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FastAPI请求超时？异步处理与性能优化指南
FastAPI请求超时的本质是服务器处理时间超过客户端等待阈值，常见原因有用户网络卡顿、服务器负载过高、接口本身耗时（如IO操作），会导致用户体验差、请求失败等问题。 FastAPI设置超时的方式：路由级通过`async def`函数的`timeout`参数（如`@app.get("/slow-task", timeout=10)`）；全局级可通过中间件实现（如拦截请求后设置`asyncio.wait_for`超时10秒）。 异步处理是提升速度的关键：异步路由（`async def`）用`await`调用非阻塞操作（如异步数据库查询），后台任务（`BackgroundTasks`或`asyncio.create_task`）处理无需即时返回的任务（如发邮件）。 性能优化需综合：缓存高频数据（`lru_cache`或Redis）、配置数据库连接池（如`asyncpg`）、优化数据库（避免N+1查询、加索引、批量操作）、部署时用多进程（Uvicorn多worker）或负载均衡。 综合优化步骤：设合理超时阈值、异步处理IO密集任务、缓存高频数据、优化数据库连接、部署
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