はじめに

2026年7月25日 FastAPI 0.140.0にてメモリ効率が改善されたとのこと。

公式

今回の 0.140.0 の改善は FastAPI 本体の依存性注入（Depends）まわりのメモリ削減（#16049「Reduce memory usage in dependencies」）。pydantic-core（Rust）の改善とは別物。

効果が出やすい負荷: Depends を多用する／ネストが深いアプリのメモリ使用量
効きにくい負荷: 単純なエンドポイント、PDF / Pillow などネイティブ変換のメモリ

補足：Pydantic の Rust コア（pydantic-core）による JSON 検証・シリアライズの高速化は、これより前の 0.130.0 系（#14962）で入っている。

試してみる。

環境

ハードウェア
OS Windows 11 wsl ubuntu 24.04
CPU Intel Core i7-10700F
メモリ 48GB DDR4

更新前の環境

FastAPI 0.139.2

更新後の環境

FastAPI 0.140.0

補足：計測は uvicorn を 1 プロセス（--workers 指定なし）で起動。依存解決は CPU を使う処理なので、実質 1 コアで直列に捌く構成。後述の RPS/Latency はこの前提の数字。

まずは計測用の処理を実装

router.py
from typing import Any

from fastapi import APIRouter, Depends

from app.features.deps.deps import ROUTE_COUNT, graph_meta, root_dependency
from app.features.deps.schemas import DepsBenchResponse

router = APIRouter(tags=["deps"])


def _to_response(root: dict[str, Any]) -> DepsBenchResponse:
    tip = int(root.get("tip", 0))
    return DepsBenchResponse(
        depth=graph_meta["depth"],
        width=graph_meta["width"],
        route_count=graph_meta["route_count"],
        leaf_sum=int(root.get("sum", tip)),
        chain_tip=tip,
    )


@router.get("/deps", response_model=DepsBenchResponse)
def read_deps(root: dict[str, Any] = Depends(root_dependency)) -> DepsBenchResponse:
    """ネストした Depends グラフを解決して返す（メイン計測用）。"""
    return _to_response(root)


def _register_mirror_routes() -> None:
    """同一グラフを参照するルートを増やし、アプリ構築時の Dependant 数を膨らませる。"""

    for index in range(ROUTE_COUNT):

        def make_endpoint(route_index: int) -> Any:
            def mirror(
                root: dict[str, Any] = Depends(root_dependency),
            ) -> DepsBenchResponse:
                return _to_response(root)

            mirror.__name__ = f"read_deps_mirror_{route_index}"
            mirror.__qualname__ = f"read_deps_mirror_{route_index}"
            return mirror

        router.add_api_route(
            f"/deps/r{index}",
            make_endpoint(index),
            methods=["GET"],
            response_model=DepsBenchResponse,
            include_in_schema=False,
            name=f"read_deps_mirror_{index}",
        )


_register_mirror_routes()

schemas.py
from pydantic import BaseModel


class DepsBenchResponse(BaseModel):
    depth: int
    width: int
    route_count: int
    leaf_sum: int
    chain_tip: int

ネストしたDI組み立て

deps.py
"""ネストした Depends を大量に組み立てる（dependency メモリ計測用）。"""

from __future__ import annotations

import inspect
from collections.abc import Callable
from typing import Any

from fastapi import Depends

CHAIN_DEPTH = 24
FANOUT_WIDTH = 8
ROUTE_COUNT = 40


def _with_depends_signature(
    name: str,
    param_deps: list[tuple[str, Callable[..., Any]]],
    body: Callable[..., Any],
) -> Callable[..., Any]:
    """各 Depends を個別パラメータとしてシグネチャに載せ、FastAPI に認識させる。"""
    parameters = [
        inspect.Parameter(
            param_name,
            kind=inspect.Parameter.KEYWORD_ONLY,
            default=Depends(dep),
        )
        for param_name, dep in param_deps
    ]

    def wrapper(**kwargs: Any) -> Any:
        return body(**kwargs)

    wrapper.__name__ = name
    wrapper.__qualname__ = name
    wrapper.__signature__ = inspect.Signature(parameters)  # type: ignore[attr-defined]
    return wrapper


def _make_leaf(index: int) -> Callable[[], int]:
    def leaf() -> int:
        return index

    leaf.__name__ = f"leaf_{index}"
    leaf.__qualname__ = f"leaf_{index}"
    return leaf


