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MongoDB與Redis：緩存與數據庫的組合策略
本文介紹MongoDB與Redis組合優化系統性能的方法。MongoDB爲文檔型數據庫，適合長期存儲複雜半結構化數據（如商品詳情），但磁盤IO慢；Redis爲內存緩存，速度快，適合高頻熱點數據（如熱門商品），但內存有限。單獨使用各有瓶頸，組合可分工協作：MongoDB負責長期存儲，Redis負責高頻緩存，分擔MongoDB壓力。 常見策略包括：緩存MongoDB熱點數據（用戶請求優先查Redis，無則查MongoDB並更新緩存）、會話管理（Redis存用戶token）、高頻計數器/排行榜（Redis有序集合）、臨時數據存儲。需注意緩存穿透（空數據請求查MongoDB）、擊穿（熱點key過期壓力驟增）、雪崩（大量key過期湧入MongoDB），解決方法如緩存空值、隨機過期、預熱緩存等。 總結：組合實現“長期存儲+高頻緩存”分工，提升性能，需靈活應用場景並關注緩存問題。
閱讀全文學會MongoDB索引：讓你的查詢速度提升10倍
MongoDB索引用於提升查詢性能，解決無索引時“全表掃描”（時間複雜度O(n)）的低效問題，有索引後複雜度降爲O(log n)，如同圖書館目錄定位書籍。索引是存儲字段值與文檔位置映射的特殊數據結構（基於B樹/B+樹）。 基本類型：單字段索引（最常用，如`db.users.createIndex({age:1})`）；複合索引（多字段，如`{age:1, gender:1}`，需遵循“最左前綴原則”）；還有多鍵、地理空間、文本索引等進階類型。 創建用`createIndex()`，驗證用`explain()`查看執行計劃。建議在頻繁查詢、排序或複合查詢字段建索引，數據量小、寫入極頻繁、低基數或重複率高字段則不宜建。注意避免過度索引、重複索引，用`explain`驗證是否生效，防止字段類型不匹配導致索引失效。
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