Python開發後端的速度很快，但是總有一天會為直譯語言的效能付出代價? 淺談Django高並發處理

Nolan Hsu

發佈於WEB前後端x軟體設計模式

2024/05/05閱讀時間約 4 分鐘

你知道IG是用Django開發的嗎?

正在學習或使用Django、Flask框架開發後端的你，是否也常在享受Python語法的舒適之餘，仍然煩惱著是否該學習效率更好的Go或Laravel。

Django基本部署架構圖

由於 Django 是同步阻塞型框架，在基本部署架構下，同一時間只能處理一個請求。隨著使用者增加，系統確實必須考慮如何確保能夠有效處理同時到來的大量請求。

然而，解決高並發問題並不一定需要更換開發語言或框架作為首要方案。

提升高並發處理能力

充分利用CPU與Memory - 增加Process/Thread

透過uwsgi的workers參數，增加UWSGI的process數目。

uwsgi --workers 3 --socket :$UWSGI_PORT --module $UWSGI_MODULE_FILE --daemonize=/dev/null

除了增加process數目之外，還可以進一步增加thread數目，例如使用gevent。

uwsgi --workers 3 --gevent 100 --socket :$UWSGI_PORT --module $UWSGI_MODULE_FILE --daemonize /dev/null

減少直接讀取資料庫 - 使用Cache

# 安裝django redis
pip install django-redis

# 修改setting.py
CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "PASSWORD": "your_redis_password",  # 如果Redis服务器有設定密碼
        }
    }
}

水平擴展 - WEB APP Server

以部署在AWS為例，假如高並發的數量繼續增加，我們可以開始將NGINX、WEB APP Server(UWSGI+Django)、DB Server(Redis+Posgres or MySql)拆分至不同的EC2，並根據需求擴展WEB APP Server的數量。

水平擴展 - DB Server

在一些需要同時處理大量用戶請求的場景下，如電商搶購或疫苗預約，大量用戶可能會同時讀取和更新商品或疫苗庫存。為了保證不會發生超量銷售或預約，不僅需要資料庫的水平擴展來提升處理能力，同時還必須設計有效的庫存同步機制以確保數據的一致性。通常，只有資源充足的大公司才有能力完成這一設計。