如何让我的 graphene-python API 响应更快？

如何解决如何让我的 graphene-python API 响应更快？

我已经构建了一个 python/daphne/django/graphene 服务器，并尽我所能来优化我的查询——在 Redis 中缓存数据库查询，以便它们基本上是免费的，最终发现即使使用非常小图模式我仍然看到 graphql-core 内部有超过 200 毫秒的开销，这显然是在解析我的查询。

我来自以 REST api 为中心的世界观，在这种情况下，堆栈决策不在我的掌控之中。我只是想让它工作。正常 django 视图应该在 ~20ms 内返回的查询仍然需要 ~250ms。

鉴于我一直在发送相同的几个查询，如果一次又一次地跳过对同一查询的重复解析，那就太棒了。

所以，我很好奇 Python graphql 的人做了什么，使他们的服务执行，首先，我想知道：

1. 我是否应该忍受这种查询开销？
2. 我是否可以通过从 daphne 切换到 Uvicorn 甚至mod_wsgi（我没有做任何异步操作）之类的方法来改进
3. 有什么办法可以避免重复解析同一个查询？

感谢您的时间和帮助。