FastAPI asyncとsyncの違い：パフォーマンス最適化ガイド

2026年6月30日

Contents

1 非同期と同期処理の技術的基礎
- 1.1 async/awaitとdefの定義違い
- 1.2 イベントループの動作原理
2 リソース消費比較（I/O待ち時）
- 2.1 同期処理時のプロセス待機状態
- 2.2 非同期処理による並行実行
3 パフォーマンス視点での実装判断基準
- 3.1 並行処理（Concurrency）との関係性
- 3.2 実装例による性能差検証
  - 3.2.1 非同期処理の良い例
  - 3.2.2 同期処理の例
4 DBアクセスにおける最適な選択肢
- 4.1 同期処理が有効なケース
- 4.2 非同期処理が有効なケース
5 FastAPIにおける実装ガイドライン
- 5.1 async/awaitの適切な適用範囲
- 5.2 混合構成時の注意点
6 まとめ

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非同期と同期処理の技術的基礎

アプリケーションのパフォーマンスを左右する「async/await」と「def」の定義違いやイベントループの働きを理解することは、適切な選択の第一歩です。

async/awaitとdefの定義違い

同期処理（sync）はdefで関数を定義し、順次実行されます。一方で、非同期処理（async）はasync defで定義され、待機中にも他のタスクを処理可能にします。

def：コルーチンではないため、I/O待ち中はプロセスがブロックされる
async def：イベントループによって非同期操作を制御し、並行性を実現

重要なポイント：awaitは非同期処理内で使用され、I/O操作（例: DBアクセス）中に他のタスクを実行可能にします。ただし、CPU集約型の処理には意味がありません（FastAPI公式）。

イベントループの動作原理

非同期処理では「イベントループ」という仕組みにより、タスクを切り替えて実行します。この設計により、I/O待ち中に他の処理を進めることが可能になります。

項目	説明
同期処理	プロセスが一連の操作に完全に集中し、待機中は何もできない
非同期処理	イベントループがタスクを管理し、待機中のリソースを次のタスクに割り当て

実際の挙動例：同期処理では「注文待ち→調理開始」と一方向に進むのに対し、非同期では「注文待ち中も他の客の注文を受ける」ことが可能（FastAPI公式）。

リソース消費比較（I/O待ち時）

I/O操作が多いアプリケーションでは、非同期処理のリソース効率が顕著になります。

同期処理時のプロセス待機状態

同期処理はI/O待ち中も1つのリクエストを完全にブロックします。例えば、30個のファイル読み込みリクエストを受けた場合、各リクエストが終了するまで次の処理が実行されません。

リソース消費：高（待機中のCPUは無駄に使用される）
応答速度：遅延しやすい

非同期処理による並行実行

非同期では、I/O待ち中に他のリクエストを同時に処理可能です。これにより、リソースの有効活用が可能です。

リソース消費：低（待機中のリクエストは次のタスクに移譲される）
応答速度：複数リクエスト同時処理で改善

比較表：

項目	同期処理	非同期処理
I/O待ち時のリソース使用	1つのプロセスに集中	複数のタスクを並行実行可能
リクエスト応答時間	タスク数増加で著しく遅延	網羅的な処理が可能

パフォーマンス視点での実装判断基準

リクエストの種類や量に応じて、async/syncを選択する必要があります。

並行処理（Concurrency）との関係性

非同期処理は「並行性」を実現しますが、「並列性」とは異なります。同一スレッド内でタスクを切り替えるため、CPUコア数に応じた性能向上は見込めません。

並行処理（Concurrency）の特徴：
非同期処理により1つのスレッドで複数タスクを管理
I/O待ち時のリソース効率が高められる
並列処理（Parallelism）の特徴：
マルチスレッド/マルチプロセスでの同時実行
CPU集約型タスクに有効

ベンチマーク例：100リクエストを同期処理と非同期処理で比較すると、非同期処理の方が応答時間が30%改善するケースがあります（FastAPI公式）。

実装例による性能差検証

以下に、FastAPIで非同期処理を活用した実装例とそのメリットを示します。

非同期処理の良い例

from fastapi import FastAPI
import httpx

app = FastAPI()

@app.get(&quot;/async&quot;)
async def async_api():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(&quot;https://example.com/data&quot;)
    return {&quot;data&quot;: response.text}

from fastapi import FastAPI

import httpx

app = FastAPI()

@app.get("/async")

async def async_api():

async with httpx.AsyncClient() as client:

response = await client.get("https://example.com/data")

return {"data": response.text}

同期処理の例

@app.get(&quot;/sync&quot;)
def sync_api():
    import requests
    response = requests.get(&quot;https://example.com/data&quot;)
    return {&quot;data&quot;: response.text}

@app.get("/sync")

def sync_api():

import requests

response = requests.get("https://example.com/data")

return {"data": response.text}

性能比較：非同期処理は、複数リクエストが同時に処理されるため、I/O待ち時間が短縮されます。ただし、CPU集約型の計算には適しません（FastAPI公式）。

DBアクセスにおける最適な選択肢

データベース操作では、同期処理と非同期処理の使い分けが重要です。

同期処理が有効なケース

トランザクション処理：複数の操作を一括で実行する必要がある場合
データ整合性が重視される場面（例: 予約処理）

理由：非同期では、DBのコミットやロールバックがタイミングによって破綻する可能性があります。

非同期処理が有効なケース

レポート生成やバッチ処理（結果は即時性が不要）
外部APIとの通信（例: タイムスタンプを取得する非同期クエリ）

実装例：asyncpgやmotorなどの非同期DBライブラリを使用し、I/O待ち中も他のリクエストを処理可能にします。

FastAPIにおける実装ガイドライン

アプリケーションの特性に応じて、async/awaitとdefの使い分けを柔軟に行いましょう。

async/awaitの適切な適用範囲

I/O待ちが多いリクエスト：非同期処理が効果的
外部API呼び出し（例: httpx.AsyncClient）
ファイル読み込み・書き込み
CPU集約型の処理：同期処理を推奨
数値計算や画像処理など

混合構成時の注意点

FastAPIでは、非同期と同期の関数が同時に存在する「混合構成」も可能です。ただし、以下に注意が必要です。

非同期関数内で同期関数を呼び出す場合は、ブロッキング操作によるパフォーマンス低下が発生
逆の場合（同期関数で非同期処理）は、asyncio.to_thread()などを使って適切に扱う

まとめ

本記事で述べた通り、FastAPI async と sync の違い比較の要点を整理すると以下になります。

I/O待ちが多いリクエストには非同期処理が有効
同期処理は、トランザクション処理などデータ整合性が必要な場面で活用する
非同期処理ではイベントループの仕組みを理解し、リソースの無駄使いを防ぐ

パフォーマンス向上を目指す際は、「実装する処理がI/O待ちなのかCPU集約型か」に焦点を当てた選択を心がけましょう。

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