从多线程到协程：一次 Python 服务稳定性的真实踩坑记录

在近期的一个项目中，我大量使用了 pandas 进行数据清洗和处理。 不得不说，pandas 在数据处理层面的效率和表达力都非常优秀，开发体验也很顺滑 👍。

问题出现：Web 调用 Python 服务频繁崩溃

项目整体架构是这样的：

• Web 端：Node.js
• 数据处理服务：Python
• 数据库：关系型数据库（多连接写入）

在 Web 端通过接口调用 Python 服务，由 Python 负责并发写入数据库。

最初，为了提升写入速度，我在 Python 服务中采用了多线程模型，希望通过并发写入来压榨性能。但很快问题就暴露出来了：

• 数据库连接频繁异常
• Python 进程直接中断
• 服务整体不稳定，偶发性崩溃
• 线上问题难以复现、难以定位

即使已经做了连接池、异常捕获，问题依然时不时出现。

深挖原因：GIL 与资源竞争的“隐形坑”

在排查日志和行为后，逐渐锁定了几个关键点：

1. Python 的 GIL（全局解释器锁）

   • 多线程并不能真正实现 CPU 级并行
   • 在 IO + 计算混合场景下，线程切换成本反而更高

2. 数据库连接的共享与竞争

   • 多线程环境下，如果连接管理稍有不慎
   • 很容易出现连接被提前释放、状态错乱等问题

3. 异常一旦失控，整个进程直接崩

   • 某些底层库并不是“线程安全友好型”
   • 崩溃不是报错，而是直接退出

一句话总结：

多线程 + Python + 数据库写入 = 高风险组合

解决方案：切换到协程模型（asyncio）

今天早上，我决定彻底调整并发模型—— 放弃多线程，改用协程（asyncio）。

核心思路很简单：

• 用 asyncio 管理并发
• 使用 异步数据库客户端
• 所有 IO 操作交给事件循环调度
• 避免线程级资源竞争

改动完成后，效果立竿见影：

✅ 服务运行 稳定 ✅ 再无莫名其妙的进程中断 ✅ 并发性能 不降反升 ✅ 数据库连接行为 完全可控

一点经验总结

这次踩坑也再次印证了几个老生常谈、但非常重要的结论：

• Python 中，多线程并不是银弹
• IO 密集型场景，优先考虑协程
• 数据库写入并发 ≠ 线程越多越好
• 稳定性永远比“理论性能”更重要

如果你的 Python 服务：

• 被 Web 服务高频调用
• 涉及数据库并发写入
• 偶发性崩溃但难以复现

那么，真的可以认真考虑一下： 👉 是不是该从多线程，切换到协程了？

今天的踩坑记录就分享到这里。 希望对你有帮助～😄