Tại sao FastAPI nhanh, và làm thế nào để giữ nó như vậy?

Question

IT Interview Practice · Accepted Answer

FastAPI nằm trong số những framework Python nhanh nhất vì nó được xây trên **Starlette** (một framework ASGI nhẹ) và là **async-native**, xử lý hiệu quả nhiều request đồng thời bị giới hạn bởi I/O. Nhưng giữ nó nhanh đòi hỏi dùng async đúng cách — sai lầm phổ biến nhất là chặn event loop.

## Tại sao nó nhanh

```text
✓ ASGI + Starlette — một nền tảng async hiện đại (so với framework sync WSGI cũ)
✓ Async-native — một tiến trình xử lý hàng nghìn request đồng thời bị giới hạn I/O
  bằng cách chồng lấp thời gian chờ, thay vì từng cái một
✓ Pydantic v2 — lõi validation/serialization giờ ở Rust (rất nhanh)
✓ Chi phí mỗi request tối thiểu
```

Mô hình async là then chốt: trong khi một request await một database query hay API call, server xử lý các cái khác — mang lại throughput cao cho workload bị giới hạn I/O.

## Cách số 1 để giữ nó nhanh: đừng chặn event loop

```python
# ❌ lời gọi blocking bên trong async def → đóng băng event loop, tuần tự hóa TẤT CẢ request
@app.get("/bad")
async def bad():
    return requests.get(url).json()       # SYNC/blocking → giết tính đồng thời

# ✅ dùng một async client và await nó
@app.get("/good")
async def good():
    async with httpx.AsyncClient() as c:
        return (await c.get(url)).json()  # non-blocking

# ✅ HOẶC dùng một def thường — FastAPI chạy nó trong thread pool (an toàn cho code blocking)
@app.get("/also-good")
def also_good():
    return requests.get(url).json()
```

Đây là quy tắc hiệu năng quan trọng nhất: một lời gọi blocking bên trong `async def` chặn toàn bộ event loop, buộc các request chạy từng cái một. Dùng thư viện async với `await`, hoặc một `def` thường (chạy trong thread pool).

## Giữ nó nhanh — danh sách kiểm tra

```text
✓ Dùng async DB driver / thư viện async (httpx, asyncpg) trong endpoint async
✓ Chạy code blocking trong def thường (thread pool) hoặc qua run_in_executor
✓ Tránh công việc CPU nặng trên event loop → đẩy sang worker/process
✓ Thêm caching (Redis) cho công việc lặp lại tốn kém
✓ Tối ưu database (sửa N+1, thêm index) — thường là nút thắt thực sự
✓ Chạy nhiều tiến trình worker (worker uvicorn/gunicorn) để dùng tất cả nhân CPU
✓ Dùng connection pooling; phân trang kết quả lớn
✓ ĐO trước (profiling, load testing) — sửa đúng nút thắt thực sự
```

## Tại sao điều này quan trọng

Tốc độ của FastAPI là lý do chính các team chọn nó, nhưng đạt được tốc độ đó trong thực tế phụ thuộc vào **dùng async đúng cách** — và quy tắc quan trọng nhất, thường bị vi phạm nhất là **không bao giờ chặn event loop**.

Hiểu *tại sao* FastAPI nhanh (nền tảng ASGI async-native, tính đồng thời I/O hiệu quả, lõi Pydantic v2 nhanh) làm rõ rằng lợi thế hiệu năng của nó áp dụng cho workload bị giới hạn I/O được xử lý đồng thời.

Biết cách *giữ* nó nhanh là kỹ năng thực tiễn then chốt: tránh sai lầm tàn khốc là đặt lời gọi blocking trong `async def` (vốn tuần tự hóa mọi request sau một event loop bị đóng băng), dùng thư viện async trong endpoint async (hoặc def thường cho code blocking), đẩy công việc CPU đi, caching, tối ưu database (thường là nút thắt thực sự), và chạy nhiều worker cho nhiều nhân.

Kết hợp này — tận dụng async đúng cách và đo để tìm nút thắt thực sự — là điều cho phép bạn hiện thực hóa tiềm năng hiệu năng của FastAPI, biến đây thành kiến thức cấp senior quan trọng để xây dựng API thực sự nhanh, mở rộng được thay vì những cái trông async nhưng chạy như code blocking.

Tại sao nó nhanh

Cách số 1 để giữ nó nhanh: đừng chặn event loop

Giữ nó nhanh — danh sách kiểm tra

Tại sao điều này quan trọng

Câu hỏi liên quan