高并发Python接口服务关键在于选用FastAPI或Sanic等异步框架，并确保数据库、序列化、中间件和部署全链路异步化与精简优化。
Python构建高并发接口服务，核心不在“换语言”，而在选对异步框架 + 做好关键路径优化。FastAPI（基于Starlette+Pydantic）和Sanic是当前主流选择，性能远超传统Flask/Django同步模型；但光靠框架不够，数据库、序列化、中间件、部署方式稍不注意，就会拖垮并发能力。
选对异步框架并精简依赖链
优先用 FastAPI（开发体验好、自动文档、类型驱动）或 Sanic（纯异步、更轻量）。避免在协程中混用同步库（如 requests、sqlite3），必须用 httpx（异步HTTP）、asyncpg（PostgreSQL）、tortoise-orm（异步ORM）等原生支持 asyncio 的库。禁用 Flask-SQLAlchemy 这类同步 ORM 的“伪异步”包装——它只是用线程池模拟，反而增加调度开销。
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路由函数必须声明为
async def，否则事件循环会被阻塞 - 禁用全局中间件里做耗时同步操作（如日志写文件、同步校验 token）
- 静态文件交给 Nginx 处理，不要由 Python 框架 serve
数据库访问必须真异步 + 连接池复用
用 asyncpg（PostgreSQL）或 aiomysql（MySQL），连接池大小建议设为 CPU 核数 × 2～4。避免每次请求都新建连接；也别把连接池设得过大（比如 >50），会引发 PostgreSQL 的 max_connections 超限或上下文切换开销上升。查询尽量用 fetchrow() / fetchval() 替代 fetchall()，减少内存拷贝。
- 使用
async with pool.acquire() as conn:确保连接自动归还 - 复杂查询拆成多个小查询 + asyncio.gather 并行，比单个 JOIN 更可控
- 读多写少场景，加 Redis 缓存热点数据（用 aioredis v2+）
序列化与响应生成要零拷贝、低开销
Pydantic v2 默认启用缓存和 fastapi 内置的 JSON 序列化器（基于 orjson 或 ujson），比 json.dumps 快 3～5 倍。禁用 response_model_exclude_unset=True 这类动态字段过滤——它需要运行时反射，损耗可观。返回简单 dict 时，直接用 JSONResponse 绕过 Pydantic 验证；仅对入参/关键出参用 model 验证。
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- 避免在响应体中嵌套深层数组或大量 datetime 字段（序列化慢）
- 大文件下载用
StreamingResponse+ 异步生成器，不一次性 load 到内存 - 启用 GZIP 压缩（FastAPI 支持 middleware，但需权衡 CPU 开销）
部署与运行时调优不能跳过
用 Uvicorn（推荐）或 Hypercorn 启动，进程数设为 $(nproc) × 2，每进程开启多 worker（--workers）不如用 --workers=1 + --loop uvloop + --http h11 更稳。Linux 上务必配置：ulimit -n 65535，关闭 TCP slow start（net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle = 0），Nginx upstream keepalive 至少 32 个长连接。
- 禁用 reload=True 上生产；用 systemd 或 Docker 管理进程生命周期
- 用
uvicorn --limit-concurrency 1000防止单请求耗尽所有协程 - 监控用 Prometheus + Starlette exporter，重点关注 task count、request duration、http connections
基本上就这些。高并发不是堆参数，而是让每个请求路径尽可能短、异步到底、避开阻塞点。从一个接口压测开始，用 locust 或 hey 找瓶颈，再逐层优化——比盲目升级硬件或换框架更有效。
