Что может стать причиной снижения производительности приложения, разработанного с использованием FastAPI?

Снижение производительности приложения на FastAPI может быть вызвано несколькими причинами:

• Блокирующие операции в синхронном коде. FastAPI построен на асинхронном фреймворке Starlette, поэтому если в обработчиках используются блокирующие вызовы (например, длительные операции с базой данных без асинхронного драйвера, чтение/запись файлов), это замедляет обработку запросов.

• Неоптимальная работа с базой данных. Отсутствие индексов, медленные запросы, отсутствие кэширования или использование синхронных драйверов в асинхронном коде.

• Неправильная настройка сервера. Например, запуск приложения с одним воркером или без использования Uvicorn/Gunicorn с несколькими воркерами.

• Большой объем данных в ответах без сжатия или пагинации.

• Отсутствие кэширования часто запрашиваемых данных.

Пример блокирующего кода, который замедлит FastAPI:

from fastapi import FastAPI
import time

app = FastAPI()

@app.get("/block")
def blocking_endpoint():
    time.sleep(5)  # блокирующая задержка
    return {"message": "done"}

Лучше использовать асинхронные вызовы и не блокировать event loop.