def _make_fanout_node(
    level: int,
    index: int,
    child_deps: list[Callable[..., Any]],
) -> Callable[..., dict[str, Any]]:
    param_deps = [(f"c{i}", dep) for i, dep in enumerate(child_deps)]

    def body(**kwargs: Any) -> dict[str, Any]:
        values = list(kwargs.values())
        total = 0
        for value in values:
            total += value if isinstance(value, int) else int(value.get("sum", 0))
        return {
            "level": level,
            "index": index,
            "sum": total,
            "width": len(values),
        }

    return _with_depends_signature(f"fanout_L{level}_{index}", param_deps, body)


def _make_chain_node(
    level: int,
    prev: Callable[..., Any],
    side_deps: list[Callable[..., Any]],
) -> Callable[..., dict[str, Any]]:
    param_deps = [("previous", prev), *[ (f"s{i}", dep) for i, dep in enumerate(side_deps) ]]

    def body(**kwargs: Any) -> dict[str, Any]:
        previous = kwargs["previous"]
        sides = [kwargs[f"s{i}"] for i in range(len(side_deps))]
        side_sum = 0
        for side in sides:
            side_sum += side if isinstance(side, int) else int(side.get("sum", 0))
        prev_val = previous if isinstance(previous, int) else int(previous.get("tip", 0))
        return {
            "level": level,
            "tip": prev_val + side_sum + level,
            "side_count": len(sides),
        }

    return _with_depends_signature(f"chain_L{level}", param_deps, body)


def build_dependency_graph() -> tuple[Callable[..., dict[str, Any]], dict[str, int]]:
    leaves = [_make_leaf(i) for i in range(FANOUT_WIDTH)]

    current_layer: list[Callable[..., Any]] = list(leaves)
    for level in range(1, 4):
        next_layer: list[Callable[..., Any]] = []
        for i in range(FANOUT_WIDTH):
            children = [
                current_layer[(i + offset) % len(current_layer)]
                for offset in range(min(3, len(current_layer)))
            ]
            next_layer.append(_make_fanout_node(level, i, children))
        current_layer = next_layer

    chain: Callable[..., Any] = current_layer[0]
    for level in range(4, CHAIN_DEPTH):
        sides = [
            current_layer[j % len(current_layer)]
            for j in range(min(FANOUT_WIDTH, len(current_layer)))
        ]
        chain = _make_chain_node(level, chain, sides)

    meta = {
        "depth": CHAIN_DEPTH,
        "width": FANOUT_WIDTH,
        "route_count": ROUTE_COUNT,
    }
    return chain, meta


root_dependency, graph_meta = build_dependency_graph()

計測

まずは旧バージョン 0.139.2 で計測
バージョン確認

docker compose exec api python -c "import fastapi; print(fastapi.__version__)"
curl -s http://127.0.0.1:8000/deps
echo

アイドルメモリ

docker stats --no-stream --format "{{.Name}} {{.CPUPerc}} {{.MemUsage}}" | grep '^api-api-1 '

CPUが2%未満になってから実行

for i in $(seq 1 5); do
  date -Iseconds
  docker stats --no-stream --format "{{.Name}} {{.CPUPerc}} {{.MemUsage}}" | grep '^api-api-1 '
  sleep 1
done | tee bench/mem_idle_0.140.0.txt

次に0.140.0で計測する

バージョン確認

アイドルメモリ

モニタリング

負荷計測（wrk）

Latency / RPS は wrk で計測（各バージョンで同一条件・複数回）。

# ウォームアップ
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code} %{time_total}s\n" http://127.0.0.1:8000/deps

# 本計測：4スレッド・20コネクション・30秒
wrk -t4 -c20 -d30s --latency "http://127.0.0.1:8000/deps"

改善率比較（0.139.2 → 0.140.0）

計算:

メモリ削減率 = (旧 − 新) / 旧 × 100（大きいほど改善）
Latency / timeout 変化率 = (新 − 旧) / 旧 × 100（負なら短縮＝改善）
RPS / 総リクエスト変化率 = (新 − 旧) / 旧 × 100（正なら改善）

サマリ表

指標	0.139.2（旧）	0.140.0（新）	差分	変化率	評価
アイドル RSS	1.581 GiB（1619 MiB）	771.5 MiB	−847 MiB	−52.3%（使用量）	改善（約半減）
Latency avg	615.16 ms	953.57 ms	+338.41 ms	+55.0%	悪化
Latency p50	614.93 ms	953.75 ms	+338.82 ms	+55.1%	悪化
Latency p99	676.66 ms	1.05 s	+約 373 ms	+55.2%	悪化
Requests/sec	34.28	20.72	−13.56	−39.6%	悪化
総リクエスト（30s）	965	584	−381	−39.5%	悪化
timeout	20	40	+20	+100%	悪化

