fastapi性能优化需从四方面入手：①用async/await处理i/o密集型任务，避免同步阻塞；②合理配置uvicorn参数如workers、uvloop和httptools；③减少json序列化开销，使用orjson和精简响应模型；④引入redis缓存、数据库连接池及http连接复用。
使用异步接口处理I/O密集型任务
FastAPI原生支持异步（async/await），在数据库查询、HTTP调用、文件读写等I/O操作中，应优先使用异步函数替代同步阻塞调用。例如，用 httpx.AsyncClient 替代 requests，用 asyncpg 或 aiomysql 替代 psycopg2 或 PyMySQL。同步调用会阻塞事件循环，导致并发能力大幅下降。
- 路由函数声明为 async def，内部调用必须是真正异步的库
- 避免在 async 路由中混用 time.sleep()、requests.get() 等同步操作
- 若必须调用同步函数（如某些 legacy 工具），用 run_in_executor 托管到线程池
合理配置Uvicorn服务器参数
Uvicorn 是 FastAPI 默认 ASGI 服务器，其启动参数直接影响吞吐与延迟。生产环境不应直接用 uvicorn.run() 启动，而应通过命令行或 systemd 配置高可用参数。
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- --workers N：建议设为 CPU 核心数 × 1～2（非 CPU 密集型服务可适当增加）
- --loop uvloop：启用更快的事件循环（需安装 uvloop）
- --http h11 或 --http httptools：后者性能略优（需安装 httptools）
- --limit-concurrency 1000：防止单实例承载过多连接耗尽内存
减少序列化与响应开销
JSON 序列化（尤其是嵌套模型、大量字段）和 Pydantic 模型验证是常见瓶颈。优化重点在于控制输出结构和复用序列化逻辑。
- 用 response_model 显式声明返回模型，避免返回 dict 后由 FastAPI 动态转 Pydantic
- 对高频接口，考虑用 orjson 替代默认 json：安装后设置 Uvicorn --json-loads orjson.loads --json-dumps orjson.dumps
- 避免在响应中返回未使用的字段；用 Field(exclude=True) 或 .model_dump(exclude={...}) 精简数据
- 对只读列表接口，可考虑返回 Response(content=raw_json, media_type="application/json") 绕过 Pydantic
引入缓存与连接池降低下游压力
高并发下，重复计算或频繁访问数据库/API 成为性能短板。应在合适层级加入缓存，并复用底层连接资源。
- 用 redis-py + functools.lru_cache（进程内）或 aiocache（跨进程）缓存计算结果或查询结果
- 数据库连接务必使用连接池（如 asyncpg.create_pool），避免每次请求新建连接
- 对外部 HTTP 接口，用 httpx.AsyncClient 复用连接（设置 limits 和 timeout），并配合 tenacity 做重试降级
- 静态资源交由 Nginx 直接服务，不在 FastAPI 中用 FileResponse 大量传输文件
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