FastAPI 面试题

基础

【基础】FastAPI 有什么特点？为什么 AI 服务常用它？

参考答案：基于 Starlette（ASGI）和 pydantic，原生支持 async，适合 IO 密集的模型调用；通过类型标注自动完成参数解析和校验、生成 OpenAPI 文档；依赖注入方便组织鉴权、数据库会话和测试替换；支持流式响应和 WebSocket。AI 生态（模型 SDK、LangChain、向量库客户端）以 Python 为主，用 FastAPI 封装服务很自然。

【基础】FastAPI 怎么区分路径参数、查询参数和请求体？

参考答案：在路径模板中出现的参数是路径参数；简单类型（int、str、bool 等）的其他参数是查询参数；pydantic 模型类型的参数是请求体；请求头、Cookie 用 Header()、Cookie() 显式声明。也可以用 Path()、Query()、Body() 显式指定并添加校验规则。

【基础】路由函数用 `async def` 和 `def` 有什么区别？

参考答案：async def 在事件循环中直接执行，里面只能调用非阻塞的异步代码；普通 def 会被放到线程池中执行，适合调用同步阻塞库。在 async def 中调用阻塞函数会卡住整个事件循环，是最常见的性能问题。

【基础】响应模型有什么作用？

参考答案：声明接口返回的数据结构：自动过滤掉未声明的字段（防止泄露内部字段），校验和序列化返回数据，并体现在 OpenAPI 文档中，前端可以据此生成类型。

进阶

【进阶】`Depends` 的原理和常见用途？

参考答案：FastAPI 在处理请求时解析路由函数签名，递归解析依赖树，按顺序调用依赖函数并把返回值注入参数；同一请求内相同依赖默认只调用一次；带 yield 的依赖可以在请求结束后执行清理。用途：鉴权和获取当前用户 / 租户、数据库会话、分页参数、共享客户端；测试时通过 dependency_overrides 替换。

【进阶】中间件和依赖都能做鉴权，怎么选？

参考答案：中间件作用于所有请求，适合与业务无关的横切逻辑：请求 ID、日志、耗时、CORS。依赖按路由或路由器声明，能拿到类型化的结果（当前用户）并注入处理函数，能在测试中替换，适合鉴权、权限、租户。通常鉴权用依赖。

【进阶】怎么实现大模型的流式输出？要注意什么？

参考答案：用 StreamingResponse 包装异步生成器，media_type="text/event-stream"，每个事件 data: ...\n\n。注意：响应头发出后不能改状态码，错误要以事件形式发送；检查客户端断开及时停止生成；内容用 JSON 编码避免换行破坏格式；经过 Nginx 时关闭缓冲；前端 POST 请求需要用 fetch 读取流。

场景题

【场景题】压测发现 FastAPI 服务 QPS 很低，CPU 也不高，可能是什么原因？

参考答案：最常见的是在 async def 路由里调用了阻塞操作（同步数据库驱动、requests、time.sleep、同步 SDK），事件循环被阻塞。其他原因：每个请求新建 HTTP 客户端或数据库连接、连接池太小、下游（模型、数据库）本身慢、只启动了一个 worker。排查：看慢请求的耗时分布，用 py-spy 看事件循环线程在做什么。

【场景题】一个接口依赖大模型和向量数据库，怎么写单元测试？

参考答案：把模型客户端和检索器抽象成接口（Protocol），通过依赖注入获取；测试中用 app.dependency_overrides 替换为假实现，返回固定内容或模拟异常；用 TestClient 调用接口，断言状态码、响应格式、流式事件顺序、错误处理。真实模型的效果评估另外做（评测集），不放在单元测试里。

【场景题】给多个业务系统提供 AI 能力，怎么防止某个系统把额度用光？

参考答案：每个调用方一个 API Key，鉴权依赖解析出租户；在服务端按租户做限流（Redis 滑动窗口 / 令牌桶）和配额（按日 / 月的 token 数）；记录每次调用的 token 用量写入数据库；超过配额返回 429 并给出提示；对异常增长告警。Nginx 层可以再加一层按 IP 的粗粒度限流。

4.6 KiB Raw Blame History Unescape Escape