FastAPI: 5 핵심 팁으로 API 성능 향상

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

Python 개발자, FastAPI 사용자, 백엔드 성능 최적화를 목표로 하는 개발자

핵심 요약

• async/await를 사용하여 I/O 작업을 비동기적으로 처리하고, async def로 라우트 함수를 선언하여 동시성 향상
• BackgroundTasks를 활용하여 비동기 작업을 백그라운드에서 실행하여 요청 처리 속도 개선
• Redis 또는 fastapi-cache2와 같은 툴을 사용하여 데이터 캐싱으로 데이터베이스 부하 감소
• asyncpg 또는 aiomysql과 같은 비동기 데이터베이스 드라이버를 사용하여 쿼리 성능 향상
• Pydantic의 response_model과 response_model_exclude_unset을 통해 응답 데이터의 무결성과 크기 최적화

섹션별 세부 요약

1. 비동기 I/O 처리 (async/await 활용)

• async def로 라우트 함수를 선언하고 httpx와 asyncio를 사용하여 비동기 HTTP 요청 및 I/O 작업 처리
• 블로킹 I/O 작업은 async 함수 내에서 await 없이 실행하면 asyncio 이벤트 루프를 방해
• 예시: async def fetch_external_data()에서 await client.get() 사용

1. 백그라운드 작업 처리 (BackgroundTasks)

• BackgroundTasks를 통해 비동기 작업(예: 이메일 전송, 로그 기록)을 요청 응답 이후에 실행
• 예시: background_tasks.add_task(write_notification, email) 사용
• 사용 사례: 쇼핑몰에서 결제 완료 후 이메일 발송 및 재고 업데이트를 백그라운드로 처리

1. 캐싱 전략 구현

• Redis 또는 Memcached를 사용한 메모리 기반 캐싱으로 데이터베이스 부하 감소
• fastapi-cache2 라이브러리를 통해 라우트 기반 캐싱 적용
• 예시: @cache(expire=60) 데코레이터로 캐싱 시간 설정

1. 데이터베이스 최적화

• 비동기 ORM 드라이버(asyncpg, aiomysql) 사용으로 데이터베이스 쿼리 성능 향상
• N+1 쿼리 문제 방지: selectin_load 또는 JOIN 사용
• 컬럼 선택 최적화: SELECT col1, col2 대신 SELECT * 사용 제한
• Connection Pooling 사용으로 연결 재사용으로 성능 향상

1. Pydantic 모델 최적화

• response_model을 명시하여 응답 데이터의 무결성 보장 및 크기 축소
• response_model_exclude_unset=True로 불필요한 기본값 필드 제거
• 예시: ItemOut 모델로 internal_notes 필드 제외

결론

FastAPI 성능 향상을 위해 비동기 처리, 백그라운드 작업, 캐싱, 데이터베이스 최적화, Pydantic 모델 활용이 핵심입니다. Locust으로 부하 테스트, Uvicorn과 Nginx로 배포, Redis로 캐싱을 적용하면 실무에서 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 백엔드 최적화는 프론트엔드(예: Vue.js)의 응답 속도와 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다.