FastAPI에서 캐싱을 사용하여 응답 속도를 높이는 방법

FastAPI에서 캐싱을 사용하여 응답 속도를 높이는 방법

인용문:
현대 웹 개발에서는 성능이 중요한 관심사입니다. 우리 애플리케이션이 고객 요청에 신속하게 응답하지 못하면 사용자 경험이 저하되거나 사용자 이탈이 발생할 수도 있습니다. 캐시를 사용하는 것은 웹 애플리케이션의 성능을 향상시키는 일반적인 방법 중 하나입니다. 이 기사에서는 캐싱을 사용하여 FastAPI 프레임워크의 응답 속도를 높이는 방법을 살펴보고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1. 캐시란 무엇인가요?
캐싱은 자주 액세스하는 데이터를 메모리에 저장하는 기술입니다. 데이터베이스나 기타 외부 리소스에 대한 액세스 횟수를 줄여 고객 요청에 대한 응답 속도를 높일 수 있습니다. 물론 캐시를 동시에 사용하는 경우에는 일정한 제한사항과 주의사항이 있습니다.

2. FastAPI에서 캐싱 사용
FastAPI는 표준 Python 유형 힌트를 기반으로 하는 현대적이고 빠른(고성능) 웹 프레임워크로, Starlette 프레임워크를 사용하여 구축됩니다. FastAPI에서 캐시를 사용하려면 Starlette 프레임워크의 캐싱 기능을 사용해야 합니다. 아래에서는 Starlette 캐싱을 사용하여 FastAPI의 응답 속도를 최적화하는 방법을 보여줍니다.

먼저 Starlette와 캐시 라이브러리 cachetools를 설치해야 합니다. cachetools：

pip install starlette
pip install cachetools

然后，在我们的FastAPI应用中引入所需的库：

from fastapi import FastAPI
from starlette.responses import JSONResponse
from cachetools import cached, TTLCache

接下来，我们可以定义一个FastAPI应用实例：

app = FastAPI()

然后，我们可以定义一个缓存器来存储我们想要缓存的数据。在本例中，我们使用TTLCache作为缓存器，它将根据"Time to Live"（TTL）策略自动清除过期的数据。

cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=300)

接下来，我们可以定义一个需要被缓存的路由处理函数。使用@cached(cache)装饰器来进行缓存：

@app.get("/api/data")
@cached(cache)
async def get_data():
    # 从数据库或其他外部资源获取数据的逻辑
    data = await get_data_from_database()
    return JSONResponse(data)

以上代码中的get_data_from_database()是一个用于从数据库或其他外部资源获取数据的异步函数。

最后，我们可以运行FastAPI应用程序并测试缓存效果。当第一次访问/api/data时，get_data()rrreee

그런 다음 FastAPI 애플리케이션에 필요한 라이브러리를 도입합니다.

rrreee
다음으로 FastAPI 애플리케이션 인스턴스를 정의할 수 있습니다.

rrreee

그런 다음 캐시하려는 데이터를 저장하기 위해 캐시를 정의할 수 있습니다. 이 예에서는 TTLCache를 캐시로 사용하여 "TTL(Time to Live)" 정책에 따라 만료된 데이터를 자동으로 지웁니다.
1. rrreee
다음으로 캐시해야 하는 경로 처리 기능을 정의할 수 있습니다. 캐싱을 위해 @cached(cache) 데코레이터를 사용하세요. 위 코드의
2. rrreee
get_data_from_database()는 데이터베이스나 기타 외부 리소스에서 데이터를 얻는 데 사용되는 비동기 방법입니다. 기능.
3. 마지막으로 FastAPI 애플리케이션을 실행하고 캐싱 효과를 테스트할 수 있습니다. /api/data에 처음으로 액세스할 때 get_data() 함수는 데이터베이스에서 데이터를 가져와 캐시에 캐시합니다. 후속 액세스에서는 데이터베이스에 다시 액세스하지 않고 캐시에서 직접 데이터를 가져옵니다.

3. 캐시 제한 및 주의 사항
캐시를 사용하면 응답 속도가 크게 향상될 수 있지만 다음 사항에도 주의해야 합니다.

데이터 일관성: 캐시는 메모리에 저장되는 임시 데이터이므로 데이터에 주의가 필요합니다. 일관성. 데이터가 변경되면 캐시를 적시에 업데이트해야 합니다.

1. 캐싱 전략: 캐시 시간 전략은 비즈니스 요구에 따라 조정되어야 합니다. 캐시 시간을 너무 길게 사용하면 데이터가 만료될 수 있고, 캐시 시간을 너무 짧게 사용하면 데이터베이스에 자주 액세스할 수 있습니다.
2. 캐시 용량: 캐시 용량도 주의가 필요한 문제입니다. 캐시 용량이 부족하면 오래된 데이터를 교체하게 되어 데이터베이스나 기타 외부 리소스에 대한 접근 횟수가 늘어날 수 있습니다.
3. 결론:

이 기사에서는 FastAPI에서 캐싱을 사용하여 응답 속도를 높이는 방법을 살펴보았습니다. 우리는 Starlette 프레임워크의 캐싱 기능과 캐싱 도구 라이브러리를 사용하여 캐싱을 구현했습니다. 캐시를 사용하면 성능이 향상될 수 있지만 캐시 일관성, 전략, 용량과 같은 문제에도 주의를 기울여야 합니다. 이 기사가 FastAPI 애플리케이션의 성능을 최적화하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜🎜참고 자료: 🎜🎜🎜FastAPI 공식 문서: https://fastapi.tiangolo.com/🎜🎜Starlette 공식 문서: https://www.starlette.io/🎜🎜cachetools 라이브러리 문서: https://cachetools. readthedocs.io/🎜🎜

위 내용은 FastAPI에서 캐싱을 사용하여 응답 속도를 높이는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!