Async trong Python & FastAPI: Lập trình bất đồng bộ từ A–Z

4

Lập trình bất đồng bộ (asynchronous programming) là nền tảng giúp FastAPI đạt hiệu năng vượt trội so với nhiều framework Python truyền thống.
Bài viết này giúp bạn hiểu:

• Async là gì & vì sao nó quan trọng
• Khác nhau giữa blocking vs non-blocking
• Coroutine, event loop hoạt động ra sao
• FastAPI xử lý async thế nào
• So sánh hiệu năng khi gọi API tuần tự vs song song

---

1. Async là gì? Tại sao phải dùng trong Backend?

Trong backend, phần lớn thời gian không phải CPU chạy code, mà là:

• Chờ database trả về
• Chờ API ngoài trả về
• Chờ đọc file
• Chờ network I/O

Các “khoảng chờ” này nếu dùng lập trình thông thường (blocking) sẽ làm tắc luồng, giảm throughput của server.

Async giải quyết vấn đề này bằng cách:

• Không chặn luồng khi đang “chờ”
• Cho phép server xử lý các request khác song song
• Tận dụng tối đa tài nguyên khi hệ thống I/O nhiều

---

2. Blocking vs Non-blocking – Khác nhau thế nào?

Blocking (truyền thống)

result = call_api()
process(result)

Trong lúc call_api() chờ phản hồi, toàn bộ hàm bị đứng lại → không làm gì được.

---

Non-blocking (async)

result = await call_api_async()
process(result)

Khi “chờ”, Python nhường quyền cho tác vụ khác → server có thể xử lý hàng trăm request cùng lúc.

---

3. Event Loop & Coroutine – Trái tim của Async

Coroutine

Một hàm có thể tạm dừng & tiếp tục chạy ở đúng vị trí cũ.

async def get_data():
    return 123

Event Loop

Bộ điều phối coroutine — quyết định hàm nào chạy tiếp, hàm nào tạm dừng để chờ I/O.

FastAPI chạy trên ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface), tận dụng tối đa event loop để xử lý concurrency.

---

4. Async trong FastAPI hoạt động như thế nào?

Ví dụ:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/user")
async def get_user():
    return {"name": "Thanh", "role": "Backend"}

Lưu ý:

• Chỉ cần dùng async def → route của bạn trở thành bất đồng bộ
• FastAPI sẽ dùng event loop để xử lý đồng thời nhiều request
• Nếu hàm bên trong có await (như DB, API bên ngoài), server sẽ cực kỳ hiệu quả

---

5. Ví dụ thực tế: Gọi API tuần tự vs song song

Giả sử ta cần gọi 3 API khác nhau.

Cách 1 – Blocking (mất 3 giây)

import time
import requests

def call_api():
    res = requests.get("https://httpbin.org/delay/1")
    return res.status_code

start = time.time()
call_api()
call_api()
call_api()
print("Total:", time.time() - start)

Kết quả: khoảng 3 giây

---

Cách 2 – Async (chỉ ~1 giây)

import httpx
import asyncio
import time

async def call_api_async():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        r = await client.get("https://httpbin.org/delay/1")
        return r.status_code

async def main():
    start = time.time()
    await asyncio.gather(
        call_api_async(),
        call_api_async(),
        call_api_async()
    )
    print("Total:", time.time() - start)

asyncio.run(main())

Kết quả: ~1 giây
→ do cả 3 request thực thi cùng lúc.

---

6. Khi nào nên dùng async trong FastAPI?

✔ Dùng async khi:

• Gọi database (PostgreSQL async driver, MongoDB, Redis…)
• Gọi API ngoài (payment, trading, AI API…)
• Đọc/ghi file
• Xử lý nhiều request đồng thời
• Viết microservices

✘ Không cần async khi:

• Bạn xử lý CPU-bound (ML training, thuật toán nặng)
  → Dùng multiprocessing hoặc background tasks phù hợp hơn.

---

7. Lưu ý quan trọng khi dùng async trong FastAPI

1. Không mix requests (sync) trong async

Sai:

async def task():
    res = requests.get("http://...")

→ requests là thư viện sync → block event loop → mất hết lợi ích async.

Dùng httpx.AsyncClient.

---

2. ORM sync không tận dụng được async

Dùng SQLAlchemy sync trong async → kém hiệu quả.

Giải pháp:

• SQLAlchemy Async
• Tortoise ORM
• Gino

---

8. Demo endpoint async thực tế trong FastAPI

import httpx
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/prices")
async def get_prices():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        btc = await client.get("https://api.binance.com/api/v3/ticker/price?symbol=BTCUSDT")
        eth = await client.get("https://api.binance.com/api/v3/ticker/price?symbol=ETHUSDT")
    return {
        "btc": btc.json(),
        "eth": eth.json()
    }

Endpoint này xử lý đồng thời nhiều request tới Binance → nhanh hơn cực nhiều so với gọi tuần tự.

---

9. Minh họa kiến trúc FastAPI dùng Async

---

10. Kết luận

• Async giúp FastAPI mạnh hơn Flask/Django REST trong các hệ thống I/O-bound
• Tối ưu tài nguyên server, tăng throughput
• Rất phù hợp cho microservices, AI API, trading API, data API
• Là kỹ năng bắt buộc nếu muốn code backend FastAPI một cách hiện đại và chuyên nghiệp

---

Tham khảo khóa học FastAPI thực chiến

👉 Python API Development với FastAPI
https://www.huongnghiepdulieu.com/python-fastapi/

Khóa học gồm:

• Async & concurrency
• CRUD + PostgreSQL + ORM
• Authentication JWT
• Upload file & xử lý media
• Docker + Deploy
• Project hoàn chỉnh