资源管理新视角：利用 FastAPI Lifespan 事件优化你的应用
在FastAPI中，Lifespan 是一个用于管理应用生命周期的事件，它允许你在应用启动前和关闭后执行特定的代码。这在你需要设置一些在应用整个生命周期中都会用到的资源，或者在应用结束后需要进行清理的情况下非常有用。
场景描述：
假设你正在开发一个机器学习 Web 服务，该服务允许用户上传图片，并返回图片内容的预测结果。为了提供服务，你需要在应用启动时加载一个预先训练好的模型到内存中，以便能够快速进行预测。当应用停止时，你需要释放这个模型，以便于资源的回收。
文字示例：
- 应用启动：当你启动应用时，你首先需要加载模型。这个加载操作可能会花费一些时间，并且需要在应用开始接收请求之前完成。
- 接收请求：一旦模型加载完成，你的应用就会开始接收用户的预测请求。
- 处理请求：对于每个预测请求，应用会使用已加载的模型来分析用户上传的图片，并返回预测结果。
- 应用关闭：当你关闭应用时，你希望释放加载的模型，以便释放占用的内存和其他资源。
Mermaid 流程图：
在这个流程图中：
- 应用启动：应用开始启动的过程。
- 模型加载完成：在应用开始接收请求之前，模型被加载到内存中。
- 应用等待接收请求：应用已经准备好，正在等待用户发起预测请求。
- 使用模型进行预测：应用使用加载的模型处理用户的预测请求。
- 返回预测结果给用户：应用将预测结果返回给用户。
- 应用开始关闭：接收到关闭信号后，应用开始执行关闭流程。
- 模型卸载完成：在应用关闭之前，模型从内存中卸载。
- 释放所有资源：应用释放所有占用的资源，如数据库连接、文件句柄等。
- 应用完全关闭：应用已经完全关闭，所有资源都已释放。
提问：
在通过命令行启动应用模块时，是否可以不考虑后续用户是否实际使用，直接加载大型机器学习模型到内存中？即使这个加载过程可能需要3秒、2分钟或更长时间，也应在应用启动阶段完成吗？
是的，您的理解是正确的。在 FastAPI 或任何其他类型的 Web 服务中，使用 Lifespan 事件在应用启动时加载模型是一种常见的做法。这种方法的核心思想是在应用的生命周期开始时，预先执行一些初始化操作，比如加载大型机器学习模型，无论这些模型在后续是否一定会被用户请求使用。
优点：
- 响应速度：一旦模型被加载到内存中，处理预测请求时就无需再次加载模型，这样可以显著减少响应时间。
- 资源利用：对于需要频繁访问的资源，如机器学习模型，保持其在内存中的加载状态可以避免重复加载的开销，从而提高整体效率。
缺点：
- 启动延迟：应用启动时加载大型模型可能会导致启动过程变慢，如您所述，可能需要几秒钟甚至几分钟。
- 资源占用：加载大型模型会占用较多的内存资源，如果服务器资源有限，这可能会影响应用的其他部分或同时运行的其他服务。
- 资源浪费：如果用户请求较少或模型未被频繁使用，那么在启动时就加载模型可能会导致资源的浪费。
最佳实践：
- 按需加载：如果模型很大且不常使用，可以考虑实现按需加载的策略，即只有当收到第一个请求时才加载模型。
- 资源监控：监控应用的资源使用情况，确保不会因为加载大型模型而影响应用的稳定性。
- 优雅降级：在模型加载过程中，可以提供一些基本的服务，或者显示加载状态，以提高用户体验。
- 分时启动：在一些情况下，可以考虑在低峰时段预先加载模型，以减少对用户请求的影响。
在实际应用中，是否在应用启动时加载模型，以及如何加载，需要根据具体的业务需求、模型使用频率和服务器资源状况来决定。