FastAPI性能優化：從代碼到部署的效率提升指南
FastAPI性能優化需從代碼、異步、數據庫、緩存、部署五方面系統推進。代碼層面：優先用`async def`處理IO密集任務（如異步數據庫查詢），用生成器或分頁減少內存佔用，利用參數驗證過濾無效請求。異步編程需區分任務類型：IO密集用異步框架，CPU密集通過`ThreadPoolExecutor`提交線程池處理。數據庫優化核心是連接池複用、索引優化（避免全表掃描）、批量操作（如`bulk_insert`）及延遲加載。緩存策略適合高頻訪問數據：簡單場景用`cachetools`內存緩存，多實例部署選Redis分佈式緩存。部署端通過Gunicorn+Uvicorn多進程/線程、Nginx反向代理靜態資源，容器化（Docker）配合K8s實現彈性擴縮容。優化需先定位瓶頸，從代碼到部署逐步推進，優先解決高性價比問題（如索引、緩存），並持續監控迭代。
閱讀全文FastAPI請求超時？異步處理與性能優化指南
FastAPI請求超時的本質是服務器處理時間超過客戶端等待閾值，常見原因有用戶網絡卡頓、服務器負載過高、接口本身耗時（如IO操作），會導致用戶體驗差、請求失敗等問題。 FastAPI設置超時的方式：路由級通過`async def`函數的`timeout`參數（如`@app.get("/slow-task", timeout=10)`）；全局級可通過中間件實現（如攔截請求後設置`asyncio.wait_for`超時10秒）。 異步處理是提升速度的關鍵：異步路由（`async def`）用`await`調用非阻塞操作（如異步數據庫查詢），後臺任務（`BackgroundTasks`或`asyncio.create_task`）處理無需即時返回的任務（如發郵件）。 性能優化需綜合：緩存高頻數據（`lru_cache`或Redis）、配置數據庫連接池（如`asyncpg`）、優化數據庫（避免N+1查詢、加索引、批量操作）、部署時用多進程（Uvicorn多worker）或負載均衡。 綜合優化步驟：設合理超時閾值、異步處理IO密集任務、緩存高頻數據、優化數據庫連接、部署
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