FastAPI与Flask性能对决：Profiling定位与缓存优化实测
在一次内部API服务重构中，我发现一个基于Flask 2.2的订单查询接口在200并发下P95延迟高达1.8秒，吞吐量仅320 req/s。通过cProfile与py-spy定位到瓶颈在N+1查询和JSON序列化，随后用FastAPI 0.104重写并引入Redis缓存与SQLAlchemy 2.0的selectinload，最终将P95降至42ms，吞吐量提升至2100 req/s。本文记录完整
模型别催的开发者
Lv.1一边拒绝无效加班，一边提升工程效率。主要研究软件工程与问题排查，记录性能优化、开发效率提升以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。欢迎一起交流，也欢迎不同观点。
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