Django程序的优化 Django程序的优化技巧
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过度性能优化是没有必要甚至有害的,因为花大力气带来的毫秒级的响应提升你的用户可能根本感知不到,毕竟开发人员的时间也很宝贵。
性能优化指标
在对一个Web项目进行性能优化时,我们通常需要评价多个指标:
- 响应时间
- 最大并发连接数
- 代码的行数
- 函数调用次数
- 内存占用情况
- CPU占比
其中响应时间(服务器从接收用户请求,处理该请求并返回结果所需的总的时间)通常是最重要的指标,因为过长的响应时间会让用户厌倦等待,转投其它网站或APP。当你的用户数量变得非常庞大,如何提高最大并发连接数,减少内存消耗也将变得非常重要。
在开发环境中,我们一般建议使用django-debug-toolbar和django-silk来进行性能监测分析。它们提供了每次用户请求的响应时间,并告诉你程序执行过程哪个环节(比如SQL查询)最消耗时间。
对于中大型网站或Web APP而言,最影响网站性能的就是数据库查询部分了。一是反复从数据库读写数据很消耗时间和计算资源,二是当返回的查询数据集queryset非常大时还会占据很多内存。我们先从这部分优化做起。
数据库查询优化
利用Queryset的惰性和缓存,避免重复查询
充分利用Django的QuerySet的惰性和自带缓存特性,可以帮助我们减少数据库查询次数。比如下例中例1比例2要好。因为在你打印文章标题后,Django不仅执行了数据库查询,还把查询到的article_list放在了缓存里,下次可以在其它地方复用,而例2就不行了。
# 例1: 利用了缓存特性 - Good article_list = Article.objects.filter(title__contains="django") for article in article_list: print(article.title) # 例2: Bad for article in Article.objects.filter(title__contains="django"): print(article.title)
但有时我们只希望了解查询的结果是否存在或查询结果的数量,这时可以使用exists()和count()方法,如下所示。这样就不会浪费资源查询一个用不到的数据集,还可以节省内存。
# 例3: Good article_list = Article.objects.filter(title__contains="django") if article_list.exists(): print("Records found.") else: print("No records") # 例4: Good count = Article.objects.filter(title__contains="django").count()
一次查询所有需要的关联模型数据
假设我们有一个文章(Article)模型,其与类别(Category)是单对多的关系(ForeignKey), 与标签(Tag)是多对多的关系(ManyToMany)。我们需要编写一个article_list的函数视图,以列表形式显示文章清单及每篇文章的类别和标签,你的模板文件可能如下所示:
{% for article in articles %} <li>{{ article.title }} </li> <li>{{ article.category.name }}</li> <li> {% for tag in article.tags.all %} {{ tag.name }}, {% endfor %} </li> {% endfor %}
在模板里每进行一次for循环获取关联对象category和tag的信息,Django就要单独进行一次数据库查询,造成了极大资源浪费。我们完全可以使用select_related方法和prefetch_related方法一次性从数据库获取单对多和多对多关联模型数据,这样在模板中遍历时Django也不会执行数据库查询了。
# 仅获取文章数据 - Bad def article_list(request): articles = Article.objects.all() return render(request, 'blog/article_list.html',{'articles': articles, }) # 一次性提取关联模型数据 - Good def article_list(request): articles = Article.objects.all().select_related('category').prefecth_related('tags') return render(request, 'blog/article_list.html', {'articles': articles, })
仅查询需要用到的数据
默认情况下Django会从数据库中提取所有字段,但是当数据表有很多列很多行的时候,告诉Django提取哪些特定的字段就非常有意义了。假如我们数据库中有100万篇文章,需要循环打印每篇文章的标题。如果按例4操作,我们会将每篇文章对象的全部信息都提取出来载入到内存中,不仅花费更多时间查询,还会大量占用内存,而最后只用了title这一个字段,这是完全没有必要的。我们完全可以使用values和value_list方法按需提取数据,比如只获取文章的id和title,节省查询时间和内存(例6-例8)。
