Construir servicios robustos con FastAPI requiere identificar y corregir problemas comunes que afectan rendimiento, escalabilidad y mantenibilidad. En este artículo analizamos tres fallos habituales: estructura de proyecto desordenada, anti patrones como llamadas endpoint a endpoint, y fugas de memoria relacionadas con múltiples workers, y proponemos soluciones prácticas.

1. Organización del proyecto
Problema: Código disperso, dependencias globales y rutas mezcladas dificultan el mantenimiento. Solución: adoptar una estructura modular con routers, esquemas y servicios bien separados. Usar un directorio para api, otro para servicios y otro para modelos y esquemas facilita la lectura. Implementar dependencias con Depends para inyectar recursos y usar eventos de lifespan para inicializar y cerrar conexiones. Documenta convenciones y añade pruebas unitarias y de integración para cada módulo.

2. Evitar llamadas endpoint a endpoint
Problema: escribir un endpoint que realiza solicitudes HTTP a otro endpoint de la misma API crea latencia innecesaria, errores en cadena y dificulta el manejo de transacciones. Solución: extraer la lógica compartida a una capa de servicio interna y llamar funciones o clases en lugar de realizar requests internos. Esto mejora el rendimiento y facilita la trazabilidad. Cuando necesites comunicación entre microservicios usa mensajería asíncrona o gateways bien definidos y patrones como circuit breaker. Para operaciones largas emplea tareas en background o colas de trabajo.

3. Fugas de memoria y múltiples workers
Problema: en despliegues con varios workers pueden ocurrir consumos crecientes de memoria por objetos globales, conexiones sin cerrar o librerías no seguras para multiproceso. Solución: evita estados globales mutables, usa pools de conexiones por worker, cierra sesiones de base de datos en shutdown, y usa objetos thread/process safe. Monitoriza con herramientas como tracemalloc y psutil, ejecuta pruebas de carga para detectar crecimientos y configura límites de memoria en el orquestador. Para despliegues en producción aprovecha servidores ASGI como uvicorn con gunicorn, configurando el número de workers según CPU y pruebas, y considera deploys en contenedores para aislar procesos.

Prácticas recomendadas adicionales
Usa dependencias asíncronas cuando la IO lo justifique, aplica timeouts y retries en integraciones externas, emplea logging estructurado y trazabilidad distribuida para diagnosticar fallos, y automatiza despliegues con pipelines CI/CD. Implementa pruebas que simulen condiciones de alta concurrencia y revisa el uso de memoria tras cambios significativos.

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