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记一次 Python Web 接口优化,性能提升25倍!

發(fā)布時(shí)間:2024/9/15 66 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 记一次 Python Web 接口优化,性能提升25倍! 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

來源:Lin_R ??
鏈接:https://segmentfault.com/a/1190000020956724

背景

我們負(fù)責(zé)的一個(gè)業(yè)務(wù)平臺(tái),有次在發(fā)現(xiàn)設(shè)置頁(yè)面的加載特別特別地慢,簡(jiǎn)直就是令人發(fā)指

讓用戶等待 36s 肯定是不可能的,于是我們就要開啟優(yōu)化之旅了。

投石問路

既然是網(wǎng)站的響應(yīng)問題,可以通過 Chrome 這個(gè)強(qiáng)大的工具幫助我們快速找到優(yōu)化方向。

通過 Chrome 的 Network 除了可以看到接口請(qǐng)求耗時(shí)之外,還能看到一個(gè)時(shí)間的分配情況,選擇一個(gè)配置沒有那么多的項(xiàng)目,簡(jiǎn)單請(qǐng)求看看:

雖然只是一個(gè)只有三條記錄的項(xiàng)目,加載項(xiàng)目設(shè)置都需要 17s,通過 Timing, 可以看到總的請(qǐng)求共耗時(shí)?17.67s?,但有?17.57s?是在 Waiting(TTFB) 狀態(tài)。

TTFB 是 Time to First Byte 的縮寫,指的是瀏覽器開始收到服務(wù)器響應(yīng)數(shù)據(jù)的時(shí)間(后臺(tái)處理時(shí)間+重定向時(shí)間),是反映服務(wù)端響應(yīng)速度的重要指標(biāo)。


Profile 火焰圖 + 代碼調(diào)優(yōu)

那么大概可以知道優(yōu)化的大方向是在后端接口處理上面,后端代碼是 Python + Flask 實(shí)現(xiàn)的,先不盲猜,直接上 Profile:

第一波優(yōu)化:功能交互重新設(shè)計(jì)

說實(shí)話看到這段代碼是絕望的:完全看不出什么?只是看到很多 gevent 和 Threading,因?yàn)樘鄥f(xié)程或者線程?

這時(shí)候一定要結(jié)合代碼來分析(為了簡(jiǎn)短篇幅,參數(shù)部分用 “...” 代替):

def?get_max_cpus(project_code,?gids):""""""...#?再定義一個(gè)獲取?cpu?的函數(shù)def?get_max_cpu(project_setting,?gid,?token,?headers):group_with_machines?=?utils.get_groups(...)hostnames?=?get_info_from_machines_info(...)res?=?fetchers.MonitorAPIFetcher.get(...)vals?=?[round(100?-?val,?4)for?ts,?val?in?res['series'][0]['data']if?not?utils.is_nan(val)]max_val?=?max(vals)?if?vals?else?float('nan')max_cpus[gid]?=?max_val#??啟動(dòng)線程批量請(qǐng)求for?gid?in?gids:t?=?Thread(target=get_max_cpu,?args=(...))threads.append(t)t.start()#?回收線程for?t?in?threads:t.join()return?max_cpus

通過代碼可以看到,為了更加快速獲取?gids?所有的?cpu_max?數(shù)據(jù),為每個(gè) gid 分配一個(gè)線程去請(qǐng)求,最終再返回最大值。

這里會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)問題:

  • 在一個(gè) web api 做線程的?創(chuàng)建 和 銷毀?是有很大成本的,因?yàn)榻涌跁?huì)頻繁被觸發(fā),線程的操作也會(huì)頻繁發(fā)生,應(yīng)該盡可能使用線程池之類的,降低系統(tǒng)花銷;

  • 該請(qǐng)求是加載某個(gè) gid (群組) 下面的機(jī)器過去 7 天的 CPU 最大值,可以簡(jiǎn)單拍腦袋想下,這個(gè)值不是實(shí)時(shí)值也不是一個(gè)均值,而是一個(gè)最大值,很多時(shí)候可能并沒有想象中那么大價(jià)值;

  • 既然知道問題,那就有針對(duì)性的方案:

  • 調(diào)整功能設(shè)計(jì),不再默認(rèn)加載 CPU 最大值,換成用戶點(diǎn)擊加載(一來降低并發(fā)的可能,二來不會(huì)影響整體);

  • 因?yàn)?1 的調(diào)整,去掉多線程實(shí)現(xiàn);