# 例子5: Bad article_list = Article.objects.all() if article_list: print(article.title) # 例子6: Good - 字典格式数据 article_list = Article.objects.values('id', 'title') if article_list: print(article.title) # 例子7: Good - 元组格式数据 article_list = Article.objects.values_list('id', 'title') if article_list: print(article.title) # 例子8: Good - 列表格式数据 article_list = Article.objects.values_list('id', 'title', flat=True) if article_list: print(article.title)
除此以外,Django项目还可以使用defer和only这两个查询方法来实现这一点。第一个用于指定哪些字段不要加载,第二个用于指定只加载哪些字段。
使用分页,限制最大页数
事实前面代码可以进一步优化,比如使用分页仅展示用户所需要的数据,而不是一下子查询所有数据。同时使用分页时也最好控制最大页数。比如当你的数据库有100万篇文章时,每页即使展示100篇,也需要1万页展示给你的用户,这是完全没有必要的。你可以完全只展示前200页的数据,如下所示:
LIMIT = 100 * 200 data = Articles.objects.all()[:(LIMIT + 1)] if len(data) > LIMIT: raise ExceededLimit(LIMIT) return data
数据库设置优化
如果你使用单个数据库,你可以采用如下手段进行优化:
- 建立模型时能用CharField确定长度的字段尽量不用不用TextField, 可节省存储空间;
- 可以给搜索频率高的字段属性,在定义模型时使用索引(db_index=True);
- 持久化数据库连接。
没有持久化连接,Django每个请求都会与数据库创建一个连接,直到请求结束,关闭连接。如果数据库不在本地,每次建立和关闭连接也需要花费一些时间。设置持久化连接时间,仅需要添加CONN_MAX_AGE参数到你的数据库设置中,如下所示:
DATABASES = { ‘default': { ‘ENGINE': ‘django.db.backends.postgresql_psycopg2', ‘NAME': ‘postgres', ‘CONN_MAX_AGE': 60, # 60秒 } }
当然CONN_MAX_AGE也不宜设置过大,因为每个数据库并发连接数有上限的(比如mysql默认的最大并发连接数是100个)。如果CONN_MAX_AGE设置过大,会导致mysql 数据库连接数飙升很快达到上限。当并发请求数量很高时,CONN_MAX_AGE应该设低点,比如30s, 10s或5s。当并发请求数不高时,这个值可以设得长一点,比如60s或5分钟。
当你的用户非常多、数据量非常大时,你可以考虑读写分离、主从复制、分表分库的多数据库服务器架构。这种架构上的布局是对所有web开发语言适用的,并不仅仅局限于Django,这里不做进一步展开了。
缓存
缓存是一类可以更快的读取数据的介质统称,也指其它可以加快数据读取的存储方式。一般用来存储临时数据,常用介质的是读取速度很快的内存。一般来说从数据库多次把所需要的数据提取出来,要比从内存或者硬盘等一次读出来付出的成本大很多。对于中大型网站而言,使用缓存减少对数据库的访问次数是提升网站性能的关键之一。
视图缓存
from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 15) def my_view(request): ...
使用@cached_property装饰器缓存计算属性
对于不经常变动的计算属性,可以使用@cached_property装饰器缓存结果。
缓存临时性数据比如sessions
Django的sessions默认是存在数据库中的,这样的话每一个请求Django都要使用sql查询会话数据,然后获得用户对象的信息。对于临时性的数据比如sessions和messages,最好将它们放到缓存里,也可以减少SQL查询次数。
SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.cache'
模版缓存
默认情况下Django每处理一个请求都会使用模版加载器都会去文件系统搜索模板,然后渲染这些模版。你可以通过使用cached.Loader开启模板缓存加载。这时Django只会查找并且解析你的模版一次,可以大大提升模板渲染效率。
TEMPLATES = [{ 'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates', 'DIRS': [BASE_DIR / 'templates'], 'OPTIONS': { 'loaders': [ ('django.template.loaders.cached.Loader', [ 'django.template.loaders.filesystem.Loader', 'django.template.loaders.app_directories.Loader', 'path.to.custom.Loader', ]), ], }, }]
注意:不建议在开发环境中(Debug=True)时开启缓存加载,因为修改模板后你不能及时看到修改后的效果。
另外模板文件中建议使用with标签缓存视图传来的数据,便于下一次时使用。对于公用的html片段,也建议使用缓存。
{% load cache %} {% cache 500 sidebar request.user.username %} .. sidebar for logged in user .. {% endcache %}
静态文件
压缩 HTML、CSS 和 JavaScript等静态文件可以节省带宽和传输时间。Django 自带的压缩工具有GzipMiddleware 中间件和 spaceless 模板 Tag。使用Python压缩静态文件会影响性能,一个更好的方法是通过 Apache、Nginx 等服务器来对输出内容进行压缩。例如Nginx服务器支持gzip压缩,同时可以通过expires选项设置静态文件的缓存时间。
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