引言与问题剖析
在使用aiohttp进行大量并发http请求时，尤其是当每个请求的载荷（payload）较大（例如5mb）时，开发者可能会遇到性能瓶颈。常见的挑战包括：
- JSON序列化阻塞事件循环：aiohttp提供了一个便捷的json参数用于发送JSON数据，例如session.post(json=data_obj)。然而，对于大型Python对象到JSON字符串的序列化过程（json.dumps），这是一个CPU密集型操作。当此操作在主事件循环中执行时，它会阻塞事件循环，导致所有后续的I/O操作（包括其他请求的准备和发送）被延迟。例如，如果存在50个请求，每个请求的JSON序列化耗时30-40毫秒，那么第一个请求可能需要等待50 * 30ms = 1500ms后才能被发送，并且所有请求可能在同一时刻被释放到网络中，而非按准备就绪的顺序发送。
- DNS解析延迟：在进行网络请求时，域名解析（DNS resolution）是不可避免的一步。aiohttp在建立连接时会进行DNS查询，如果此过程效率低下，也会引入显著的延迟，尤其对于对延迟敏感的API而言。
这些问题会严重影响应用程序的并发性能和响应速度。
策略一：优化大型JSON数据的序列化
为了解决JSON序列化阻塞事件循环的问题，核心思想是将CPU密集型的序列化操作从事件循环中剥离出来，使其不会阻塞异步I/O。
问题根源：aiohttp内部使用json.dumps()将json参数传递的对象转换为字符串，然后编码为字节。当数据量庞大时，这个过程会耗费大量CPU时间，从而阻塞异步事件循环。
解决方案：预编码JSON并利用线程池
最佳实践是手动在请求发送前完成JSON的序列化和编码，并利用asyncio.to_thread将此阻塞操作移至单独的线程中执行。
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手动序列化和编码： 不要使用aiohttp的json参数。而是先使用json.dumps()将Python对象转换为JSON字符串，再使用.encode()将其转换为字节流。
import json def prepare_data(obj: dict) -> bytes: """ 将Python对象序列化为JSON字符串并编码为字节。 此操作可能耗时，适合在单独的线程中执行。 """ return json.dumps(obj).encode('utf-8') -
利用asyncio.to_thread将操作移出事件循环：asyncio.to_thread是Python 3.9+引入的一个非常有用的工具，它允许我们将同步的、CPU密集型或阻塞型函数在单独的线程中运行，而不会阻塞主事件循环。
import asyncio import aiohttp async def send_large_post_request(session: aiohttp.ClientSession, url: str, data_obj: dict): """ 异步发送大型POST请求，通过将JSON序列化移至单独线程来优化性能。 """ # 将JSON序列化操作移至单独的线程，避免阻塞事件循环 # 注意：data_obj在传递给prepare_data后不应被修改， # 最好使用不可变对象或确保在序列化期间不发生并发修改。 data_bytes = await asyncio.to_thread(prepare_data, data_obj) # 使用data参数发送预编码的字节流，并显式设置Content-Type头 headers = {"Content-Type": "application/json"} async with session.post(url, data=data_bytes, headers=headers) as resp: resp.raise_for_status() # 检查HTTP响应状态 response_data = await resp.read() print(f"请求 {url} 完成，状态码：{resp.status}") return response_data async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: # 示例：创建50个大型请求的数据 large_payload = {"key": "value" * 1000000, "data": [i for i in range(100000)]} # 约5MB的数据 requests_to_send = 50 tasks = [ send_large_post_request(session, "https://www.php.cn/link/fd605345abc18248f2fb95c3f4e32707", large_payload) for _ in range(requests_to_send) ] await asyncio.gather(*tasks) print(f"所有 {requests_to_send} 个请求已发送并处理完成。") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
注意事项：
- 数据不可变性：当将data_obj传递给asyncio.to_thread中的函数时，请确保data_obj在prepare_data执行期间不会被主事件循环或任何其他协程修改。使用不可变对象（如元组、冻结集合）或在传递前创建深拷贝是更安全的做法。
- Content-Type头：当使用data参数发送字节流时，aiohttp不会自动设置Content-Type头。因此，必须手动在headers中指定"Content-Type": "application/json"，以确保服务器正确解析请求体。
策略二：加速DNS解析
DNS解析是网络请求的另一个潜在瓶颈，尤其是在高并发或对延迟敏感的场景中。
问题根源：aiohttp默认的DNS解析器可能不是最高效的，或者在某些环境下可能引入延迟。在aiohttp的连接器（connector）层面，DNS解析是建立连接前的阻塞点。
解决方案：
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安装aiohttp[speedups]：aiohttp提供了一个名为speedups的额外依赖包，它会安装aiodns。aiodns是一个基于c-ares的异步DNS解析库，通常比Python标准库或操作系统默认的解析器更快。
pip install aiohttp[speedups]
安装后，aiohttp会自动检测并使用aiodns进行DNS解析，无需额外配置。
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直接使用IP地址： 如果你的应用程序允许，并且你能够预先获取目标服务的IP地址，那么直接在请求URL中使用IP地址而非域名可以完全跳过DNS解析步骤，从而消除这部分延迟。
# 示例：直接使用IP地址 async with session.post("http://192.168.1.100/upload", data=data_bytes, headers=headers) as resp: # ...这种方法虽然能提供极致的DNS解析速度，但会牺牲灵活性（如服务IP变更时的维护成本）和负载均衡能力（如果后端有多个IP）。
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复用ClientSession： 这是最基本也是最重要的性能优化实践。每次创建aiohttp.ClientSession实例都会涉及连接池的初始化、DNS缓存的清空等操作。复用同一个ClientSession实例，可以：
- 复用底层TCP连接：减少TCP握手和SSL/TLS协商的开销。
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复用DNS缓存：aiohttp会在会话内部缓存DNS解析结果，避免重复查询。
# 错误示例：每次请求都创建新的session # for _ in range(50): # async with aiohttp.ClientSession() as session: # await session.post(...)
正确示例：复用session
async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: # session只创建一次 tasks = [ send_large_post_request(session, "https://www.php.cn/link/fd605345abc18248f2fb95c3f4e32707", largepayload) for in range(requests_to_send) ] await asyncio.gather(*tasks)
总结与最佳实践
在处理aiohttp大量并发大型请求时，以下是关键的性能优化策略：
- 避免阻塞事件循环：对于CPU密集型操作（如大型JSON序列化），使用asyncio.to_thread将其移至单独的线程执行，确保主事件循环保持响应。
- 手动管理数据：对于大型JSON载荷，手动进行json.dumps().encode()操作，并通过data参数而非json参数传递字节流，同时确保设置正确的Content-Type头。
- 优化DNS解析：安装aiohttp[speedups]以利用aiodns加速DNS查询，或在可行的情况下直接使用IP地址。
- 始终复用ClientSession：这是提升aiohttp性能的基础，它能够有效地复用网络连接和DNS缓存，显著减少开销。
- 监控与剖析：在实际部署中，持续监控应用程序的性能指标，并使用Python的性能剖析工具（如cProfile、asyncio.run(main(), debug=True)）来识别和优化潜在的瓶颈。
通过综合运用上述策略，可以显著提升aiohttp处理高并发、大载荷请求场景下的性能和响应能力。
