FastAPI est rapidement devenu un choix privilégié pour développer des API en Python. Grâce à son architecture asynchrone native, il permet de gérer un grand nombre de requêtes avec une latence minimale. Pourtant, bâtir un serveur FastAPI réellement performant ne se limite pas à choisir ce framework. Plusieurs pièges peuvent ralentir ou bloquer votre application, notamment ceux liés aux opérations bloquantes, aux accès de base de données, à la gestion de la concurrence ou encore à la configuration globale du serveur.
Cet article met en lumière les problèmes courants qui affectent la performance des serveurs FastAPI et propose des solutions concrètes pour optimiser vos applications et les rendre plus réactives et scalables.
Problèmes courants impactant la performance des serveurs FastAPI
La plupart des ralentissements constatés sur FastAPI proviennent d'erreurs classiques liées au traitement asynchrone, à la gestion des données et à la configuration serveur. Les comprendre est la première étape pour construire un backend solide.
Code synchrone bloquant dans les endpoints asynchrones
FastAPI s’appuie sur la boucle événementielle Python pour offrir un traitement asynchrone fluide. L’un des pièges les plus fréquents est d’utiliser des fonctions ou opérations synchrones dans des endpoints supposés asynchrones.
Par exemple, appeler une fonction qui accède à la base de données ou réalise un appel HTTP externe de façon synchrone va bloquer la boucle d'événements. Cela empêche FastAPI de traiter d'autres requêtes simultanément, réduisant la capacité de réponse.
@app.get("/sync-block")
async def sync_block():
time.sleep(2) # Blocage synchrone, mauvais pour la réactivité
return {"message": "This blocks the event loop"}
Cette fonction bloque la boucle d’événements pendant 2 secondes, même si le endpoint est déclaré async. Résultat : les autres requêtes attendent. Pour éviter ce blocage, il faut préférer des fonctions et bibliothèques asynchrones.
Requêtes de base de données inefficaces et surcharge
Les accès à la base de données mal optimisés sont une source fréquente de lenteur :
- Le pattern N+1 : pour récupérer une liste d’objets, on effectue une requête par élément, multipliant inutilement les allers-retours.
- Absence d’indexation ou index mal adaptés sur les colonnes de recherche, ce qui ralentit les requêtes.
- Ouverture systématique et lente des connexions sans pooling.
Ce manque d'efficacité fait grimper la latence et consomme beaucoup de ressources.
Le problème N+1 est un exemple typique : si vous récupérez une liste d’objets et, dans une boucle, effectuez une nouvelle requête pour chaque objet, la latence explose. Par ailleurs, l’absence d’index ou de requêtes mal formulées alourdit inutilement la base.
# Exemple N+1
users = db.query(User).all()
for user in users:
print(db.query(Profile).filter(Profile.user_id == user.id).first())
Pour chaque utilisateur, une nouvelle requête est lancée, ce qui multiplie le nombre total de requêtes par le nombre d’utilisateurs.
Absence de mise en cache adaptée
Ne jamais mettre en cache les données fréquentes ou quasi statiques entraîne une surcharge backend. Chaque requête déclenche un calcul ou un accès base de données coûteux. Sans cache, cela conduit à des ralentissements perceptibles et à une baisse de la scalabilité.
Mauvaise gestion de la concurrence et configuration serveur
Une mauvaise configuration des workers Uvicorn ou Gunicorn limite la capacité à gérer plusieurs requêtes simultanément. Par exemple, un seul worker ou une configuration CPU inadaptée empêche de tirer parti de la puissance du serveur.
La concurrence mal gérée peut provoquer des blocages, des files d’attente ou des erreurs quand la charge augmente.
Charges excessives liées aux validations et aux gros payloads
La validation avec Pydantic est puissante mais peut devenir coûteuse si vous validez de très gros payloads ou validez plusieurs centaines de champs complexes à chaque requête.
Cela augmente le temps de traitement et dégrade la réactivité, notamment si des validations sont imbriquées ou répétées inutilement.
Solutions efficaces pour construire des serveurs FastAPI performants
Maintenant que les points d’achoppement sont clairs, voyons comment les résoudre pour tirer pleinement parti de FastAPI.
Adopter les fonctions asynchrones avec async/await
Écrivez tous vos endpoints et appels I/O (accès base de données, appels API externes, lectures/écritures fichiers) en utilisant les mots-clés async et await.
Utilisez des bibliothèques compatibles async comme httpx.AsyncClient au lieu de requests. Cela évite de bloquer la boucle principale et permet à FastAPI de traiter plusieurs requêtes en parallèle.
import httpx
@app.get("/async-data")
async def async_data():
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get("https://api.example.com/data")
return response.json()
Ainsi, le serveur reste disponible pour traiter d’autres requêtes pendant les opérations lentes.
Optimiser l'accès à la base de données
- Employez des clients asynchrones comme
asyncpg ou les drivers async compatibles avec SQLAlchemy.
- Traquez et éliminez le pattern N+1 en préchargeant les données ou en faisant des jointures efficaces.
- Créez des index pertinents pour accélérer les requêtes sur les colonnes de filtrage fréquentes.
- Utilisez un pool de connexions pour limiter le temps d'ouverture/fermeture de connexions.
Ces optimisations réduisent significativement la latence liée à la base de données.
Pour éviter le problème N+1, utilisez des jointures ou le chargement eager (pré-chargement des données liées). Exemples avec SQLAlchemy :
users = db.query(User).options(joinedload(User.profile)).all()
Enfin, privilégiez des outils asynchrones, appliquez des index pertinents et regroupez les requêtes pour réduire leur nombre.
Mettre en place un système de cache efficace
Intégrez un cache comme Redis ou Memcached pour stocker les résultats de requêtes fréquentes ou des données statiques. Cela permet :
- De répondre instantanément à certaines requêtes sans refaire les calculs ni requêtes lourdes.
- De réduire la charge sur la base de données et le backend.
Veillez à définir une politique de rafraîchissement ou de TTL adaptée à la nature des données.
Stockez les résultats des requêtes fréquentes, les calculs coûteux ou les données statiques.
import aioredis
redis = await aioredis.create_redis_pool("redis://localhost")
@app.get("/cached-data")
async def cached_data():
cached = await redis.get("my_key")
if cached:
return {"data": cached}
data = await fetch_expensive_data()
await redis.set("my_key", data, expire=60)
return {"data": data}
Cela améliore largement la réactivité pour le client.
Configurer un serveur ASGI adapté avec plusieurs workers
Pour bénéficier de la montée en charge :
- Lancez Uvicorn ou Hypercorn avec plusieurs workers. Par exemple,
uvicorn main:app --workers 4.
- Utilisez
Gunicorn en front-end avec Uvicorn workers pour un cycle de vie plus robuste.
- Adaptez le nombre de workers au nombre de cœurs CPU disponibles pour équilibrer charge et latence.
Cette configuration améliore la gestion de la concurrence et l’adaptabilité sous forte charge.
Un bon compromis pour un processeur moderne est de multiplier le nombre de cœurs par 2 ou 3 pour déterminer le nombre de workers.
gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker -w 4 myapp:app
Ce paramètre augmente la concurrence sans saturer le système.
Limiter la taille des requêtes et simplifier les validations
- Restreignez la taille maximale des payloads JSON pour éviter le traitement de requêtes trop lourdes.
- Simplifiez les modèles Pydantic en évitant des validations redondantes ou très complexes inutiles qui impactent la performance.
- Déléguez les tâches compliquées à des traitements en arrière-plan (BackgroundTasks ou Celery).
Cela évite que votre serveur soit saturé par la charge des validations.
from fastapi import Request, HTTPException
@app.middleware("http")
async def limit_body_size(request: Request, call_next):
max_size = 1024 * 1024 # 1 Mo
body = await request.body()
if len(body) > max_size:
raise HTTPException(status_code=413, detail="Request too large")
return await call_next(request)
Analyser et profiler régulièrement les performances
Utilisez des outils de profilage et de monitoring comme :
py-spy ou cProfile pour identifier les fonctions lentes.- New Relic ou Prometheus pour surveiller en temps réel.
- Logs structurés pour suivre les erreurs et les goulets d’étranglement.
Analyser régulièrement votre application aide à cibler précisément ce qui la ralentit. Cela permet d’appliquer des optimisations ciblées plutôt que des modifications hasardeuses.
Conclusion
Construire un serveur FastAPI performant demande plus que du simple code asynchrone. Il faut éviter les blocages dans les endpoints, optimiser les accès base de données, mettre en place un cache adapté, et configurer correctement le serveur ASGI avec plusieurs workers.
Limiter la taille et la complexité des validations, tout en profilant régulièrement l’application, garantit la scalabilité et la réactivité au fil du temps. FastAPI est un excellent framework quand on exploite bien ses forces, et adopter ces bonnes pratiques vous permet de déployer des serveurs solides, rapides et évolutifs, adaptés aux exigences actuelles.
Progresser sur ces points fait toute la différence entre un serveur lent et un backend capable d’absorber une forte charge tout en restant fluide.
