Какие факторы влияют на пропускную способность приложения на FastAPI?

Пропускная способность (производительность) асинхронного веб-приложения на FastAPI в основном зависит от того, насколько эффективно используется его неблокирующая природа. Ключевые факторы:

1. Блокирующие I/O операции Любые синхронные вызовы (например, time.sleep(), работа с файлами, запросы к БД через синхронный драйвер) блокируют event loop и не позволяют серверу обрабатывать другие запросы. Решение: Использовать async def для эндпоинтов и await для всех I/O-bound задач.

   import time
   from fastapi import FastAPI
   
   app = FastAPI()
   
   # ПЛОХО: этот эндпоинт блокирует event loop на 2 секунды
   @app.get("/bad")
   def sync_endpoint():
       time.sleep(2)
       return {"message": "Done"}

2. Синхронные драйверы баз данных Использование стандартных, синхронных ORM и драйверов (например, psycopg2) в асинхронном коде сводит на нет все преимущества FastAPI. Решение: Применять асинхронные аналоги, такие как asyncpg для PostgreSQL, motor для MongoDB и использовать асинхронные ORM (например, SQLAlchemy в async-режиме).

3. "Тяжелые" middleware Каждая middleware добавляет задержку к обработке запроса. Сложная или блокирующая логика в них может стать узким местом. Решение: Анализировать и оптимизировать код middleware, оставляя только необходимую логику и обеспечивая ее асинхронность.

4. Конфигурация ASGI-сервера Неправильное количество воркеров в ASGI-сервере (например, Gunicorn с Uvicorn) не позволяет эффективно утилизировать ресурсы CPU. Решение: Использовать рекомендованную формулу для количества воркеров: (2 * количество_ядер_CPU) + 1.

5. Сложная сериализация/валидация Обработка больших JSON-объектов или очень сложных моделей Pydantic может занимать значительное процессорное время, так как это CPU-bound задача. Решение: Упрощать модели, использовать response_model_exclude для исключения ненужных полей, выносить сложные вычисления в фоновые задачи.