FastAPI + Redis 实战：一分钟搞定高性能缓存方案
在开发高性能 Web 接口时，我们常常面临这样的问题：
某些接口数据变化不频繁，但访问量巨大；某些操作（如排行榜、用户信息）计算/查询代价高昂；数据库访问压力太大，接口响应慢。这时候，就轮到我们的大杀器——Redis 上场了。
本文带你快速实战：FastAPI 如何优雅接入 Redis 实现缓存与存储！
我们以一个用户信息接口为例：根据 user_id 返回用户数据，但用户信息不常变动，可以缓存。
安装依赖复制
pip install fastapi uvicorn redis1.
我们使用官方推荐的异步库 redis-py 配合 asyncio 实现异步访问。
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# redis_client.py
import redis.asyncio as redis
redis_client = redis.Redis(
host="localhost",
port=6379,
decode_responses=True # 返回字符串而非字节
)1.2.3.4.5.6.7.8.
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# main.py
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from redis_client import redis_client
import json
app = FastAPI()
# 模拟数据库
fake_user_db = {
"1": {"id": 1, "name": "Alice"},
"2": {"id": 2, "name": "Bob"},
}
@app.get("/user/{user_id}")
async def get_user(user_id: str):
cache_key = f"user:{user_id}"
# 尝试从 Redis 获取缓存
cached_data = await redis_client.get(cache_key)
if cached_data:
return {"source": "redis", "data": json.loads(cached_data)}
# 模拟从数据库查询
user = fake_user_db.get(user_id)
if not user:
raise HTTPException(status_code=404, detail="用户不存在")
# 缓存结果，设置过期时间 60 秒
await redis_client.set(cache_key, json.dumps(user), ex=60)
return {"source": "db", "data": user}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.
说明：
Redis 作为缓存中间层：查询接口先查 Redis，再查数据库缓存数据使用 JSON 序列化存储通过 ex=60 设置缓存过期时间为 60 秒Redis 的应用价值降低数据库访问压力提升接口响应速度（缓存命中几乎毫秒级）灵活设置过期时间，控制数据新鲜度衍生应用场景用户会话 token 存储短信验证码防刷排行榜数据缓存秒杀库存预扣减实现消息队列、分布式锁等小结Redis 作为缓存方案在 FastAPI 项目中非常简单易用，也非常高效。它能帮助你：
提升接口性能；减轻数据库压力；实现更多灵活应用场景（例如登录状态、验证码、计数器等）。阅读剩余
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