FastAPI 성능 최적화 실전 가이드: 워커 설정부터 캐싱·DB·비동기 작업까지

python fastapi

FastAPI는 기본적으로 매우 빠른 웹 프레임워크지만, 실제 서비스 환경에서는 추가적인 성능 최적화가 필수입니다. 아래에 FastAPI 애플리케이션의 성능을 극대화할 수 있는 실전 팁을 정리합니다.

 

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1. Uvicorn 설정 최적화

• 멀티 워커 사용: Uvicorn의 --workers 옵션으로 CPU 코어를 최대한 활용하세요.

  uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

• HTTP/2 활성화: 동시 처리 성능 향상을 위해 --http h2 옵션과 SSL 인증서를 적용하세요.
• 프로덕션 환경에서는 --reload 옵션 없이 실행: 개발 모드에서만 reload를 사용하세요.

 

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2. 비동기 프로그래밍 적극 활용

• async def 엔드포인트: 데이터베이스, 외부 API 등 I/O 작업은 모두 비동기로 처리하면 동시 처리량이 크게 향상됩니다.

  @app.get("/items/")
  async def get_items():
      return await fetch_items_from_db()

• CPU 바운드 작업은 별도 스레드/프로세스 사용: run_in_executor 등으로 분리.

 

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3. 캐싱 전략 도입

• 메모리 캐싱: functools.lru_cache 또는 cachetools로 간단한 함수 결과 캐싱.
• 분산 캐싱: Redis, Memcached 등 외부 캐시 서버를 통해 빈번한 데이터 조회 성능 개선.

import aioredis

redis = aioredis.from_url("redis://localhost")

async def get_data(key):
    data = await redis.get(key)
    if data is None:
        data = await fetch_from_db()
        await redis.set(key, data, ex=60)
    return data

• 클라이언트/프론트엔드 캐싱: FastAPI의 Response 헤더를 활용해 브라우저 캐싱 유도.

 

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4. 데이터베이스 최적화

• 비동기 드라이버/ORM 사용: PostgreSQL은 asyncpg, SQLAlchemy의 AsyncSession 등 활용.
• 쿼리 최적화: 인덱스 추가, 필요한 컬럼만 조회, 필터링 적극 활용.

  # 인덱스 예시 (PostgreSQL)
  CREATE INDEX idx_user_email ON users(email);

• Eager Loading/Join 활용: joinedload 등으로 N+1 쿼리 문제 해결.
• 커넥션 풀 사용: 데이터베이스 연결 재사용으로 대기 시간 단축.

 

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5. 정적 파일 서빙 분리

• Nginx 등 별도 웹 서버 활용: 이미지, JS, CSS 등 정적 파일은 Nginx가 처리하고, FastAPI는 API만 담당하도록 구조 분리.

 

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6. 비동기 작업 큐 도입

• Celery, RQ 등 분산 작업 큐: 대용량 처리나 장시간 소요 작업은 백그라운드에서 실행.

from celery import Celery

celery_app = Celery('tasks', broker='redis://localhost')

@celery_app.task
def long_task():
    # 긴 작업 처리

 

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7. 모니터링 및 로깅

• Prometheus, Grafana, Sentry 등 도구로 실시간 모니터링 및 알림 설정: 병목, 에러, 트래픽 이상을 조기에 파악해 대응.
• FastAPI의 미들웨어, 로그레벨 조정 등으로 상세한 로깅 구현.

 

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8. 기타 고급 팁

• Gzip 압축 활성화: 대용량 응답 데이터는 gzip으로 압축해 대역폭 절약.
• 의존성 주입(Dependency Injection) 활용: 리소스 재사용 및 효율적 관리.
• Connection Pool, Query Batching, Eager Loading 등 데이터베이스 고급 전략 적용.

 

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결론

FastAPI의 성능을 최적화하려면 Uvicorn 워커/HTTP2 설정, 비동기 프로그래밍, 캐싱, 데이터베이스 튜닝, 정적 파일 분리, 작업 큐, 모니터링 등 다양한 전략을 종합적으로 적용해야 합니다.
실제 서비스 환경에서는 병목 지점 모니터링과 지속적인 튜닝이 최고의 성능을 보장합니다.

 

[FastAPI] 성능 최적화 팁

 

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