你如何找到一块Python的CPU消耗？

Question

背景

我有一个Django应用程序，它可以在低负载下运行并且响应很好，但是在100个用户/秒的高负载下，它会消耗100％的CPU，然后由于CPU的速度不足而减慢。

问题：

• 分析应用程序让我有时间使用函数。
• 此时间在高负荷时会增加。
• 消耗的时间可能是由于复杂的计算或等待CPU。

那么，如何找到一段代码消耗的CPU周期？

由于降低CPU消耗会增加响应时间。

• 我可能编写了非常高效的代码，需要增加更多的CPU能力

OR

• 我可能有一些愚蠢的代码占用CPU并导致速度减慢？

更新

• 我使用Jmeter来配置我的网络应用程序，它给我2个请求/秒的吞吐量。 [100位用户]
• 我在100次请求时的平均时间为36秒，在1次请求时为1.25秒。

更多信息

• 使用4名工作人员配置Nginx + Uwsgi
• 未使用数据库，使用REST API的响应
• 在第1次点击时，REST API的响应被缓存，因此没有什么区别。
• 使用ujson进行json解析。

很想知道：

• Python-Django被许多大型网站用于许多大型网站，然后必须有一些高端的Debug / Memory-CPU分析工具。
• 我发现的所有内容都是用于执行性能分析的随意代码片段。

Answer 1

您可以尝试将测试配置为缓慢上升，缓慢上升，以便您可以看到CPU逐渐增加，然后在达到高CPU之前运行探查器。当CPU被最大化时尝试分析代码是没有意义的，因为此时一切都会很慢。实际上，您实际上只需要相对较轻的负载即可从分析器获取有用的数据。

此外，通过逐渐增加负载，您将能够更好地查看CPU是否逐渐增加（表明CPU瓶颈）或CPU是否突然跳跃（表明可能存在其他类型的问题，不一定会被更多的CPU解决。）

尝试使用Cosntant吞吐量计时器来调整请求，这样可以防止JMeter被带走并过度加载系统。

Answer 2

结帐New Relic了解一些非常好的分析，他们有特定于django的日志记录。