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用python的django或者web.py做服务器,性能上有瓶颈吗

不过,既然接受了Python的简单易用和快速开发优势,作为tradeoff,就要学会接受和处理Python的一些缺点。用django作数据服务器两年多,确实会有一些性能问题。

1.异步django的的协程来实现异步就解决了,很快。

2.缓存和队列用ZeroMQ、Memcached来做缓存和队列就解决了。

3.影响性能的函数如果真的有CPU密集型的函数影响性能,可以编译成C来解决性能问题,一些矩阵操作也可以通过numpy来解决

一台服务器集群部署性能会提高吗

本质上集群部署并没有提高性能,性能看起来提高只是附加属性。

集群的主要目的有两个:

避免单点问题

扩容

单点问题假设没有集群部署,那么就是说只有一台Server对外提供服务,如果这个Server挂掉了,那么所有的客户端就没办法访问了。

如果进行了集群部署,假设两台,通过IPhash的方式进行负载均衡,那么当其中一台Server挂掉了,那么只有大概一半的客户端受到影响(如果所有客户端都恰巧hash到了挂掉的那个Server,那就没办法了)。

如果路由有故障转移机制,那么基本可以保证一台Server挂掉了,客户端没有影响。

扩容再说扩容,一台Server能对外提供的最大负载是一定的。当客户端数量超过了Server的最大负载时,那么就可能导致Server挂掉,或者客户端响应缓慢甚至没有响应的问题。

通过集群部署,可以增加最大客户端数量。假设一台Server能同时支持1000个客户端访问,那两台Server理论就能支持2000个客户端同时访问。

性能上面说了,集群部署并没有提高性能。集群只是多开通了通道。

举个例子,假如有个水池,原来一个水管向水池里注水,集群部署后就是多个水管向水池里注水。单个水管的速度并没有变化,但是流量变大了。

看起来性能提高的原因是,性能一般是通过TPS/QPS来定义的,也就是一秒内完成的请求数量。

集群后,因为流量大了,那么TPS肯定就高了。

但是,TPS/QPS计算的是系统的最大可运行负载。就是一个系统在这个负载下可以正常的长时间对外服务,超过了这个负载就可能导致响应变慢或没有响应、甚至导致服务器直接挂掉。而一般情况下都会做冗余,所以系统基本不会长时间运行在最大可运行负载下。

所以一般情况下集群对性能的影响有限,极端情况还可能降低性能。假设一台Server能支持1000个客户端,你部署了两台Server,而实际只有10个客户端进行访问,远达不到单台Server的负载,加上集群需要路由算法,可能性能上就比单台Server稍微慢了一点点。

如何设计高并发的服务器,如何提升服务器性能

您好楼主.希望对您有帮助.高并发对后台开发同学来说,既熟悉又陌生。熟悉是因为面试和工作经常会提及它。陌生的原由是服务器因高并发导致出现各位问题的情况少之又少。同时,想收获这方面的经验也是\”摸着石头过河\”, 需要大量学习理论知识,再去探索。

如果是客户端开发的同学,字典中是没有“高并发”这个名词。这验证一句老话,\”隔行如隔山\”。客户端开发,特别是手机应用开发,更多地是考虑如何优化应用的性能,降低 App 的卡顿率

在这个“云”的时代,提高分布式系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。

1) 垂直扩展

提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种:

增强单机硬件性能,例如:增加 CPU 核数如 32 核,升级更好的网卡如万兆,升级更好的硬盘如 SSD,扩充硬盘容量如 2T,扩充系统内存如 128G;

提升单机架构性能,例如:使用 Cache 来减少 I/O 次数,使用异步来增加单服务吞吐量,使用无锁数据结构来减少响应时间;

2) 水平扩展

只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。虚拟化技术的出现,让水平扩展变得轻松且简单。现在的云主机几乎是虚拟主机,而不是物理主机。这样的话,线性扩充也就是分分钟的事,前提是要有足够的物理主机支撑。

Web 框架层

Web框架层就是我们开发出来的 Django Web 应用程序。它负责处理 }

WSGI 层

WSGI 不是用于与程序交互的API,也不是真实的代码,WSGI 只是一种接口。它只适用于 Python 语言,其全称为 Web Server Gateway Interface。其定义了 web服务器和 web应用之间的接口规范。

Web 服务器层

Web 服务层作用是主要是接收 服务器有 Nginx,Apache,IIS等。

特别是 Nginx, 它的出现是为了解决 C10K 问题。Nginx 依靠异步事件驱动架构来帮助其处理大量的并发会话,由于其对资源的轻量利用和伸缩自如的特性,它成为了广受欢迎的 web 服务器。

Django 框架注重的数据交互。所以考虑的问题是 Django 适不适合于高并发的场景。

它是一个经过大型网站规模验证的框架。Instagram 支撑上亿日活,所以 Django 能适用于高并发场景。所以不是想着 Django 框架能支撑到多大的并发量,而是我们想要抗住很大的并发量,怎么优化现有框架。总之这个问题不是这么简单的.活到老学到老.多看看技术类书籍.结合自己的能力在进行改进.

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