🚀 FastAPI에서 비동기 처리 완벽 이해하기

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– async/await 문법과 비동기 함수의 차이를 예제로 배우기

“FastAPI는 왜 이렇게 빠를까?”
그 비밀은 바로 비동기(Async) 기반의 아키텍처에 있다.

FastAPI는 비동기 I/O 처리에 특화된 Python의 최신 기능을 적극 활용한다. 이를 통해 대규모 트래픽도 빠르고 안정적으로 처리할 수 있게 된다.

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🔍 비동기란 무엇인가?

우리가 흔히 작성하는 Python 코드는 기본적으로 동기(Synchronous) 방식이다. 작업이 순차적으로 진행되고, 하나의 작업이 끝나야 다음 작업이 시작된다.

하지만 웹 서버에서는 이런 방식이 비효율적일 수 있다. 예를 들어 데이터베이스 쿼리나 외부 API 요청처럼 시간이 오래 걸리는 작업이 있다면, 그 시간 동안 서버가 아무 일도 못 하고 가만히 있게 된다.

✅ 비동기는 이렇게 해결해줘

• 비동기 함수는 await 키워드를 통해 다른 작업이 끝날 때까지 기다리는 대신, 그 시간 동안 다른 요청을 처리할 수 있게 해준다.
• CPU를 효율적으로 활용하고, 병렬성이 향상된다.

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🧪 async / await 기본 사용법

FastAPI는 비동기 처리를 위해 Python의 async/await 문법을 사용한다.
우선 문법부터 살펴보자.

1. 기본 예시

import asyncio

async def say_hello():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello after 1 second")

• async def로 선언된 함수는 비동기 함수이다.
• await는 비동기 작업을 기다리는 키워드.
• asyncio.sleep(1)은 실제로 1초 동안 기다리지만, 그 사이에 다른 작업을 처리할 수 있다.

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🧬 FastAPI 에서 비동기 함수 사용

FastAPI는 라우트 함수에서 async def를 쓰는 걸 자연스럽게 지원한다. 그럼 실제 API 예제를 보자.

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/wait")
async def wait_response():
    await asyncio.sleep(2)
    return {"message": "2초 기다렸어요!"}

• 이 API에 접속하면 2초 후에 응답이 돌아온다.
• 중요한 건 다른 클라이언트는 이 시간 동안에도 요청을 할 수 있다는 것.
• 즉, **동시성(concurrency)**이 생긴다.

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⚙ 일반 함수 vs 비동기 함수

이제 동기 함수와 비동기 함수의 차이점을 비교해보자.

1. 동기 함수 (blocking)

import time

@app.get("/sync")
def sync_route():
    time.sleep(2)  # CPU가 이 동안 대기
    return {"message": "동기 응답"}

• time.sleep()은 CPU 자체를 2초 동안 붙잡고 있어서 다른 요청도 막힌다.
• 유저가 많아지면 병목 현상이 생긴다.

2. 비동기 함수 (non-blocking)

import asyncio

@app.get("/async")
async def async_route():
    await asyncio.sleep(2)  # CPU는 다른 일도 가능
    return {"message": "비동기 응답"}

• asyncio.sleep()은 CPU를 점유하지 않기 때문에 다른 작업을 동시에 처리할 수 있다.
• 비동기 처리가 필요한 작업: DB I/O, API 요청, 파일 읽기 등

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🚨 언제 async를 써야 할까?

1. 비동기 I/O가 필요한 경우

• 외부 API 호출
• 데이터베이스 쿼리 (async 드라이버 사용 시)
• 파일 입출력
• 대기시간이 긴 작업

2. 비동기를 쓰면 안 되는 경우

• CPU 바운드 작업 (ex. 복잡한 수학 계산)
• await를 안 쓰는 함수 → 굳이 async def로 만들 필요 없음

즉, 비동기는 기다림이 많은 작업에 강하고, 복잡한 연산에는 적합하지 않다.

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⏱ FastAPI 비동기 예시: 외부 API 호출

예를 들어 외부 날씨 API에서 정보를 받아오는 API를 만든다고 해보자.

import httpx
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/weather")
async def get_weather():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get("https://api.weatherapi.com/...")  # 예시
        return response.json()

• httpx.AsyncClient()는 비동기 HTTP 클라이언트
• await client.get()은 HTTP 요청 결과를 기다리는 동안 다른 요청을 처리할 수 있게 해줌
• 대규모 호출이 필요한 상황에선 효과가 극대화됨

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💡 비동기 DB 드라이버와의 연동

FastAPI의 진짜 힘은 비동기 데이터베이스와 함께 사용할 때 극대화된다.

• 예: Databases, Tortoise ORM, SQLModel (async 지원)
• 비동기 DB 드라이버(ex. asyncpg, aiomysql)와 함께 쓰면 수천 개의 동시 접속도 안정적으로 처리 가능

from databases import Database

database = Database("sqlite+aiosqlite:///./test.db")

@app.on_event("startup")
async def startup():
    await database.connect()

@app.on_event("shutdown")
async def shutdown():
    await database.disconnect()

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🧾 요약: FastAPI에서 비동기의 장점은?

항목	동기(Sync)	비동기(Async)
코드 선언	def	async def
대기 중 CPU 사용	점유함	해제함
처리 속도	느림 (동시 요청 제한)	빠름 (동시 요청 가능)
사용 대상	간단한 연산	I/O 중심 작업

FastAPI는 기본적으로 비동기를 지원하므로, 처음부터 비동기 스타일로 API를 설계하는 것이 좋다. 단, async 함수 안에서는 반드시 await 가능한 코드만 사용해야 한다는 점도 기억해 두자.

FastAPI 공식 문서 : https://fastapi.tiangolo.com/ko/