メモリ改善の内訳

項目	値
旧（0.139.2）	1.581 × 1024 = 1618.9 MiB
新（0.140.0）	771.5 MiB
削減量	1618.9 − 771.5 = 847.4 MiB
削減率	847.4 / 1618.9 ≈ 52.3%
新 / 旧	771.5 / 1618.9 ≈ 47.7%（旧の半分弱）

結果

メモリ削減は明確
ネスト Depends を大量に載せたアプリで、アイドル RSS が 1.581 GiB → 771.5 MiB（52.3% 削減）。公式 PR の狙い（dependency メモリ）と一致する。
今回の wrk ではスループットは上がっていない
0.140.0 の方が Latency が長く（+55%）、RPS は下がった（−39.6%）。#16049 はメモリ最適化であり、この極端な dependency グラフの解決速度まで保証するものではない。timeout も増えている。

検証対象	結果
0.140.0 の dependency メモリ改善	再現できた（アイドル RSS 52.3% 削減）
wrk の RPS / latency 改善	今回の負荷では観測されず、むしろ悪化（理由は後述）

「メモリを食う Depends だらけの API」を抱えているなら 0.140.0 への更新は効きやすい。スループット改善を期待するなら、別指標・別負荷（例: 0.130.0 前後の巨大 JSON）で測る必要がある。

なぜ悪化したか

悪化した原因：#16049 によるトレードオフ

0.140.0 はメモリを減らすためにキャッシュを捨て、その分だけリクエスト処理が重くなった。

これまで（0.139.2）FastAPI は、Depends を解析した結果（「この関数は async か？」「必要な scope は？」など）を一度計算したら覚えておく仕組みだった（@cached_property）。速いが、覚えておくぶんメモリを食う。

0.140.0（#16049）は、この「覚えておく」をやめた。

	0.139.2（旧）	0.140.0（新）
Depends の解析結果	1回計算して保持	毎リクエスト計算し直す
メモリ	多い（保持するため）	少ない（−52%）
リクエストの重さ	軽い（計算済み）	重い（毎回計算）

つまり 「メモリ ↔ 速度」のトレードオフ。

なぜ今回はこんなに遅くなったのか

「毎回計算し直す」コストは、Depends のネストが深いほど膨らむ。今回のベンチはそこを極端にした設定:

CHAIN_DEPTH=24（24段のネスト）・FANOUT_WIDTH=8・ルート40本
→ 1リクエストで数千ノードを毎回解析し直す＝ Latency +55%

つまり「捨てたキャッシュが一番効いていた形」をわざと作ったベンチ。改善の悪い面だけが最大化されて出た数字であり、一般的な API には当てはまらない極端な例。

補足：RPS と Latency は「別々の悪化」ではない

今回は接続数を固定した負荷（-c20）なので、RPS ≒ 接続数 ÷ Latency の関係で決まる。

0.139.2: 20 ÷ 0.615s ≒ 34（実測 34.3）
0.140.0: 20 ÷ 0.953s ≒ 21（実測 20.7）

RPS 低下と Latency 増加は同じ事実の裏表。「1リクエストが重くなった」の一点に集約される（uvicorn 1プロセス＝実質1コアで捌いているのも効いている）。

実運用で起こる可能性があるか

ほぼ起こらない。

普通の API は Depends のネストが浅い（数段程度）。毎回計算し直しても誤差レベルで、速度差は体感できない。
今回のような24段ネストは現実では作らない。
逆に メモリ削減（−52%）は多くのアプリで効く。特に Depends を多用する大きめのアプリほど恩恵が大きい。

→ ほとんどの環境で 0.140.0 へのアップデートはプラス。速度が落ちて見えるのは、今回のような極端なネストを組んだ特殊ケースだけ。

まとめ

遅くなった原因は #16049 のメモリ↔速度トレードオフ（キャッシュ廃止でメモリ半減、代わりに毎回計算で重くなった）。
今回の数字は 深いネスト Depends を意図的に作ったベンチマークテストなので大きく出ただけ。RPS と Latency の悪化は同じ現象。
実運用ではほぼ問題にならず、メモリ削減の恩恵の方が大きい。

今回の検証用リポジトリ