FastAPIが高速である理由と、その高速性を保つ方法は?

Question

Accepted Answer

FastAPIが最高速度のPythonフレームワークの1つである理由は、**Starlette**（軽量ASGIフレームワーク）の上に構築され、**async-native**で、多くの同時I/O-bound要求を効率的に処理するためです。しかし、高速性を保つにはasyncを正しく使う必要があります。最も一般的な間違いはイベントループをブロックすることです。

## なぜ重要なのか

```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
```

非同期モデルが鍵です。1つのリクエストがデータベースクエリやAPI呼び出しを待機している間、サーバーが他のリクエストを処理します。これによりI/O-boundワークロードの高いスループットが実現されます。

## 高速性を保つための最重要方法: イベントループをブロックしない

```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()
```

これは単一の最も重要なパフォーマンスルールです。`async def`内のブロッキング呼び出しは、イベント全体をブロックし、リクエストを1つずつ実行させます。`await`で非同期ライブラリを使うか、スレッドプール内で実行される通常の`def`を使用してください。

## 高速性を保つ — チェックリスト

```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
```

## なぜ重要なのか

FastAPIの速度はチームが選択する主な理由ですが、実際にその速度を実現するには、**asyncを正しく使う** — そして最も重要で頻繁に違反されるルールは **イベントループを決してブロックしない** ことに依存しています。

FastAPIが高速である*理由*を理解する（async-native ASGI基盤、効率的なI/O同時性、高速なPydantic v2コア）ことで、そのパフォーマンス上の利点がI/O-boundワークロードに同時に適用されることが明確になります。

それを*高速に保つ*方法を知ることは重要な実践的スキルです。`async def`にブロッキング呼び出しを置く危険な間違いを避ける（これはフローズンイベントループの背後にすべてのリクエストを直列化します）、async エンドポイントで非同期ライブラリを使う（またはブロッキングコード用の単純な`def`）、CPU作業をオフロードする、キャッシング、データベースの最適化（多くの場合、実際のボトルネック）、および複数のコアに対して複数のワーカーを実行します。

この組み合わせ — asyncを適切に活用し、実際のボトルネックを見つけるために測定する — がFastAPIのパフォーマンスポテンシャルを実現し、ブロッキングコードのように動作しているのではなく、本当に高速でスケーラブルなAPIを構築するための重要なシニアレベルの知識となります。