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Strategia B: Context manager asincrono
Come funziona
Si ridefinisce GeminiHandler affinché esponga un metodo async def aclose(self) (o __aexit__) che chiude la connessione con Gemini, annulla task interni, svuota code e pulisce risorse.

Si crea un helper tipo:

python
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from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def connect_gemini(api_key: str):
    handler = GeminiHandler(api_key)
    # (Eventualmente, lancia qui TaskGroup per run() e feed_audio())
    try:
        yield handler
    finally:
        await handler.aclose()
Ogni volta che arriva una nuova WebSocket, nell’endpoint si fa:

python
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@app.websocket("/client-audio")
async def ws_audio(websocket: WebSocket):
    async with connect_gemini(API_KEY) as gh:
        await websocket.accept()
        try:
            while True:
                raw = await websocket.receive_bytes()
                await gh.receive(raw)
        except WebSocketDisconnect:
            # esce dall’async with → __aexit__() chiude tutto
            pass
In questo modo, ad ogni nuova connessione:

Viene istanziato un nuovo GeminiHandler, senza alcun global condiviso.

Viene eseguita la coroutine handler.run() e la coroutine di “feeding” dentro un contesto che, una volta uscito, chiama handler.aclose().

Tutti i task figli possono essere legati a un TaskGroup locale all’interno del connect_gemini, così che la chiusura del context manager faccia kill immediato dei figli.

Pro rispetto ai requisiti
Isolamento completo

Ogni client crea il suo GeminiHandler(api_key). Non ci sono variabili globali: tutto è incapsulato nell’istanza che vive solo per la durata di quella connessione.

Se un secondo client apre un WebSocket, un’altra istanza di GeminiHandler viene creata in contesto diverso.

Pulizia totale automatica

Grazie a asynccontextmanager, al finally interno si chiama await handler.aclose().

All’interno di GeminiHandler.aclose(), ci si occupa di settare quit, annullare ogni task in corso (ad esempio annullare i TaskGroup), chiudere il client gRPC/HTTP di genai, svuotare code, forzare GC di eventuali buffer, etc.

Non rimangono code residue né task orfani: appena il WebSocketRaise WebSocketDisconnect, il codice esce dall’async with e pulisce subito.

Performance

Si evita di avere un grosso pool globale di handler: ogni handler è lean e vive solo il tempo strettamente necessario.

Python 3.13 supporta TaskGroup nativamente, quindi si usa TaskGroup per “supervisionare” tutte le coroutine figlie: la cancellazione è O(1) e sincrona, senza dover tenere flag manuali in loop.

Le code (asyncio.Queue o deque) diventano interne all’istanza e non concorrono più per un lock globale, diminuendo la contesa tra client.

Maggiore quantità di codice

Devi riscrivere GeminiHandler come un vero contesto asincrono e definire aclose() che chiuda ogni risorsa (sessione gRPC, WebSocket Gemini, code, event loop).

Serve definire un piccolo “TaskGroup manager” dentro connect_gemini anziché il semplice create_task().

Tutto sommato, rimane gestibile e lineare.

Contro
Richiede di rifattorizzare il GeminiHandler (metodi di “chiusura pulita” e TaskGroup).

Se dentro aclose() non si fa bene ordine su tutte le risorse, potrebbero restare leak (ma questa è una domanda di corretto design, non di limiti tecnici).

Conclusione
Molto consigliata: rispetta pienamente i tuoi requisiti di isolamento, pulizia e performance.

Python 3.13 semplifica l’uso di TaskGroup, rendendo la cancellazione atomica dei figli praticamente “integrata”.

Strategia C: Dependency Injection FastAPI (yield-depend)
Come funziona
FastAPI supporta la dichiarazione di “dipendenze” asincrone con yield. In pratica, si definisce:

python
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async def get_gemini_handler():
    async with connect_gemini(API_KEY) as handler:
        yield handler
    # qui, appena l’endpoint finisce o il client WS si disconnette,
    # FastAPI esegue il ‘finally’ di connect_gemini → handler.aclose()
Nell’endpoint WebSocket, dichiari gh: GeminiHandler = Depends(get_gemini_handler).

FastAPI cerca di costruire la dipendenza: chiama get_gemini_handler(), passa l’oggetto handler al WS handler, e quando l’endpoint WS termina o viene forzato (disconnect), richiama il codice dopo il yield, cioè il cleanup di connect_gemini.

In sostanza, è la combinazione tra la strategia B (async context-manager) e il dependency system di FastAPI: non devi mettere l’async with manuale dentro al corpo del WebSocket.

Pro rispetto ai requisiti
Isolamento totale

Ogni chiamata al WS endpoint riceve una nuova istanza restituita da get_gemini_handler().

Non esistono globali: ogni dipendenza è creata, passata e distrutta localmente.

Pulizia automatica

FastAPI garantisce che, alla chiusura dell’endpoint WS (anche in caso di eccezione), venga eseguita la parte “post-yield” della dipendenza.

