DjangoBB LoFi version

Полная версия: Производительность сервера

Начало » Django » Производительность сервера

1 2

slav0nic

Дек. 13, 2008 17:37:45

Cool-Di
попробуй http://www.djangosnippets.org/snippets/186/
или runprofileserver заюзай с http://code.google.com/p/django-command-extensions/
на худой конец можно поиграться с http://github.com/robhudson/django-debug-toolbar/

Cool-Di

Дек. 13, 2008 17:57:02

спасибо всем за помощь
slav0nic Статистику вывел, но не очень то в ней разбираюсь. Вроде в картинках к Kcachegrind красиво все расписано, но запускается все только под линукс. Еле нашел программы для винды, и даже переконвектировать таблицы, но вылазят ошибки - красиво отобразить не получилось.

Еще если кто-нибудь не поленится объяснить как разбираться в профайлинге, вот что выдает у меня когда я профайлил главную страницу:

         7249 function calls (6817 primitive calls) in 1.706 CPU seconds

   Ordered by: internal time, call count
   List reduced from 154 to 20 due to restriction <20>

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
       31    0.916    0.030    0.916    0.030 base.py:232(_valid_connection)
       31    0.428    0.014    0.445    0.014 cursors.py:273(_do_query)
   436/54    0.017    0.000    0.040    0.001 copy.py:144(deepcopy)
       64    0.014    0.000    0.020    0.000 base.py:194(__init__)
       62    0.014    0.000    0.017    0.000 query.py:1262(setup_joins)
       33    0.013    0.000    0.024    0.001 query.py:473(get_default_columns)
       53    0.013    0.000    0.058    0.001 query.py:150(clone)
       31    0.011    0.000    0.483    0.016 cursors.py:129(execute)
      601    0.010    0.000    0.012    0.000 query.py:134(quote_name_unless_alias)
       31    0.009    0.000    0.075    0.002 query.py:251(as_sql)
      434    0.009    0.000    0.009    0.000 copy.py:260(_keep_alive)
       89    0.009    0.000    0.009    0.000 times.py:43(DateTime_or_None)
       31    0.008    0.000    0.008    0.000 cursors.py:40(__init__)
       31    0.008    0.000    0.010    0.000 cursors.py:309(_get_result)
      492    0.008    0.000    0.008    0.000 base.py:143(quote_name)
       31    0.007    0.000    0.015    0.000 __init__.py:154(last_executed_query)
       31    0.007    0.000    0.507    0.016 util.py:16(execute)
       31    0.007    0.000    0.017    0.001 cursors.py:282(_fetch_row)
       33    0.006    0.000    0.046    0.001 query.py:1064(add_filter)
       31    0.006    0.000    0.017    0.001 cursors.py:107(_do_get_result)

slav0nic

Дек. 13, 2008 18:36:44

красиво отображать нам и не надо)
ну как и следовало ожидать вся попа кроется в субд, теперь прикрути django-debug-toolbar и посмотри какие запросы идут в бд) возможно их сильно много, либо проблема с субд

а видишь ты - время выполнения ф-ций отсортированных по времени, как видно, в первых 2х строках идёт работа с субд
подробней http://docs.python.org/library/profile.html#cProfile.run

кстати, проверь число коннектов к бд, в час пик попробуй сам приконнектится к ней и сделать запрос и тп, странно что на _valid_connection тратится столько времени, в этом методе вроде 1 строка %)
у тебя джанга не старая часом?

Cool-Di

Дек. 14, 2008 12:34:12

А 20 запросов на странице много ? Если половина из них count

Александр Кошелев

Дек. 14, 2008 12:41:34

Для сферического приложения в вакууме и таких же запросах - не много. А так, it depends.

Cool-Di

Дек. 14, 2008 12:47:13

И все запросы я должен стараться оптимизировать? Нужно ли обращать внимание на запросы время которых выдает ‘time’: ‘0.015’ и меньше ?

Александр Кошелев

Дек. 14, 2008 12:53:56

Согласитесь, вы задаете странные вопросы Откуда же мы знаем. что вам надо оптимизировать? Мы понятия не имеем, что это за запросы, чего вы хотите добиться в результате и вообще как выглядит ваше приложение.
Для одних случаев это быстрые запросы, а для других медленные. Зависит от индексов, от наличия подзапросов, от СУБД и т.п. А может быть вообще проще в питоне что-то сделать и не тревожить базу. Всё зависит.

Суть в том. что вам должно быть виднее.