面试题：Python RESTful API的性能优化与高并发处理

可能导致性能问题的原因

阻塞式I/O操作：Python中默认的I/O操作是阻塞的，在高并发场景下，大量的I/O等待会浪费CPU资源，导致性能瓶颈。例如数据库查询、文件读取等操作。
全局解释器锁（GIL）：CPython解释器存在GIL，同一时间只有一个线程能执行Python字节码，多线程在CPU密集型任务下无法利用多核优势，对于高并发的计算任务性能不佳。
数据库连接开销：每次处理请求都创建新的数据库连接开销较大，高并发时频繁的连接创建和销毁会降低性能。
缓存缺失：如果没有合理使用缓存，相同数据的重复查询会加重数据库负担，降低API响应速度。
缺乏负载均衡：单台服务器处理所有请求，在高并发下容易达到性能极限。

代码层面优化

异步编程

FastAPI结合async和await：FastAPI支持异步编程，可以将I/O操作定义为异步函数。例如，使用asyncpg库进行异步数据库操作。

from fastapi import FastAPI
import asyncpg

app = FastAPI()

async def get_user_from_db(user_id):
    conn = await asyncpg.connect(user='user', password='password', database='test', host='127.0.0.1')
    result = await conn.fetchrow('SELECT * FROM users WHERE id = $1', user_id)
    await conn.close()
    return result

@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: int):
    user = await get_user_from_db(user_id)
    return user

使用uvloop：uvloop是一个快速的事件循环替代方案，可用于替代Python标准库中的asyncio事件循环。在FastAPI项目中，可通过以下方式使用：

import uvloop
import asyncio

uvloop.install()
asyncio.run(main())  # main是你的FastAPI应用启动函数

数据库连接池

使用aiomysql连接池（以MySQL为例）：在FastAPI中可以这样配置：

from fastapi import FastAPI
import aiomysql

app = FastAPI()

async def create_pool():
    pool = await aiomysql.create_pool(
        host='127.0.0.1',
        port=3306,
        user='user',
        password='password',
        db='test',
        autocommit=True
    )
    return pool

pool = asyncio.run(create_pool())

async def get_user_from_db(user_id):
    async with pool.acquire() as conn:
        async with conn.cursor() as cur:
            await cur.execute('SELECT * FROM users WHERE id = %s', (user_id,))
            result = await cur.fetchone()
            return result

@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: int):
    user = await get_user_from_db(user_id)
    return user

架构层面优化

负载均衡

使用Nginx：Nginx可以作为反向代理服务器实现负载均衡。在Nginx配置文件中，可以这样设置：

upstream fastapi_backend {
    server 192.168.1.10:8000;
    server 192.168.1.11:8000;
}

server {
    listen 80;
    server_name your_domain.com;

    location / {
        proxy_pass http://fastapi_backend;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

缓存策略

使用Redis缓存：在FastAPI中可以结合aioredis库使用Redis缓存。例如，缓存数据库查询结果：

from fastapi import FastAPI
import aioredis

app = FastAPI()
redis = aioredis.from_url('redis://127.0.0.1:6379')

async def get_user_from_db(user_id):
    # 假设这里是数据库查询逻辑
    pass

async def get_user(user_id: int):
    cached_user = await redis.get(f'user:{user_id}')
    if cached_user:
        return cached_user.decode('utf-8')
    user = await get_user_from_db(user_id)
    await redis.set(f'user:{user_id}', str(user))
    return user

面试题：Python RESTful API的性能优化与高并发处理

知识考点

面试题答案

可能导致性能问题的原因

代码层面优化

架构层面优化