压力测试第3小时：高QPS下用`uWSGI`优化Flask应用

面试官提问：你刚刚描述了一个非常典型的高并发场景，能否具体聊聊你是如何快速定位问题并进行优化的？特别是uWSGI和Flask应用的配置调整。

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小兰回答：

哦，那个压力测试嘛……说实话，当时我都快急哭了！突然QPS从2000飙升到10万，页面直接卡成PPT，我心想完了完了，老板肯定要找我谈话了！

首先，我打开日志文件，看到全是ERROR级别的日志，乱七八糟的堆栈信息，看得我头都大了。然后我想到之前看过的uwsgitop这个神奇工具，直接跑了个uwsgitop，发现CPU利用率直接飙到98%，而且内存占用还在不停增长，这不就是传说中的“内存泄露”嘛！

于是我赶紧打开uWSGI的配置文件，发现之前的工作进程数（processes）才设置了4，线程数（threads）也才2，简直是杯水车薪啊！我果断把processes调到16，threads调到8，心想这下总该够了吧！然后重启了一下服务，果然CPU利用率稍微降了一点，但还是很高。

接着，我又发现数据库查询特别慢，有些接口的SQL查询时间居然超过了1秒，简直拖后腿！于是我开始优化数据库查询，加了些索引，还把一些复杂的查询拆成了多个小查询，结果响应时间从1秒降到了20ms左右！这下用户那边的反馈好多了！

最后，我还用uWSGI的stats模块实时监控了一下，发现内存泄露的问题还是没完全解决，于是我赶紧查了下资料，原来是某些全局变量没有及时清理，导致内存一直涨。于是我把这些全局变量改成了局部变量，还加了些gc.collect()来手动清理垃圾，这才把内存泄露的问题给解决了！

总之，这次优化就是靠着“调参数”和“加索引”，再加上一点“灵机一动”，才把QPS从2000提升到10万的！不过说实话，我当时真的好崩溃，感觉自己像是在抢救一条命似的……

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面试官点评：

小兰，你的回答很生动，但似乎忽略了一些关键点。快速定位问题时，性能监控工具的选择和使用是非常重要的。比如，uwsgitop可以帮助你实时监控uWSGI的工作进程状态，但你提到的调整参数并没有具体说明如何根据实际负载动态调整。此外，数据库优化部分，你提到了加索引和拆分查询，但没有详细说明如何通过EXPLAIN分析SQL执行计划来识别慢查询，也没有提到是否用到了连接池（如SQLAlchemy的Pool）来优化数据库访问。

此外，内存泄露问题的解决需要更系统的方法，比如使用memory_profiler或objgraph工具来定位内存占用的来源，而不是单纯地调整全局变量或手动调用gc.collect()。这些工具可以帮你更精准地找到内存泄露的根源。

最后，uWSGI的配置调整需要结合系统资源（如CPU核心数和内存大小）进行优化，不能单纯靠“调参数”来解决问题。比如，processes和threads的设置需要根据硬件资源和应用的I/O或计算密集型特性来决定。

面试官建议：

建议你回去深入学习以下内容：

1. uWSGI的参数优化：如何根据硬件资源和应用特性合理设置processes和threads。
2. 数据库性能优化：如何使用EXPLAIN分析SQL执行计划，以及如何使用连接池优化数据库访问。
3. 内存分析工具：如何使用memory_profiler或objgraph查找内存泄露。
4. 实时监控工具：如何使用uWSGI的stats接口或第三方工具（如Grafana）进行实时监控。

希望你能吸取这次的经验，下次遇到类似问题时能够更系统、更专业地解决！今天的面试就到这里了，祝你好运！