Как решишь проблему перегрузки сервера Load Average

Для снижения Load Average можно применить несколько стратегий:

1. Оптимизация кода – выявление узких мест через профайлеры (cProfile, Py-Spy) и оптимизация медленных участков.

2. Асинхронность – использование asyncio для I/O-bound задач или threading/multiprocessing для CPU-bound.

async def handle_request(request):
    await some_io_operation()  # Не блокирует event loop

3. Очереди задач – вынос тяжелых операций в брокеры (RabbitMQ, Celery).

4. Кеширование – Redis/Memcached для частых запросов.

5. Лимитирование – rate-limiting (например, через FastAPI middleware).

6. Вертикальное/горизонтальное масштабирование – добавление ресурсов или балансировка нагрузки (Nginx, Kubernetes).

7. Graceful degradation – временное отключение неключевых функций при пиковой нагрузке.

Для мониторинга: Prometheus + Grafana или встроенный psutil:

import psutil
print(psutil.getloadavg())  # Мониторинг нагрузки

Критично понимать природу высокой нагрузки (CPU, I/O, блокирующие вызовы) перед оптимизацией.