  • 再看第一波優(yōu)化后的火焰圖:

    這次看的火焰圖雖然還有很大的優(yōu)化空間,但起碼看起來有點(diǎn)正常的樣子了。

    第二波優(yōu)化:Mysql 操作優(yōu)化處理

    我們?cè)購(gòu)捻?yè)面標(biāo)記處(接口邏輯處)放大火焰圖觀察:

    看到好大一片操作都是由?utils.py:get_group_profile_settings?這個(gè)函數(shù)引起的數(shù)據(jù)庫(kù)操作熱點(diǎn)。

    同理,也是需要通過代碼分析:

    def?get_group_profile_settings(project_code,?gids):#?獲取?Mysql?ORM?操作對(duì)象ProfileSetting?=?unpurview(sandman.endpoint_class('profile_settings'))session?=?get_postman_session()profile_settings?=?{}for?gid?in?gids:compound_name?=?project_code?+?':'?+?gidresult?=?session.query(ProfileSetting).filter(ProfileSetting.name?==?compound_name).first()if?result:result?=?result.as_dict()tag_indexes?=?result.get('tag_indexes')profile_settings[gid]?=?{'tag_indexes':?tag_indexes,'interval':?result['interval'],'status':?result['status'],'profile_machines':?result['profile_machines'],'thread_settings':?result['thread_settings']}...(省略)return?profile_settings

    看到 Mysql ,第一個(gè)反應(yīng)就是?索引問題,所以優(yōu)先去看看數(shù)據(jù)庫(kù)的索引情況,如果有索引的話應(yīng)該不會(huì)是瓶頸:

    很奇怪這里明明已經(jīng)有了索引了,為什么速度還是這個(gè)鬼樣子呢!

    正當(dāng)毫無頭緒的時(shí)候,突然想起在?第一波優(yōu)化?的時(shí)候, 發(fā)現(xiàn) gid(群組)越多的影響越明顯,然后看回上面的代碼,看到那句:

    for?gid?in?gids:?...

    我仿佛明白了什么。

    這里是每個(gè) gid 都去查詢一次數(shù)據(jù)庫(kù),而項(xiàng)目經(jīng)常有 20 ~ 50+ 個(gè)群組,那肯定直接爆炸了。

    其實(shí) Mysql 是支持單字段多值的查詢,而且每條記錄并沒有太多的數(shù)據(jù),我可以嘗試下用 Mysql 的 OR 語法,除了避免多次網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求,還能避開那該死的?for

    正當(dāng)我想事不宜遲直接搞起的時(shí)候,余光瞥見在剛才的代碼還有一個(gè)地方可以優(yōu)化,那就是:

    看到這里,熟悉的朋友大概會(huì)明白是怎么回事。

    GetAttr?這個(gè)方法是Python 獲取對(duì)象的?方法/屬性?時(shí)候會(huì)用到,雖然不可不用,但是如果在使用太過頻繁也會(huì)有一定的性能損耗。

    結(jié)合代碼一起來看:

    def?get_group_profile_settings(project_code,?gids):#?獲取?Mysql?ORM?操作對(duì)象ProfileSetting?=?unpurview(sandman.endpoint_class('profile_settings'))session?=?get_postman_session()profile_settings?=?{}for?gid?in?gids:compound_name?=?project_code?+?':'?+?gidresult?=?session.query(ProfileSetting).filter(ProfileSetting.name?==?compound_name).first()...

    在這個(gè)遍歷很多次的?for?里面,session.query(ProfileSetting)?被反復(fù)無效執(zhí)行了,然后?filter?這個(gè)屬性方法也被頻繁讀取和執(zhí)行,所以這里也可以被優(yōu)化。

    總結(jié)下的問題就是:

    1. 數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢沒有批量查詢; 2. ORM 的對(duì)象太多重復(fù)的生成,導(dǎo)致性能損耗; 3. 屬性讀取后沒有復(fù)用,導(dǎo)致在遍歷次數(shù)較大的循環(huán)體內(nèi)頻繁 getAttr,成本被放大;