Quindi, non serve catchare manualmente WebSocketDisconnect: la libreria gestisce l’iniezione e l’uscita di contesto.

Performance

Equivalente alla Strategia B (anzi, riduce un po’ di boilerplate); TaskGroup e aclose() rimangono invariate.

Non si generano costi aggiuntivi: FastAPI semplicemente ordina un ulteriore awaited call alla chiusura.

Maggiore quantità di codice

Poco più di B: hai un modulo “dipendenze” e dichiari in testata Depends(...), ma è molto lineare.

Contro
Dipendenza strettamente legata a FastAPI: se vorrai rendere il modulo indipendente, non puoi estrarre del tutto GeminiHandler da quest’integrazione.

Se le dipendenze diventano troppe, c’è un piccolo overhead di parsing degli annotation di FastAPI → ma trascurabile.

Conclusione
Raccomandata se vuoi integrare a 360° con FastAPI, senza variabili globali e con cleanup “chiama-e-pulisci” garantito.

È fondamentalmente la Strategia B con un wrapper di convenience di FastAPI.





Strategia D: TaskGroup / supervision tree (Python 3.11+)
Come funziona
Invece di scomporre tutto in un context manager, tieni tutta la logica di run() e feed_audio() dentro a un asyncio.TaskGroup(), aperto e chiuso all’interno dell’endpoint WS.

Esempio minimalista all’interno del WS:

python
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@app.websocket("/client-audio")
async def ws_audio(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()

    handler = GeminiHandler(api_key)
    tg = asyncio.TaskGroup()
    async with tg:
        tg.create_task(handler.run())       # task1
        tg.create_task(handler.feed_audio())  # task2

        try:
            while True:
                data = await websocket.receive_bytes()
                await handler.receive((sample_rate, data))
        except WebSocketDisconnect:
            # Esce dall’async with → tg.cancel() annulla run() e feed_audio()
            pass
Il punto chiave: quando l’async with tg: termina (cioè quando esci dallo scope, per WebSocketDisconnect), Python provvede a:

chiamare tg.cancel() in automatico, che invia CancelledError a tutte le coroutine figlie;

quindi aspetta che finiscano di cancellarsi.

Dentro GeminiHandler.run() e feed_audio(), devi gestire correttamente la cancellazione (ad esempio ignorare o intercettare asyncio.CancelledError e chiudere le eventuali connessioni gRPC/HTTP).

Pro rispetto ai requisiti
Isolamento per client

Ogni istanza di GeminiHandler è creata dentro la funzione ws_audio, non esiste alcun global.

Ogni client ottiene il suo TaskGroup dedicato: nessuna condivisione tra istanze.

Pulizia automatica e veloce

L’exit di async with tg: chiude TUTTI i figli, anche se stanno aspettando sull’I/O o in sleep.

Non serve nemmeno un flag manuale come handler.quit.set(): basta lasciare che CancelledError venga sollevato dentro i metodi e catturato, chiudendo le risorse.

Performance elevata

TaskGroup è la forma “nativa” Python 3.13 per gestire un gruppo di task in maniera atomica: non ci sono lock aggiuntivi, non c’è polling continuo di flag.

Null’altro influenza la CPU: appena il client si disconnette, tutto si cancella nel giro di microsecondi.

Maggiore quantità di codice

Occorre riscrivere GeminiHandler per essere “cancel-safe”: in ogni punto potenzialmente bloccante (ad es. await session.start_stream(…)) potresti incorrere in CancelledError e serve gestire i cleanup dentro un blocco except asyncio.CancelledError:.

Devi evitare di incastrarti in loop while not handler.quit.is_set(): sostituisci con while True e lascia che la cancellazione interrompa la coroutine.

Bisogna ripensare la closure delle code: se nel frattempo un’iterazione scrive qualcosa su una queue, bisogna controllare che l’istanza sia ancora “viva”.

Contro
Se all’interno di GeminiHandler.run() apri connessioni esterne (ad es. un async with client.aio.live.connect(...) as session:), devi assicurarti che all’annullamento venga chiuso correttamente il context manager del client gRPC. Può voler dire gestire più try/except per evitare resource leak.

L’uso di TaskGroup è potente, ma richiede un po’ di “attenzione alle eccezioni” FRATTE: ogni sottocoroutine deve liberare al volo le sue risorse, perché TaskGroup non “fa” magicamente il cleanup di oggetti interni.

Conclusione
Molto indicata per un contesto ad alta concorrenza, dove ogni WS crea un mini-“supervisor” che garantisce kill/cleanup contestuale.

