压测Django服务，发现CPU和内存都没有被完全利用上

Question

django服务和前端服务放在一台机器上，压测Django接口，压测时前端卡，而且通过监控得知CPU和内存都没有被完全利用上

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

从你的描述来看，压测Django服务时发现CPU和内存都没有被充分利用，同时前端服务卡顿。这可能与以下几个方面有关：Django服务的性能瓶颈、数据库查询效率、网络延迟或并发处理能力不足等。以下是一些可能的原因及对应的解决方案：

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可能的原因分析

1. Django服务的并发处理能力不足
   Django默认使用单线程处理请求（基于WSGI服务器），如果并发量较大，可能会导致请求排队。

2. 数据库查询效率低下
   如果Django服务依赖数据库操作，而查询效率较低（如未使用索引或查询复杂），可能导致响应时间增加。

3. 前端服务负载过高
   前端服务与Django服务运行在同一台机器上，可能导致资源争抢。

4. 网络延迟或带宽限制
   如果前端服务需要频繁访问Django接口，网络延迟或带宽不足可能导致整体性能下降。

5. Django服务配置问题
   例如，WSGI服务器的进程数设置不合理，或者静态文件的处理方式不优化。

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解决方案

1. 提高Django服务的并发处理能力

Django默认的WSGI服务器是单线程的，可以通过以下方式提升并发处理能力：

• 使用异步框架：Django 3.1及以上版本支持异步视图和中间件，可以显著提高并发处理能力。
• 使用多进程或多线程WSGI服务器：例如gunicorn或uWSGI，并通过调整进程数来适应负载。

修改配置示例：

# 使用gunicorn启动Django服务，并设置多个工作进程
gunicorn myproject.wsgi:application --workers 4 --bind 0.0.0.0:8000

解释：

• --workers 4：设置4个工作进程，每个进程可以处理一个请求，从而提高并发能力。

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2. 优化数据库查询

检查Django模型中的数据库查询是否高效，避免全表扫描或不必要的关联查询。

• 使用索引：确保数据库表的关键字段有索引。
• 减少查询次数：尽量避免在循环中执行数据库查询。
• 使用select_related和prefetch_related：优化关联查询。

示例代码：

# 优化查询，避免N+1问题
from django.db.models import Prefetch

related_users = User.objects.prefetch_related(
    Prefetch('orders', queryset=Order.objects.filter(status='completed'))
)

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3. 分离前后端服务

将Django服务和前端服务部署在不同的机器上，避免资源争抢。如果必须在同一台机器上运行，可以考虑：

• 限制Django服务的资源占用：为Django服务分配固定的CPU核心和内存。
• 优先级调度：调整Django服务和前端服务的CPU优先级。

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4. 检查网络延迟

如果前端服务频繁调用Django接口，可能存在网络延迟问题。可以通过以下方式优化：

• 减少接口调用次数：合并多次接口请求为一次批量请求。
• 启用缓存：对于频繁访问的数据，使用缓存（如Redis）减少数据库压力。

示例代码（使用Django Cache Framework）：

from django.core.cache import cache

def get_cached_data():
    data = cache.get('my_key')
    if not data:
        data = expensive_db_query()
        cache.set('my_key', data, timeout=60)  # 缓存60秒
    return data

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5. 监控和调优

使用监控工具（如Prometheus + Grafana）实时监控Django服务的性能指标，包括：

• 请求响应时间
• 数据库查询时间
• CPU和内存使用情况

根据监控数据进一步调整配置，例如：

• 增加WSGI工作进程数
• 调整数据库连接池大小
• 优化静态文件的加载方式

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总结

通过以上步骤，可以逐步排查和解决Django服务性能瓶颈的问题。重点在于：

1. 提升并发处理能力；
2. 优化数据库查询效率；
3. 分离前后端服务以避免资源争抢；
4. 检查网络延迟并启用缓存。

如果问题仍未解决，建议提供更多详细信息（如Django版本、服务器配置、压测工具等），以便进一步分析。