FastAPI backend performance cleanup
Оптимизация FastAPI API path: async I/O, connection reuse, Redis cache, request validation, metrics и удаление serial bottlenecks.
Сначала baseline, потом один bottleneck за раз.
Цифры оформлены как repeatable benchmark, а не как расплывчатое production-обещание.
Python backend-разработчик
Hot API path тратил слишком много времени на serial waits и repeated dependency calls. Сначала нужно было измерить, а не угадывать.
Собрал benchmark profile, изолировал slow dependencies, изменил request path вокруг async I/O, connection pooling, caching и более ясной validation.
В repeatable benchmark throughput вырос примерно с 1,600 до 8,200 RPS, p95 latency снизилась примерно на 70%.
- Измерил текущий path до изменения implementation.
- Поднял repeatable benchmark throughput примерно с 1,600 до 8,200 RPS.
- Снизил p95 latency примерно на 70% в том же benchmark.
- Performance work вызывает больше доверия, когда baseline и test shape записаны.
- Лучшая оптимизация часто в том, чтобы убрать avoidable waits, а не добавить clever code.
Ещё проекты
Каталог моделей nnzen
Живой LLM-каталог: собирает данные о моделях, нормализует их и помогает быстрее сравнивать варианты.
MCP core for an LLM assistant
Backend core для LLM assistant с plugin execution, hot reload, tool chains и explicit context handoff.