이번 글에서는 FastAPI에서 캐싱을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. FastAPI는 빠른 속도와 간편한 사용법으로 인해 인기 있는 웹 프레임워크이며, 캐싱을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
캐싱이란?
캐싱은 이전에 계산된 결과를 저장하여 동일한 요청이 들어왔을 때, 다시 계산하지 않고 저장된 결과를 사용하는 기법입니다. 이를 통해 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.
FastAPI에서의 캐싱 구현하기
FastAPI에서 캐싱을 구현하기 위해서는 cachetools 패키지를 사용할 수 있습니다. 해당 패키지는 다양한 캐싱 알고리즘을 제공하며, 간단한 인터페이스를 통해 캐싱 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다.
먼저, cachetools를 설치합니다.
pip install cachetools
다음으로, FastAPI 서버에서 캐싱을 적용하고자 하는 API 핸들러 함수에 @cached 데코레이터를 적용합니다. 이 데코레이터는 함수의 결과를 캐싱하고, 같은 요청이 들어왔을 때에는 캐시된 결과를 사용합니다.
from fastapi import FastAPI
from fastapi_caching import cached
app = FastAPI()
@cached()
def expensive_operation():
# 복잡한 계산이나 DB 조회 등의 작업
return result
@app.get("/data")
def get_data():
result = expensive_operation()
return {"data": result}
위의 코드에서 expensive_operation() 함수는 복잡한 계산이나 DB 조회와 같은 비용이 많이 드는 작업을 수행합니다. 이 함수의 결과를 캐싱하기 위해 @cached() 데코레이터를 적용했습니다. 이제 /data 엔드포인트를 호출할 때마다 expensive_operation() 함수가 호출되는 것이 아니라, 캐시된 결과가 사용됩니다.
주의사항
- 캐싱은 결과가 불변(immutable)해야 제대로 동작합니다. 캐싱되는 결과가 변경될 수 있는 경우 캐시를 사용하지 않는 것이 좋습니다.
- 캐싱은 메모리를 사용하기 때문에, 캐시되는 데이터의 크기와 수명을 고려해야 합니다. 캐시가 너무 많은 메모리를 사용하는 경우, 캐시를 제한하거나 LRU(Least Recently Used) 같은 캐시 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
결론
FastAPI에서는 cachetools 패키지를 활용하여 간편하게 캐싱 기능을 구현할 수 있습니다. 캐싱을 활용하여 API의 성능을 최적화하고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 추가적인 캐싱 관련 설정과 기능을 사용하려면 cachetools 문서를 참고해보시길 바랍니다.
참고: