FastAPI性能优化：从代码到部署的效率提升指南
FastAPI性能优化需从代码、异步、数据库、缓存、部署五方面系统推进。代码层面：优先用`async def`处理IO密集任务（如异步数据库查询），用生成器或分页减少内存占用，利用参数验证过滤无效请求。异步编程需区分任务类型：IO密集用异步框架，CPU密集通过`ThreadPoolExecutor`提交线程池处理。数据库优化核心是连接池复用、索引优化（避免全表扫描）、批量操作（如`bulk_insert`）及延迟加载。缓存策略适合高频访问数据：简单场景用`cachetools`内存缓存，多实例部署选Redis分布式缓存。部署端通过Gunicorn+Uvicorn多进程/线程、Nginx反向代理静态资源，容器化（Docker）配合K8s实现弹性扩缩容。优化需先定位瓶颈，从代码到部署逐步推进，优先解决高性价比问题（如索引、缓存），并持续监控迭代。
阅读全文MongoDB与Redis：缓存与数据库的组合策略
本文介绍MongoDB与Redis组合优化系统性能的方法。MongoDB为文档型数据库，适合长期存储复杂半结构化数据（如商品详情），但磁盘IO慢；Redis为内存缓存，速度快，适合高频热点数据（如热门商品），但内存有限。单独使用各有瓶颈，组合可分工协作：MongoDB负责长期存储，Redis负责高频缓存，分担MongoDB压力。 常见策略包括：缓存MongoDB热点数据（用户请求优先查Redis，无则查MongoDB并更新缓存）、会话管理（Redis存用户token）、高频计数器/排行榜（Redis有序集合）、临时数据存储。需注意缓存穿透（空数据请求查MongoDB）、击穿（热点key过期压力骤增）、雪崩（大量key过期涌入MongoDB），解决方法如缓存空值、随机过期、预热缓存等。 总结：组合实现“长期存储+高频缓存”分工，提升性能，需灵活应用场景并关注缓存问题。
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