应使用 async with semaphore 而非手动 acquire()/release()，因其自动异常安全释放；装饰器须为异步函数并接收预创建的 Semaphore 实例，避免新建或闭包共享；FastAPI 中推荐依赖注入替代装饰器。
限流装饰器里直接 await semaphore.acquire() 会出错
因为 acquire() 是协程函数，不能在同步装饰器里直接调用。常见错误是写成 semaphore.acquire()（漏掉 await），结果返回一个协程对象而非布尔值，后续逻辑崩掉；或者强行 await 在普通函数里，触发 RuntimeError: await outside async function。
- 装饰器本身必须是异步的（即返回
async def包裹的协程），或用functools.wraps+asyncio.create_task做调度层包装 - 信号量实例需在事件循环生命周期内共享，不能每次装饰都新建
asyncio.Semaphore(5)，否则限流失效 - 推荐把
semaphore作为参数传入装饰器工厂，而非闭包捕获——避免多个装饰器实例误用同一变量引发竞态
用 async def 装饰器工厂实现可配置限流
这是最清晰、易测、可复用的方式。装饰器不自己管理信号量，而是接收一个已初始化的 semaphore 实例：
import asyncio from functools import wrapsdef with_semaphore(semaphore): def decorator(func): @wraps(func) async def wrapper(*args, *kwargs): async with semaphore: # 自动 acquire/release，含异常安全 return await func(args, **kwargs) return wrapper return decorator
全局信号量（按业务场景统一管理）
api_semaphore = asyncio.Semaphore(3)
@with_semaphore(api_semaphore) async def fetch_user(user_id: int): await asyncio.sleep(0.5) return {"id": user_id, "name": "alice"}
-
async with semaphore是唯一推荐方式：它隐式调用acquire()和release()，即使func抛异常也保证释放 - 若需区分不同接口的并发上限（如 /users 限 3，/orders 限 10），就定义多个
semaphore实例，分别传给对应装饰器 - 别在装饰器里做
await asyncio.sleep()或其他 I/O —— 它只负责准入控制，逻辑应下沉到被装饰函数中
FastAPI 路由中用依赖注入更自然
在 FastAPI 这类框架里，硬套装饰器反而绕路。直接用 Depends 注入带信号量的依赖，语义更正、测试更方便：
from fastapi import Depends, FastAPI import asyncioapp = FastAPI() sem = asyncio.Semaphore(5)
async def rate_limited(): async with sem: yield
@app.get("/data") async def getdata( = Depends(rate_limited)): return {"status": "ok"}
- 依赖函数
rate_limited返回的是上下文管理器，Depends会自动await并清理 - 这种方式天然支持作用域（
scope="request"），且可与BackgroundTasks、中间件等正交组合 - 如果需要动态限流（如按用户 token 限频），就别用全局
semaphore，改用字典缓存 per-user 的asyncio.Semaphore实例，但要注意内存泄漏和过期清理
手动 acquire/release 的坑比你想象得多
有人为了“灵活控制”，放弃 async with，改用手动 acquire() + try/finally release()。这在简单场景看似可控，但极易出错：
- 一旦
func内部抛出未捕获异常，finally可能来不及执行，导致信号量永久卡死（死锁） - 协程取消（
asyncio.CancelledError）时，finally不一定运行，release()就丢了 -
acquire()本身可能被取消 —— 它返回一个可等待对象，若在等待期间被 cancel，不会自动回滚计数器 - 结论：除非你真需要在
acquire()后、执行前插入日志或审计逻辑，否则一律用async with。它不是语法糖，是安全边界。
信号量不是魔法，它只管“进来的数量”，不管“出去的速度”。如果你的协程平均耗时翻倍，而并发数没调低，排队延迟就会指数上升——这点常被忽略。
