能，但效果和预期可能不一致；uvicorn默认单进程单线程异步模型，–workers启多进程（各带独立事件循环），–threads仅控制各worker内同步调用的线程池大小，不影响asgi异步请求处理。
uvicorn 启动时 --workers 和 --threads 能一起用吗？
能，但效果和预期可能不一致。uvicorn 默认是单进程 + 单线程的异步模型，加 --workers 会启用多个独立进程（每个进程有自己的事件循环），而 --threads 只在每个 worker 进程内控制线程池大小——它不用于处理 http 请求，只影响同步阻塞调用（比如 time.sleep()、数据库 sync driver、文件读写等）。
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--workers N：启动 N 个独立 uvicorn 进程，由主进程管理（需--reload关闭，否则 fork 失败） -
--threads M：每个 worker 内部用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=M)执行同步函数 - uvicorn 本身不支持多线程处理 ASGI 请求；所有 async route 都跑在主线程的 Event loop 上，
--threads对它们没影响
什么时候该开 --workers？又为什么多数情况别乱开
开 --workers 的唯一合理场景是：你确认应用里有大量 CPU 密集型同步代码（如 numpy 计算、图像处理），且无法改造成 async 或用 run_in_executor 显式调度。
- 多进程能绕过 GIL，真正并行利用多核 CPU
- 但代价明显：内存占用翻倍（每个 worker 加载完整 app）、进程间无共享状态、信号处理更复杂、热重载失效（
--reload和--workers互斥） - 如果只是 I/O 密集（HTTP 调用、DB 查询），开多进程反而增加上下文切换开销，不如专注优化 async 实现和连接池
--workers 下的 lifespan 和全局变量行为很危险
uvicorn 的 lifespan 协议（startup/shutdown）会在每个 worker 进程里单独执行一次，不是“整个服务只跑一次”。
全局变量（比如
cache = {}）在每个 worker 里都是独立副本，互相不可见立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
数据库连接池、redis 客户端、日志 handler 等如果在模块顶层初始化，会被复制 N 份，可能触发连接数超限或日志重复
常见错误现象：
ConnectionRefusedError（Redis 连接池爆满）、psycopg2.OperationalError: too many clients、缓存不一致启动逻辑必须放在
lifespan里，而不是模块顶层所有共享资源（DB、cache、metrics）应通过依赖注入或 lazy init 控制生命周期
不要依赖
atexit或<strong>del</strong>清理，worker 可能被 signal 强杀，不走 python 正常退出流程
替代方案比硬上多进程更靠谱
真正需要吞吐量时，优先考虑横向扩展（多个 uvicorn 实例 + 反向代理），而不是单机堆 --workers。
- 单机用
--workers 1 --loop auto（默认） +asyncpg/httpx.AsyncClient/aiofiles，90% 场景够用 - CPU 密集任务丢给
run_in_executor，配合--threads控制并发度，避免阻塞 event loop - 必须多进程？用
gunicorn+uvicorn.workers.UvicornWorker，它对 lifespan、信号、reload 支持更稳，配置也更清晰
uvicorn 的多进程不是“开个参数就变快”，它是把单点问题拆成 N 个单点问题——每个点都得自己管好资源、状态、生命周期。稍不注意，就从性能优化变成运维噩梦。