如何实现Django规模化：寻找瓶颈

提供：ZStack云计算

系列教程

本教程为Django规模化系列三篇中的第一篇。

内容介绍

Django是一套基于Python的出色平台，专门用于构建现代Web应用。其最大优势之一在于帮助开发人员更快完成工作。

大家可能已经构建起自己的应用并进行部署，但接下来需要向其中加载大量数量并同时接受众多用户的接入。在这种情况下，其速度无疑将受到严重影响。

这是一类常见难题，幸运的是，我们拥有多种工具能够加以应对。

首先，让我们看看几个比较明显的问题：

使用真正的数据库

在本地开发工作中，我们很难绕开SQLite3。除非大家小心谨慎，否则很可能会在虚拟服务器中用到这款数据库。

SQLite3并不像MySQL以及PostgreSQL等多用户曲发数据库那样拥有极强的扩展性，特别是在应对大量写入操作时（如果大家正在使用会话，则意味着正向数据库内进行写入）。

如果大家使用的是内存容量较低的VPS，例如只有512 MB的Droplet，那我建议大家使用MySQL。如果大家的内存比较充裕（超过2 GB），则应当使用PostgreSQL，因为其更为大多数Django开发者所熟悉。

禁用Debug模式

Debug模式在进行本地开发时当然非常重要，不过它也会拖慢生产服务器的运行速度。大家可以审视自己虚拟服务器的settings.py文件并确保其中的DEBUG选项被设定为False。另外，确认TEMPLATE_DEBUG同样被设为Fales，否则它会启用DEBUG功能。

使用Debug工具栏以解决性能问题

在本地开发计算机上（而非生产服务器上），启用Django Debug工具栏以查找具体问题。

要启用此工具栏，大家首先需要安装django-debug-toolbar模块，而后向MIDDLEWARE_CLASSES目录下添加一个条目：

MIDDLEWARE_CLASSES = (
# ...
'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware',
# ...
)

大家还需要创建一个INTERNAL_IPS变量并添加自己的IP地址。如果正在进行本地开发，我们的IP地址可能为127.0.0.1，那么将以下行添加至settings.py当中：

INTERNAL_IPS = ('127.0.0.1',)

最后，将debug_toolbar作为最后一条加入INSTALLED_APPS：

INSTALLED_APPS = (
# ...
'debug_toolbar',
)

请参阅安装说明文档以了解更多与配置相关的细节信息与可选荐。

请记住，千万不要在生产环境下应用这些变更！（除非有明确的理由。）

现在大家应该能够在浏览站点时从网页周边找到黑色的面板。如果大家乐于查看与各项细节相关的状态与数字，那么其将帮上大忙。

在构建了几款Django应用之后，我建议大家多多关注面板中的SQL部分，因为这里往往是问题多发区域。

Django的优势/问题之一在于执行查询时，其相关字段往往存在延迟加载状况。这意味着Django往往不愿主动执行join。如果大家最终仍然需要相关字段，Django会再进行一次额外查询以满足要求。

如果大家确实需要相关字段，这可能导致SQL查询数量变为n+1。例如，假定大家打算替换Twitter的某个版本。我们创建一套推文模式，且每种模式都与用户模式相关联。在主页上，我们能够列出最新30条推文及其创建者。在这种情况下，Django需要进行至少31次SQL查询。其中1次获取推文列表，另外每次查询完成1次用户名检索。

这种解决办法的问题在于select_related。这是一种非常简单的查询修改机制，会导致Django在获取数据时执行join。大家应当利用它以查找任何已知相关字段。

将查询简单修改如下：

Entry.objects.get(id=5)

修改为：

Entry.objects.select_related().get(id=5)

请阅读说明文档并保证只在必要时使用这一机制。

总结

根据我的经验，以上方式能够解决大多数站点性能问题，而且只需稍微进行代码调整及配置变更即可完成。

本文来源自DigitalOcean Community。英文原文：How To Scale Django: Finding the Bottleneck By Matthew Nuzum

翻译：diradw