Proprio perché usi Python 3.13, TaskGroup è la strada più “idiomatica” per non lasciare task orfani, a patto di riscrivere GeminiHandler in modo che supporti la




Strategia L: Middleware lifespan
Come funziona
In FastAPI esiste un meccanismo di lifespan event:

python
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@app.on_event("startup")
async def init_global_resources():
    # Ad es. inizializzo la connessione a Google GenAI in shared pool
    global genai_client
    genai_client = genai.Client(api_key=API_KEY)
@app.on_event("shutdown")
async def cleanup_global_resources():
    await genai_client.aclose()
L’idea è di spostare tutta la creazione/chiusura di risorse “lente” (ad es. l’HTTP client di Gemini) nel ciclo di vita dell’app, anziché dentro a ogni handler.

L’GeminiHandler riceve in __init__ un client già pronto e lo usa, ma non se ne preoccupa di creare/chiudere dal basso.

La chiusura “per client” rimane responsabilità dell’handler, ma almeno il client gRPC è uno solo e condiviso in pool.

Pro rispetto ai requisiti
Isolamento client-client

L’istanza di genai_client è globale, ma spendibile in parallelo fra più handler (ipotizzando che il client gRPC supporti concurrency).

Le code audio, TaskGroup e variabili di stato rimangono isolate in ciascun handler, ma l’oggetto “client” in condivisione è un punto di possibile contesa.

Pulizia

Il singolo “client gRPC” viene chiuso all’arresto del server; il cleanup “per client” continua a necessitare di context manager/TaskGroup.

Non risolve la questione di cancellare i Task interni, ma riduce overhead di creare N volte lo stesso client.

Performance

Probabilmente migliora leggermente il cold startup di ogni handler (un solo pool di connessioni gRPC).

Tuttavia, se il client gRPC non è thread-safe o non supporta multi-connessioni, rischi di rallentamenti e code lock.

Quantità di codice

Leggermente ridotta, perché non costruisci/distruggi ogni volta il client gRPC.

Però rimane da implementare handler.aclose() solo per le code interne e i task, e non per il client gRPC.

Contro
Il client gRPC/HTTP è davvero thread-safe? Nel caso di Gemini Live, non è detto: spesso gli SDK gRPC richiedono che un canale sia usato da una sola coroutine.

Quindi potresti incorrere in rallentamenti se 10 client streaming cercano di “leggere/scrivere” simultaneamente sullo stesso canale.

Non risolve il problema “no globali”: sposta solo un pezzo di global, ma non tutto.

Conclusione
Utilizzabile come ottimizzazione lato performance, ma non basta da sola per il requisito di isolation totale.

Combinala con Strategia B o D per gestire in modo elegante il cleanup “per client” mantenendo un pool gRPC condiviso.

Strategia M: Pooling con TTL
Come funziona
Mantieni un pool {client_id: (handler, last_seen_timestamp)}.

Ogni volta che un client manda un chunk audio, aggiorni pool[client_id].last_seen = now().

In parallelo, avvii un piccolo cron job o asyncio.Task che, ogni X secondi, scorre il pool e:

Se now() – last_seen > TTL (ad es. 30 secondi senza ricevere alcun chunk), presuppone che il client sia “morto” → chiama await handler.aclose() e rimuove l’entry dal pool.

Alla WebSocketDisconnect, se ti accorgi subito (catch), puoi ignorare il TTL e far partire subito handler.aclose().

Pro rispetto ai requisiti
Isolamento

Il pool è una mappa di handler distinti: ogni handler ha le proprie code, TaskGroup, buffer.

Nessun global “statico”: il pool è solo un registry, e gli handler stessi vivemmo isolati.

Pulizia

Garantita entro un massimo di TTL: se il client si disconnette bruscamente, potresti aspettare fino a TTL per chiudere realmente l’handler.

Se invece vuoi cleanup immediato, combini con il WebSocketDisconnect all’interno del WS handler e chiudi subito.

Performance

Ottimo in scenario con molti client che si connettono e disconnettono frequentemente: il TTL evita di tenere aperti handler orfani per troppo tempo (limita leak).

Occorre un po’ di CPU per fare il polling sul pool (ma se il TTL è alto, il job può girare a cadenza ridotta, es. 1 – 5 s).

È praticamente simile a E, ma con “reminder” automatico per chiudere le sessioni inattive.

Quantità di codice

Abbastanza: definisci la struttura pool, la funzione di “janitor” che gira in background, l’handler di WS che aggiorna last_seen, l’aclose().

Se già stavi usando B o D dentro l’handler, devi solo incapsulare la logica di “timeout di inattività”.

Contro
Il TTL introduce un ritardo (anche se minimo) nella distruzione: in molti casi vuoi pulire immediatamente.

Se il job di pulizia si blocca o salta un giro, potresti avere handler zombie.

Richiede comunque che GeminiHandler esponga un metodo aclose() ben fatto.

Conclusione
Interessante se prevedi un pool di sessioni da tenere vive per un po’, ma probabilmente più complesso di quanto necessiti per un singolo WS che si chiude e basta.

È un hybrid tra E e “janitor centralizzato”: consigliato se temi i “client zombie” ma vuoi comunque un timeout di backstop.







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