvicorn 或 Hypercorn 启动 FastAPI 应用。Uvicorn 是 FastAPI 的推荐服务器，支持异步处理。可以通过调整 workers 参数来增加并发处理能力。

5. 监控和分析：在测试过程中，监控 CPU、内存使用情况以及网络 I/O，以识别潜在的瓶颈。分析测试结果，优化代码和配置以提高性能。

通过以上步骤，你可以有效地测试和优化 FastAPI 应用的并发性能，确保其在高并发场景下的稳定性和响应速度。