面试题：Python的FastAPI实现高性能RESTful API的性能调优策略

异步编程

适用情况：当API需要进行I/O操作，如数据库查询、文件读取、网络请求等，这些操作往往会等待外部资源响应，占用线程资源，导致性能下降。使用异步编程可以在等待时释放线程，让其处理其他请求，提高整体吞吐量。例如在一个需要调用外部第三方接口获取数据的API中，使用异步编程能避免等待第三方接口响应时阻塞整个应用。
实施步骤：
1. 使用async关键字定义异步函数。比如数据库查询函数可以写成async def get_user_from_db(user_id):。
2. 在FastAPI路由中使用异步函数作为处理函数。例如@app.get("/users/{user_id}") async def get_user(user_id: int): user = await get_user_from_db(user_id); return user。
3. 确保使用的数据库驱动、网络请求库等支持异步操作。如使用asyncpg作为PostgreSQL的异步驱动，aiohttp进行异步网络请求。

缓存机制

适用情况：对于一些不经常变化的数据，频繁查询数据库或进行复杂计算获取相同结果会浪费资源。例如在一个新闻网站的API中，新闻的基本信息（标题、简介等）短时间内不会改变，适合使用缓存。
实施步骤：
1. 选择缓存工具，如aiocache。安装pip install aiocache。
2. 在FastAPI应用中配置缓存。例如：

from aiocache import Cache
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
cache = Cache(Cache.MEMORY)

@app.get("/news/{news_id}")
async def get_news(news_id: int):
    news = await cache.get(news_id)
    if news is None:
        # 从数据库获取新闻
        news = await get_news_from_db(news_id)
        await cache.set(news_id, news)
    return news

设置合理的缓存过期时间，根据数据更新频率调整。

中间件优化

适用情况：中间件可以在请求处理前后执行一些通用逻辑，如日志记录、身份验证、响应压缩等。例如在一个企业级API中，需要对每个请求进行身份验证，使用中间件能统一处理，且不影响业务逻辑。
实施步骤：
1. 创建中间件函数。例如身份验证中间件：

from fastapi import Request, HTTPException

async def auth_middleware(request: Request, call_next):
    token = request.headers.get("Authorization")
    if not token or not is_valid_token(token):
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Unauthorized")
    response = await call_next(request)
    return response

将中间件添加到FastAPI应用中。app.middleware("http")(auth_middleware)。
对于响应压缩中间件，可使用python -m pip install fastapi - compress，然后在应用中添加from fastapi_compress import FastAPICompress; FastAPICompress(app)。

面试题：Python的FastAPI实现高性能RESTful API的性能调优策略

知识考点

面试题答案

异步编程

缓存机制

中间件优化