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FastAPI와 aiosqlite 기반 8개 지역 서비스 최적화 비디오 API 설계
Video Platform API with Python FastAPI
AI 요약
Context
8개 글로벌 지역에 비디오 검색 및 트렌딩 피드를 제공하는 API 인프라 구축 필요성 대두. 전통적인 동기식 DB 처리 방식에서 발생하는 Event Loop 블로킹 현상 해결을 통한 동시성 확보가 핵심 과제.
Technical Solution
- 비동기 런타임 최적화를 위한 FastAPI와 aiosqlite 조합의 Async-native 아키텍처 채택
- SQLite 성능 극대화를 위해 WAL(Write-Ahead Logging) 모드 및 cache_size(-8000) 설정 적용
- 검색 성능 향상을 위해 Full Text Search(FTS) 테이블을 활용한 쿼리 최적화 및 랭킹 기반 결과 반환
- Pydantic 모델 기반의 엄격한 Type Validation을 통한 API 응답 일관성 및 데이터 무결성 확보
- 빈번한 접근이 발생하나 변경 주기가 긴 카테고리 데이터에 대해 24시간 TTL 기반의 In-memory Caching 레이어 구현
- FastAPI Dependency Injection을 활용하여 비즈니스 로직과 캐싱 로직을 분리한 관심사 분리 설계
실천 포인트
- SQLite 사용 시 동시성 향상을 위해 PRAGMA journal_mode=WAL 설정 검토 - 읽기 전용 데이터의 경우 API Dependency Injection을 통한 캐싱 레이어 도입으로 DB 부하 감소 - 다국어/다지역 서비스 설계 시 Enum 타입을 활용한 파라미터 검증 체계 구축 - 검색 기능 구현 시 일반 LIKE 쿼리 대신 FTS(Full Text Search) 인덱스 활용 고려