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关于django这个python服务器的并发能力?

1.并发方案

1.1.django

毫无疑问,用原生django的server做处理的表现是最烂的,在10000次请求的情况下brokenpipe的几率极高,只有1400次请求被处理,成功率只有14%。

1.2.django + nginx

这次搭上了nginx做反向代理,也使的脆弱的django服务器的情况有所缓解,但成功率仍然不高(10000次请求中有3684个请求被处理)。

1.3.uwsgi + nginx

uwsgi是性能极高的一个由C编写的服务器,它使用uwsgi协议,这次让它配合nginx处理django的request,参数为4进程+2线程,性能立即直线上升,处理请求的成功率也基本在90%左右,不过我在测试时遇到了一个坑,就是uwsgi在处理请求的时候发送了队列溢出的问题,因为当前测试设置的并发数为每秒1000次并发,而uwsgi的处理队列容量默认为100,导致处理请求的时间加长,而这个问题则可以通过修改somaxcon的大小解决,总的来说,使用uwsgi+nginx是一个理想的选择。

1.4.gunicorn + nginx

gunicorn跟uwsgi类似,也是一个高性能的http服务器,它由ruby的unicorn项目移植,是由python编写的,它的配置简单,而且可以灵活地搭配其他网络库,部署十分方便,在测试数据中可以看到,用这种配置运行django能在短时间内就能处理大量的并发请求,成功率在90%左右。

1.5.gunicorn + nginx + gevent

前面说的几种环境,看似不错,但我们需要追求完美!由于gunicorn是同步(sync)单线程模型的,有的时候它不免会发生一些阻塞问题,这时候我们为gunicorn加上-k gevent参数来用gevent做处理接口,这就比较靠谱地处理了阻塞问题,从数据中可以看到,gunicorn + nginx + gevent的模式不仅拥有100%的处理成功率,而且时间也在很短之内完成,是5组测试数据当中的性能最好的。

2.提高并发能力技巧

Django 是一个用 Python 编写的高级 Web 框架,它允许开发者快速开发安全和维护性高的网站。虽然 Django 本身设计为单线程处理每个请求,即默认情况下每个请求在一个进程中顺序处理,但通过适当的配置和架构设计,它可以支持高并发环境。

以下是提高 Django 应用并发处理能力的一些常见策略:

  1. 使用高性能的 Web 服务器

    • 使用如 Nginx 或 Apache 这样的反向代理服务器来处理静态文件,并可以负载均衡到多个 Django 实例上。
    • 使用 uWSGI 或 Gunicorn 这样的 WSGI 服务器来处理 Django 应用。它们可以配置为使用多进程或多线程模式来处理请求。
  2. 优化数据库性能

    • 使用高性能的数据库如 PostgreSQL 或 MySQL,而不是默认的 SQLite。
    • 对数据库查询进行优化,包括使用缓存、创建索引、减少不必要的查询等。
  3. 缓存机制

    • 利用缓存来减少数据库负担,例如使用 Memcached 或 Redis 进行页面或片段缓存。
    • 对数据库查询结果进行缓存,减少数据库访问频率。
  4. 异步处理

    • 使用 Celery 这样的任务队列来处理耗时的任务,这可以让主应用快速响应用户请求。
    • 利用 Django Channels 来处理 WebSocket 请求,使得 Django 可以处理异步通信。
  5. 负载均衡

    • 在多个服务器之间分散请求,可以水平扩展应用程序,提高可用性和性能。
  6. 代码优化

    • 优化代码逻辑,减少不必要的计算和资源消耗。
    • 尽可能避免在视图函数中进行复杂的业务逻辑处理,将复杂操作移到单独的服务层或管理命令中。
  7. 使用异步框架

    • 考虑使用 Django 的异步支持,从 Django 3.0 开始,官方引入了对异步视图的支持,这允许使用 async/await 语法编写非阻塞性的代码。

需要注意的是,虽然有多种方法可以提高 Django 的并发处理能力,但实际效果依赖于很多因素,包括但不限于硬件性能、网络状况、应用架构等。因此,在部署高并发应用时,通常需要综合运用上述策略,并根据实际应用场景进行调整。

3.总结

从实战经验来看,推荐大家在linux上使用gunicorn + nginx体系来部署,如果存在耗时任务,推荐使用celery来缓解服务器响应压力。


原文地址:https://blog.csdn.net/m0_67316550/article/details/143015162

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