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Python
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Python
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性能监控工具模块
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提供代码块执行时间统计功能，用于接口性能分析。
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如需再次启用性能监控，只需在 controller 中导入 from app.utils.performance_timer import timer 并添加 with timer(...) 包裹需要监控的代码块即可
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import time
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from contextlib import asynccontextmanager, contextmanager
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from app.core.logging_config import get_api_logger
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# 获取API专用日志器
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api_logger = get_api_logger()
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# 同步的上下文管理器，使用@contextmanager修饰
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@contextmanager
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def timer(label: str, user_count: int = 0):
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"""上下文管理器：用于测量代码块执行时间
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Args:
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label: 统计标签，用于标识被测量的代码块
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user_count: 用户数，可选参数，用于记录处理的用户数量
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Usage:
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with timer("获取用户列表"):
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users = get_users()
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with timer("批量处理", user_count=len(user_ids)):
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process_users(user_ids)
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"""
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start = time.perf_counter()
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try:
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yield
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finally:
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elapsed = (time.perf_counter() - start) * 1000 # 转换为毫秒
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extra_info = f", 用户数: {user_count}" if user_count > 0 else ""
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api_logger.info(f"[性能统计] {label}: {elapsed:.2f}ms{extra_info}")
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# 异步的上下文管理器，使用@asynccontextmanager装饰
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@asynccontextmanager
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async def async_timer(label: str, user_count: int = 0):
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"""异步上下文管理器：用于测量包含 await 的异步代码块执行时间
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Args:
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label: 统计标签，用于标识被测量的代码块
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user_count: 用户数，可选参数，用于记录处理的用户数量
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Usage:
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async with async_timer("获取用户列表"):
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users = await get_users()
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async with async_timer("批量处理", user_count=len(user_ids)):
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await process_users(user_ids)
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"""
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start = time.perf_counter()
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try:
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yield
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finally:
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elapsed = (time.perf_counter() - start) * 1000 # 转换为毫秒
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extra_info = f", 用户数: {user_count}" if user_count > 0 else ""
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api_logger.info(f"[性能统计] {label}: {elapsed:.2f}ms{extra_info}")
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