构建高并发服务一直是程序员的痛点。咱们今天就用FastAPI和Redis组合来搞定这个难题！这套方案不仅能处理高并发请求，还能让系统性能暴增20倍。写这篇文章的时候我正在处理一个每秒1万并发的项目，这些经验都是实打实的。

FastAPI简介

FastAPI就像是Django的那个调皮但是成绩特别好的弟弟。它基于Python 3.6+的类型提示构建，运行速度贼快，写起来还特别舒服。

来看个最基础的例子：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()@app.get("/")async def read_root():
    return {"Hello": "World"}

看到没？就这几行代码就能跑起来一个API服务，还自带超nice的交互文档。

温馨提示：别忘了用uvicorn启动服务哦，直接用python运行是不行的！

Redis来帮忙

单靠FastAPI还不够猛，得加上Redis这个神器。Redis就像是一个超级快的临时仓库，把常用的数据放在这里，查询速度能快得飞起。

整一个简单的缓存示例：

import aioredisfrom fastapi import FastAPI

app = FastAPI()# 创建Redis连接池redis = aioredis.from_url('redis://localhost')@app.get("/user/{user_id}")async def get_user(user_id: int):
    # 先看Redis里有没有
    cache_key = f"user:{user_id}"
    cached_user = await redis.get(cache_key)    
    if cached_user:        return {"user": cached_user, "source": "cache"}    
    # 假装这是从数据库查的
    user_data = {"id": user_id, "name": "张三"}    
    # 塞进Redis
    await redis.set(cache_key, str(user_data), ex=3600)    return {"user": user_data, "source": "db"}

高并发黑魔法

光有缓存还不够，想要扛住高并发，还得整点花活。

from fastapi import FastAPI, Dependsfrom fastapi.middleware.cors import CORSMiddlewarefrom redis.asyncio import ConnectionPool, Redisimport asyncio

app = FastAPI()# 配置CORS，这很重要！app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)# Redis连接池配置REDIS_POOL = ConnectionPool(
    host='localhost',
    port=6379,
    db=0,
    max_connections=10_000  # 关键参数！)async def get_redis() -> Redis:
    redis = Redis(connection_pool=REDIS_POOL)    try:        yield redis    finally:        await redis.close()@app.get("/concurrent_test")async def test_concurrent(redis: Redis = Depends(get_redis)):
    # 用Redis计数器实现限流
    key = "request_count"
    await redis.incr(key)    
    # 模拟业务处理
    await asyncio.sleep(0.1)
    
    count = await redis.get(key)    return {"current_requests": int(count)}

温馨提示：Redis连接池的max_connections参数特别重要，设太小了扛不住并发，设太大了服务器受不了，得根据实际情况调整。

性能优化小技巧

1. 用Redis Pipeline批量处理：

@app.post("/batch_process")async def process_batch(items: list, redis: Redis = Depends(get_redis)):
    pipe = redis.pipeline()    
    for item in items:
        pipe.set(f"item:{item['id']}", str(item))    
    await pipe.execute()    return {"status": "success"}

2. 合理设置缓存失效时间：

# 热点数据5分钟过期await redis.set("hot_data", data, ex=300)# 非热点数据1小时过期await redis.set("cold_data", data, ex=3600)

面对高并发，还有个大杀器 - Redis集群。不过这玩意配置起来有点复杂，感兴趣的可以去翻翻官方文档。

写完感觉还有好多可以说的，这个FastAPI+Redis的组合是真的猛。性能提升20倍是保守估计，如果你的业务场景主要是读操作，提升个几十倍都是很正常的事情。

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