如何描述Django的缩放瓶颈？

Question

我在REST API中使用django和tastypie。

对于分析，我使用的是@silk_profile()，以下是请求摘要：

如何分析整个流程？除数据库查询之外所花费的时间平均为（382 - 147）ms。如何找出瓶颈并优化/扩展？我确实使用get_object_list作为此资源的{{1}}方法，但即使这种方法似乎也不是瓶颈。

我使用缓存来减少响应时间，但这没有多大帮助，还有哪些其他选项？

使用 loader.io 进行测试时，服务器可以处理的峰值是每30秒 1000个请求（这似乎非常低）。除了缓存（我已经尝试过）可能会有什么帮助？

Answer 1

以下是一堆建议：

1. 每个请求的查询数量至少低于5（每个请求34个非常糟糕）
2. 安装django工具栏并查看花费时间
3. 在反向代理（NGINX）后面使用gunicorn或uwsgi

Answer 2

• 您有太多疑问，即使您花费的时间相对较快 一段时间到达数据库等。如果你有外部缓存 存储（例如，redis）可能需要一些时间才能连接 那里。

• 要调查代码的慢速部分，您有两个选择：

  • 使用分析器 - 如果您将分布式系统部署到多台计算机，那么在本地PC上进行分析就没有意义
  • 在代码中添加跟踪点，记录一些消息和当前时间（类似https://gist.github.com/dbf256/0f1d5d7d2c9aa70bce89）。部署此修补代码并使用您的负载测试工具对其进行测试并检查日志。