Pourquoi l'Asynchrone en SQLAlchemy ?

🤔 Le problème du synchrone

Dans une application web classique avec SQLAlchemy synchrone, chaque requête HTTP bloque complètement le thread pendant l'attente de la base de données :

Synchrone - Bloquant

def get_user(user_id: str):
    user = session.query(User).filter(User.id == user_id).first()  # 🔴 Thread bloqué
    return user

# Si la DB met 100ms à répondre :
# - 1 requête = 1 thread occupé pendant 100ms
# - 10 requêtes simultanées = 10 threads occupés
# - Limite : ~50-200 connexions concurrentes max

Asynchrone - Non-bloquant

async def get_user(user_id: str):
    result = await db.execute(select(User).where(User.id == user_id))  # 🟢 Thread libéré pendant l'attente
    return result.scalars().first()

# Si la DB met 100ms à répondre :
# - 1 requête = 1 thread libéré pendant 100ms
# - 1000 requêtes simultanées = 1 seul thread nécessaire
# - Limite : ~10 000+ connexions concurrentes

⚡ Les gains concrets

📊 Performance

Amélioration typique

• x10 à x50 plus de requêtes simultanées
• -80% d'utilisation CPU pour les I/O
• -90% d'utilisation RAM (moins de threads)
• Latence réduite sous forte charge

🎯 Cas d'usage Hyperion

Avant (synchrone) :

50 utilisateurs qui consultent leurs événements simultanément
→ 50 threads Python actifs
→ Serveur surchargé à 50 utilisateurs

Après (asynchrone) :

500 utilisateurs qui consultent leurs événements simultanément
→ 1-2 threads Python actifs
→ Serveur fluide même à 500 utilisateurs

🧠 Principe simplifié

L'asynchrone, c'est comme un serveur de restaurant efficace :

::: code-group

1. Prendre commande table 1
2. Aller en cuisine et ATTENDRE le plat ⏰
3. Revenir avec le plat
4. Prendre commande table 2
5. Aller en cuisine et ATTENDRE le plat ⏰
→ 1 table servie toutes les 10 minutes

1. Prendre commande table 1
2. Donner commande en cuisine (sans attendre)
3. Prendre commande table 2
4. Prendre commande table 3
5. Récupérer plat table 1 (prêt)
6. Continuer...
→ 10 tables servies en 10 minutes

:::

🎯 Quand utiliser l'asynchrone ?

Asynchrone recommandé pour

• Applications web (FastAPI, Django Async)
• APIs REST avec beaucoup de trafic
• Microservices qui font des appels externes
• Applications avec I/O intensives (DB, fichiers, réseau)

Asynchrone non nécessaire pour

• Scripts de batch simples
• Applications avec très peu d'utilisateurs (<10 simultanés)
• Calculs intensifs (CPU-bound)

🔄 Migration en une phrase

Remplacez session.query() par await db.execute(select()) et ajoutez async/await partout.

Résultat : Votre application Hyperion peut servir 10x plus d'utilisateurs simultanés avec les mêmes ressources serveur.