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FastAPI 是一个基于 Python 的现代、快速（基于 Starlette 和 Pydantic）、轻量级的 Web 框架。要实现高并发，有一些策略和技术可以考虑： 1. **异步处理：** FastAPI 使用基于异步的 Python 标准库（asyncio）和 Starlette 框架，因此支持异步处理。通过使用异步代码，你可以更有效地处理大量并发请求，从而提高性能。 ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def read_root(): return {"message": "Hello, World!"} ``` 2. **使用 ASGI 服务器：** FastAPI 应用可以由 ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）服务器运行，例如，使用 Uvicorn 或 Hypercorn。这些服务器能够处理异步请求，提供更好的性能。 安装 Uvicorn： ```bash pip install uvicorn ``` 运行 FastAPI 应用： ```bash uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 ``` 在上述命令中，`--workers` 参数表示启动的工作进程数，可以根据服务器性能和需求进行调整。 3. **使用缓存：** 对于一些计算密集型或数据库查询等开销较大的操作，考虑使用缓存来减轻服务器的负担。FastAPI 可以与各种缓存后端集成，例如，Redis 或 Memcached。 4. **负载均衡：** 在高并发环境中，使用负载均衡器来分发请求，确保请求被平均分配到多个服务器上，从而提高整体性能。 5. **数据库连接池：** 如果你的应用与数据库交互频繁，使用数据库连接池可以减轻数据库的负担，提高并发处理能力。 6. **合理的部署和配置：** 部署 FastAPI 应用时，确保使用生产级服务器，例如 Gunicorn 或 Hypercorn。同时，适当调整服务器配置和参数，以满足应用的性能需求。 请注意，每个应用的性能瓶颈都可能不同，因此在实际应用中，需要结合具体情况进行性能优化和调整。 |
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