解决microsoft/sample-app-aoai-chatGPT中的异步客户端会话未关闭问题
在基于Azure OpenAI构建的聊天应用microsoft/sample-app-aoai-chatGPT中,开发团队遇到了一个典型的异步编程问题——未关闭的客户端会话。这个问题虽然不会立即导致应用崩溃,但长期运行后可能引发内存泄漏和性能下降。
问题现象
应用在启用聊天历史功能并处理多个并发请求时,日志中会出现"Unclosed client session"警告信息。这表明应用程序创建的异步客户端会话没有被正确关闭,导致资源未被释放。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题出在CosmosDB客户端的初始化逻辑上。当应用使用DefaultAzureCredential进行身份验证时,创建的是一个异步版本的凭据对象(aio),但这个异步会话没有被正确管理生命周期。
具体来看,在app.py文件的init_cosmosdb_client()函数中,当AZURE_COSMOSDB_ACCOUNT_KEY未设置时,代码会使用DefaultAzureCredential()创建凭据。问题在于这个异步凭据对象没有被显式关闭。
解决方案
针对这个问题,社区提出了两种有效的解决方案:
方案一:使用上下文管理器管理异步凭据
最简单的修复方法是使用Python的async with语法来管理DefaultAzureCredential的生命周期:
async def init_cosmosdb_client():
if not AZURE_COSMOSDB_ACCOUNT_KEY:
async with DefaultAzureCredential() as credential:
# 使用credential初始化Cosmos客户端
else:
credential = AZURE_COSMOSDB_ACCOUNT_KEY
这种方法确保凭据对象在使用完毕后会被自动关闭,解决了资源泄漏问题。
方案二:全局单例模式优化
考虑到CosmosClient的初始化是一个重量级操作,官方文档建议在整个应用生命周期中保持单例实例。更完善的解决方案是:
- 在应用启动时初始化CosmosDB客户端
- 将客户端实例存储在应用上下文中
- 使用事件机制确保路由处理前客户端已就绪
实现代码示例:
cosmos_db_ready = asyncio.Event()
def create_app():
app = Quart(__name__)
@app.before_serving
async def init():
try:
app.cosmos_conversation_client = await init_cosmosdb_client()
cosmos_db_ready.set()
except Exception as e:
logging.exception("初始化CosmosDB客户端失败")
app.cosmos_conversation_client = None
raise e
return app
在路由处理函数中,首先等待数据库就绪:
async def add_conversation():
await cosmos_db_ready.wait()
# 使用current_app.cosmos_conversation_client操作数据库
最佳实践建议
-
资源管理:对于所有实现了异步上下文管理协议的对象,都应使用async with语法确保资源释放
-
客户端生命周期:重量级客户端应考虑应用级单例模式,避免重复初始化开销
-
错误处理:数据库连接初始化应放在应用启动阶段,失败时尽早暴露问题
-
就绪检查:使用事件机制确保依赖服务就绪后再处理请求
这种设计不仅解决了原始问题,还提高了应用的健壮性和性能表现。对于生产环境中的Python异步应用开发,这些模式都值得借鉴。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C031
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00