Γιατί το FastAPI είναι γρήγορο και πώς το διατηρείς γρήγορο;

Question

Accepted Answer

Το FastAPI είναι ένα από τα ταχύτερα Python frameworks επειδή είναι χτισμένο στο **Starlette** (ένα ελαφρύ ASGI framework) και είναι **async-native**, χειρίζεται αποτελεσματικά πολλά συντρέχοντα I/O-bound αιτήματα. Αλλά το να το κρατήσεις γρήγορο απαιτεί τη σωστή χρήση του async — το πιο συνηθισμένο λάθος είναι το να μπλοκάρεις το event loop.

## Γιατί είναι γρήγορο

```text
✓ ASGI + Starlette — a modern async foundation (vs older WSGI sync frameworks)
✓ Async-native — one process handles thousands of concurrent I/O-bound requests
  by overlapping wait times, instead of one-at-a-time
✓ Pydantic v2 — validation/serialization core is now in Rust (very fast)
✓ Minimal overhead per request
```

Το async model είναι το κλειδί: ενώ ένα αίτημα περιμένει ένα database query ή API call, ο server χειρίζεται άλλα — δίνοντας υψηλή throughput για I/O-bound workloads.

## Ο #1 τρόπος για να το κρατήσεις γρήγορο: μην μπλοκάρεις το event loop

```python
# ❌ blocking call inside async def → freezes the event loop, serializing ALL requests
@app.get("/bad")
async def bad():
    return requests.get(url).json()       # SYNC/blocking → kills concurrency

# ✅ use an async client and await it
@app.get("/good")
async def good():
    async with httpx.AsyncClient() as c:
        return (await c.get(url)).json()  # non-blocking

# ✅ OR use a plain def — FastAPI runs it in a thread pool (safe for blocking code)
@app.get("/also-good")
def also_good():
    return requests.get(url).json()
```

Αυτός είναι ο ενιαίος σημαντικότερος κανόνας απόδοσης: ένα blocking call μέσα σε `async def` μπλοκάρει ολόκληρο το event loop, αναγκάζοντας τα αιτήματα να τρέξουν το ένα μετά το άλλο. Χρησιμοποίησε async libraries με `await`, ή απλό `def` (τρέχει σε thread pool).

## Κράτημα γρήγορης απόδοσης — λίστα ελέγχου

```text
✓ Use async DB drivers / async libraries (httpx, asyncpg) in async endpoints
✓ Run blocking code in plain def (thread pool) or via run_in_executor
✓ Avoid heavy CPU work on the event loop → offload to workers/processes
✓ Add caching (Redis) for expensive repeated work
✓ Optimize the database (fix N+1, add indexes) — often the real bottleneck
✓ Run multiple worker processes (uvicorn/gunicorn workers) to use all CPU cores
✓ Use connection pooling; paginate large results
✓ MEASURE first (profiling, load testing) — fix the actual bottleneck
```

## Γιατί είναι σημαντικό

Η ταχύτητα του FastAPI είναι ο κύριος λόγος που οι ομάδες το επιλέγουν, αλλά η επίτευξη εκείνης της ταχύτητας στην πράξη εξαρτάται από το να **χρησιμοποιήσεις async σωστά** — και ο σημαντικότερος, συχνά παραβιαζόμενος κανόνας είναι **ποτέ μην μπλοκάρεις το event loop**.

Το να καταλάβεις *γιατί* το FastAPI είναι γρήγορο (async-native ASGI foundation, αποτελεσματική I/O concurrency, γρήγορο Pydantic v2 core) αποσαφηνίζει ότι το όφελος απόδοσής του ισχύει για I/O-bound workloads που χειρίζονται συντρέχοντα.

Το να γνωρίζεις πώς να το *κρατήσεις* γρήγορο είναι η κρίσιμη πρακτική δεξιότητα: αποφυγή του καταστροφικού λάθους της τοποθέτησης blocking calls μέσα σε `async def` (το οποίο σειραποιεί όλα τα αιτήματα πίσω από ένα παγωμένο event loop), χρήση async libraries σε async endpoints (ή απλό `def` για blocking code), μεταφόρτωση CPU work, caching, βελτιστοποίηση της database (συχνά το πραγματικό bottleneck), και τρέξιμο πολλαπλών workers για πολλαπλά cores.

Αυτή η συνδυασμένη προσέγγιση — αξιοποίηση του async σωστά και μέτρηση για εύρεση πραγματικών bottlenecks — είναι αυτό που σου επιτρέπει να συνειδητοποιήσεις το δυναμικό απόδοσης του FastAPI, κάνοντάς το σημαντική γνώση επιπέδου senior για τη δημιουργία πραγματικά γρήγορων, scalable APIs αντί για εκείνες που δείχνουν async αλλά λειτουργούν σαν blocking code.