Appengine优化

Question

如何让我的Google AppEngine应用程序的请求更好更快地执行（即减少加载时间和减少CPU使用率）？我特指的是应用程序服务器端部分的改进，而不是客户端部分。

Answer 1

使用appengine Appstats查看您的应用程序实际使用更多cpu资源的位置。尝试找出原因，并寻找替代解决方案。 在python中你可以做很多优化。中号

1. 利用memcache api制作 数据提取简单快捷。避免 不必要的fetch（）和get（）。

2. 避免在执行大量RPC时 使用db.reference（）属性。 Nick's blog就此解释了这一点。

3. appengine中的建模在性能方面很重要。确保为您的应用设计合适的型号。

4. 除非您确实需要，否则请避免进行获取和获取。

Answer 2

我建议您使用Appstats查看应用中的哪些地方存在瓶颈。

Answer 3

我使用memcache显着提高了应用的效果。我希望它也可以用于你。当将memcache与HTTP头设置结合使用时，缓存控制我的响应时间得到了显着改善。

Answer 4

这不是一个真正的优化，但框架的选择在这里非常重要。 Java和Python中的大多数遗留框架（Django，..）并不是为了快速启动而设计的，因为它在传统托管中并不重要。考虑使用像Tipfy，Kai，Webapp，...（Python）或slim3，...（Java）这样的App Engine特定框架。

理想情况下，您应该组织数据，以便每个用户请求只需要一次调用数据存储区，最好是db.get，因为查询速度要慢得多。为此，您通常需要对数据进行非规范化，并使用实体组和事务来保持不同的副本同步。

在进行多个urlfetch或API调用时，可以使用非阻塞（异步）语法并行调用来加快进程。尽可能缓存当然也非常重要。

如果您还没有，我建议您观看Google的IO会谈（2010年和2011年），特别是今年的Scaling App Engine Applications，它可以很好地描述服务器端的最佳做法。

Answer 5

一个经常被忽视的方面是各种Appengine相关服务支持异步处理，例如数据存储：

https://cloud.google.com/appengine/docs/java/datastore/async

和网址抓取：

https://cloud.google.com/appengine/docs/python/urlfetch/asynchronousrequests

如果您有执行各种任务的请求，您可以看到它们是否可以并行化。