应避免在async def中直接使用sqlite3.connect()，因其阻塞特性会导致“假异步”；推荐开发用aiosqlite、生产用postgresql+asyncpg，并确保sqlalchemy 2.0全程异步配置。
async def里用sqlite3.connect()就卡死
SQLite 是纯文件数据库，sqlite3.connect() 默认是同步阻塞调用，哪怕加了 isolation_level=None 也拦不住磁盘写入锁。一个请求执行 INSERT，其他并发请求全得排队等它释放文件句柄——这不是慢，是“假异步”。
常见错误现象：database is locked 错误频发、压测时吞吐量上不去、uvicorn 日志里请求时间戳明显串行。
- 别在
async def路由里直接调用sqlite3.connect()或cursor.execute() - 开发阶段可用
aiosqlite替代（它封装了线程池 +await接口） - 生产环境建议换 PostgreSQL +
asyncpg，SQLite 本质就不适合高并发
import aiosqlite
<p>@app.get("/users")
async def list_users():
async with aiosqlite.connect("app.db") as db:
async with db.execute("SELECT * FROM users") as cursor:
rows = await cursor.fetchall()
return rows</p>
SQLAlchemy 2.0 AsyncSession 必须配 async_engine
用 SQLAlchemy 2.0 做异步 ORM，光写 async def 不够，底层引擎和会话必须全是异步的。如果 create_async_engine() 没配对，或者 sessionmaker() 用了同步版本，await session.execute(...) 表面能跑，实际还是走线程池模拟，没真正释放事件循环。
容易踩的坑：把 create_engine()（同步）和 AsyncSession 混用，报错不明显，但性能和同步无异。
-
create_async_engine()的 URL 必须带+aiomysql/+asyncpg等异步驱动后缀 -
sessionmaker()必须传class_=AsyncSession，不能漏 - 所有数据库操作必须用
await，包括session.commit()和session.refresh()
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
<p>engine = create_async<em>engine("postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db")
AsyncSessionLocal = sessionmaker(engine, class</em>=AsyncSession)</p><p>@app.get("/items")
async def read_items():
async with AsyncSessionLocal() as session:
result = await session.execute(select(Item))
return result.scalars().all()</p>
别让 N+1 查询拖垮整个事件循环
N+1 查询本身不是异步问题，但它会让单次请求耗时拉长，间接导致协程长时间占用事件循环，其他请求被迫等待——尤其在分页查列表+嵌套关系时，await session.get() 每次都触发一次新查询，叠加起来就是“软阻塞”。
典型场景：返回用户列表，每个用户带订单数；不优化就会查 1 次用户 + N 次 SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = ?。
- 用
selectinload()或joinedload()一次性预加载关联数据 - 避免在循环里写
await session.get()，改用select().where(...).in_([...])批量查 - 聚合统计类需求（如 count、sum），直接用
func.count()在 SQL 层算，别拉到 Python 里 for 循环
依赖注入里别偷偷 new 连接
FastAPI 的 Depends 函数如果每次调用都新建数据库连接（比如在函数体内写 AsyncIOMotorClient() 或 create_async_engine()），不仅内存泄漏，还会快速耗尽连接池，后续请求直接卡在获取连接这一步。
更隐蔽的问题：把 db["collection"] 提前赋值成全局变量，多个请求共用同一个 collection 实例，在多租户或动态 DB 名场景下会串库。
- 数据库客户端/引擎必须是全局单例，启动时创建，关机时
await client.close() -
Depends函数只负责从单例里取 session 或 client，不做初始化 - 用
lifespan管理生命周期，别靠 try/finally 手动关
真正难处理的是混合负载：既要低延迟响应，又要跑报表类重查询。这时候不能只靠“改成 async”，得拆——重任务扔进后台任务队列，接口只返回任务 ID。否则再好的异步库，也扛不住 CPU 密集型操作霸占事件循环。
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