    那么對(duì)癥下藥就是:

    def?get_group_profile_settings(project_code,?gids):#?獲取?Mysql?ORM?操作對(duì)象ProfileSetting?=?unpurview(sandman.endpoint_class('profile_settings'))session?=?get_postman_session()#?批量查詢?并將?filter?提到循環(huán)之外query_results?=?query_instance.filter(ProfileSetting.name.in_(project_code?+?':'?+?gid?for?gid?in?gids)).all()#?對(duì)全部的查詢結(jié)果再單條處理profile_settings?=?{}for?result?in?query_results:if?not?result:continueresult?=?result.as_dict()gid?=?result['name'].split(':')[1]tag_indexes?=?result.get('tag_indexes')profile_settings[gid]?=?{'tag_indexes':?tag_indexes,'interval':?result['interval'],'status':?result['status'],'profile_machines':?result['profile_machines'],'thread_settings':?result['thread_settings']}...(省略)return?profile_settings

    優(yōu)化后的火焰圖:

    對(duì)比下優(yōu)化前的相同位置的火焰圖:

    明顯的優(yōu)化點(diǎn):優(yōu)化前的,最底部的?utils.py:get_group_profile_settings?和 數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的熱點(diǎn)大大縮減。

    優(yōu)化效果

    同一個(gè)項(xiàng)目的接口的響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)從 37.6 s 優(yōu)化成 1.47s,具體的截圖:

    優(yōu)化總結(jié)

    如同一句名言:

    如果一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)足夠優(yōu)秀,那么它是不需要多好的算法。

    在優(yōu)化功能的時(shí)候,最快的優(yōu)化就是:去掉那個(gè)功能!

    其次快就是調(diào)整那個(gè)功能觸發(fā)的?頻率?或者?復(fù)雜度

    從上到下,從用戶使用場(chǎng)景去考慮這個(gè)功能優(yōu)化方式,往往會(huì)帶來更加簡(jiǎn)單高效的結(jié)果,嘿嘿!

    當(dāng)然很多時(shí)候我們是無法那么幸運(yùn)的,如果我們實(shí)在無法去掉或者調(diào)整,那么就發(fā)揮做程序猿的價(jià)值咯:Profile

    針對(duì) Python 可以嘗試:cProflile + gprof2dot

    而針對(duì) Go 可以使用: pprof + go-torch

    很多時(shí)候看到的代碼問題都不一定是真正的性能瓶頸,需要結(jié)合工具來客觀分析,這樣才能有效直擊痛點(diǎn)!

    其實(shí)這個(gè) 1.47s,其實(shí)還不是最好的結(jié)果,還可以有更多優(yōu)化的空間,比如:

  • 前端渲染和呈現(xiàn)的方式,因?yàn)檎麄€(gè)表格是有很多數(shù)據(jù)組裝后再呈現(xiàn)的,響應(yīng)慢的單元格可以默認(rèn)先顯示?菊花,數(shù)據(jù)返回再更新;

  • 火焰圖看到還有挺多細(xì)節(jié)可以優(yōu)化,可以替換請(qǐng)求數(shù)據(jù)的外部接口,比如再優(yōu)化徹底?GetAttr?相關(guān)的邏輯;

  • 更極端就是直接 Python 轉(zhuǎn) GO;

  • 但是這些優(yōu)化已經(jīng)不是那么迫切了,因?yàn)檫@個(gè) 1.47s 是比較大型項(xiàng)目的優(yōu)化結(jié)果了,絕大部分的項(xiàng)目其實(shí)不到 1s 就能返回

    再優(yōu)化可能付出更大成本,而結(jié)果可能也只是從?500ms?到?400ms?而已,結(jié)果并不那么高性價(jià)比。

    所以我們一定要時(shí)刻清晰自己優(yōu)化的目標(biāo),時(shí)刻考慮?投入產(chǎn)出比,在有限的時(shí)間做出比較高的價(jià)值(如果有空閑時(shí)間當(dāng)然可以盡情干到底)

    - End - 由于微信平臺(tái)算法改版,公號(hào)內(nèi)容將不再以時(shí)間排序展示,如果大家想第一時(shí)間看到我們的推送,強(qiáng)烈建議星標(biāo)我們和給我們多點(diǎn)點(diǎn)【在看】。星標(biāo)具體步驟為:(1)點(diǎn)擊頁(yè)面最上方“小詹學(xué)Python”,進(jìn)入公眾號(hào)主頁(yè)。 (2)點(diǎn)擊右上角的小點(diǎn)點(diǎn),在彈出頁(yè)面點(diǎn)擊“設(shè)為星標(biāo)”,就可以啦。 感謝支持,比心。

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的记一次 Python Web 接口优化,性能提升25倍!的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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