რატომ არის FastAPI სწრაფი და როგორ ინარჩუნებ მას ისე?

Question

Accepted Answer

FastAPI არის Python-ის ერთ-ერთი უსწრაფესი framework, რადგან ის აგებულია **Starlette**-ზე (მსუბუქი ASGI framework) და არის **async-native**, ეფექტურად აკმაყოფილებს მრავალ ერთდროულ I/O-bound მოთხოვნას. მაგრამ მისი სწრაფი რჩება async-ის სწორი გამოყენება — ყველაზე გავრცელებული შეცდომა არის event loop-ის დაბლოკვა.

## რატომ არის ის სწრაფი

```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
```

Async მოდელი არის გასაღები: სანამ ერთი მოთხოვნა ელოდება database-ის კითხვას ან API-ს გამოძახებას, სერვერი აკმაყოფილებს სხვებს — რაც იძლევა მაღალ throughput-ს I/O-bound დატვირთვებისთვის.

## #1 გზა მისი სწრაფი რჩონებისთვის: event loop-ის დაბლოკვა აკრძალე

```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()
```

ეს არის ერთადერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი performance წესი: დაბლოკვის გამოძახება `async def`-ის შიგნით ბლოკავს მთელ event loop-ს, აიძულებს მოთხოვნებს მოქმედებდნენ ერთი ერთის მერე. გამოიყენე async ბიბლიოთეკები `await`-ით, ან ჩვეულებრივი `def` (გაშვებული thread pool-ში).

## მისი სწრაფი რჩონება — შემოწმების სია

```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
```

## რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი

FastAPI-ის სიჩქარე არის მთავარი მიზეზი, რომ teams აირჩევენ მას, მაგრამ ამ სიჩქარის მიღება პრაქტიკაში დამოკიდებულია **async-ის სწორი გამოყენებაზე** — და ყველაზე მნიშვნელოვანი, ხშირად დარღვეული წესი არის **event loop-ის არასოდეს დაბლოკვა**.

იმის გაგება, რა *ხდის* FastAPI-ს სწრაფს (async-native ASGI საფუძველი, ეფექტური I/O ერთდროულობა, სწრაფი Pydantic v2 ბირთვი) ცხადყავს, რომ მისი performance უპირატესობა ვრცელდება I/O-bound დატვირთვებზე, რომლებიც დამუშავებულია ერთდროულად.

მისი *სწრაფი* რჩონების გზის ცოდნა არის კრიტიკული პრაქტიკული უნარი: დაბლოკვის გამოძახებების `async def`-ში დამოკიდებების თავიდან ასაცილებელი (რომელიც აკუმულებს ყველა მოთხოვნას გაყინული event loop-ის უკან), async ბიბლიოთეკების გამოყენება async endpoints-ებში (ან ჩვეულებრივი `def` დაბლოკვის კოდისთვის), CPU სამუშაოს გადატვირთვა, caching, database-ის ოპტიმიზაცია (ხშირად ნამდვილი병목), და მრავალი workers-ის გაშვება მრავალი cores-ისთვის.

ეს კომბინაცია — async-ის სწორი გამოყენება და გაზომვა რეალური병목ის მოსაძებნად — არის რა უშვებს FastAPI-ს performance პოტენციალის რეალიზებას, რაც ხდის მას მნიშვნელოვანი senior-level ცოდნას genuinely სწრაფი, scalable APIs-ის აშენებისთვის სამაგიეროდ იმის, რომელიც ასე გამოიყურება async მაგრამ ამოქმედებს როგორც დაბლოკვის კოდი.