Советы для Джанго

Поиск узких мест производительности проекта на Django

Вступление

При оптимизации производительности веб-приложения распространенная ошибка — начинать с оптимизации самой медленной страницы (или API). Помимо учета времени отклика, мы также должны учитывать трафик, который он получает, чтобы определить порядок оптимизации.

В этой статье мы расскажем о веб-приложении Django, найдем узкие места с высокой эффективностью, а затем приступим к их оптимизации для повышения производительности. Посмотрите также совет, как узнать, какие SQL запросы выполняет ваш проект на Django и сколько они занимают времени.

Профилирование

django-silk — это инструмент для профилирования с открытым исходным кодом, который перехватывает и сохраняет данные HTTP-запросов. Установим его с помощью pip:

pip install django-silk

Добавим silk в установленные пакеты и в миддлвар в настройках проекта:

MIDDLEWARE = [
    ...
    'silk.middleware.SilkyMiddleware',
    ...
]

INSTALLED_APPS = (
    ...
    'silk'
)

Запустите миграцию, чтобы Silk мог создавать необходимые таблицы базы данных для хранения данных профилирования:

$ python manage.py makemigrations
$ python manage.py migrate
$ python manage.py collectstatic

На странице запросов silk (http://host/silk/requests/) мы можем видеть все запросы и сортировать их по общему времени или времени, потраченному на базу данных.

Узкие места (Bottlenecks)

Silk создает таблицу silk_request, которая содержит информацию о запросах, обработанных Django.

$ pgcli

library> \d silk_request;

+--------------------+--------------------------+-------------+
| Column             | Type                     | Modifiers   |
|--------------------+--------------------------+-------------|
| id                 | character varying(36)    |  not null   |
| path               | character varying(190)   |  not null   |
| time_taken         | double precision         |  not null   |
...

Мы можем сгруппировать данные этих запросов по пути, рассчитать количество запросов, среднее время выполнения и коэффициент влияния каждого пути. Поскольку мы учитываем время отклика и трафик, фактор влияния будет являться произведением среднего времени отклика и количества запросов по этому пути.

library> SELECT
     s.*, round((s.avg_time * s.count)/max(s.avg_time*s.count) over ()::NUMERIC,2) as impact
 FROM
     (select path, round(avg(time_taken)::numeric,2) as avg_time, count(path) as count from silk_request group by PATH)
     s
 ORDER BY impact DESC;

+-------------------------+------------+---------+----------+
| path                    | avg_time   | count   | impact   |
|-------------------------+------------+---------+----------|
| /point/book/book/       | 239.90     | 1400    | 1.00     |
| /point/book/data/       | 94.81      | 1900    | 0.54     |
| /point/                 | 152.49     | 900     | 0.41     |
| /point/login/           | 307.03     | 400     | 0.37     |
| /                       | 106.51     | 1000    | 0.32     |
| /point/auth/user/       | 494.11     | 200     | 0.29     |
...

Мы видим, что /point/book/book/ оказывает наибольшее влияние, хотя это не самая посещаемая ссылка и не самое медленное отображение (view). Оптимизация этого представления в первую очередь приводит к повышению общей производительности веб-приложения.

Заключение

В этой статье мы узнали, как легко начать профилирование веб-приложения Django и выявлять узкие места для повышения производительности. В следующей статье мы узнаем, как оптимизировать эти узкие места, подробно рассмотрев их.

Поделитесь с другими: