Я работаю над SPA + SSR (универсальным приложением), использующим Django в качестве бэкэнда и ReactJS в качестве интерфейса для получения лучших результатов SEO и Page Speed по сравнению с обычным SPA с тем же стеком и развернутым в Heroku.Поскольку для SSR в React потребуется сервер Node, я следовал этому руководству по Heroku для совместной работы Django и Node , которое предупреждало, что:
"Это решение имеет свой собственный набор проблем.Веб-dyno теперь сталкиваются с большей конкуренцией за ресурсы, чем Django или узел dyno сам по себе. Все процессы в dyno совместно используют память, ЦП и одну файловую систему, поэтому выбирайте тип dyno осторожно. "
ДляНекоторое время я продолжал получать сообщения об ошибках R14 (превышение квоты памяти) и ошибку R10 (время загрузки) в моих журналах:
2018-09-27T07:35:43.272457+00:00 heroku[web.1]: source=web.1 dyno=heroku.110010347.d0013afc-887b-4913-b983-15871a5c4200 sample#memory_total=323.27MB sample#memory_rss=314.05MB sample#memory_cache=9.22MB sample#memory_swap=0.00MB sample#memory_pgpgin=102968pages sample#memory_pgpgout=20212pages sample#memory_quota=512.00MB
2018-09-27T07:36:04.717690+00:00 heroku[web.1]: source=web.1 dyno=heroku.110010347.d0013afc-887b-4913-b983-15871a5c4200 sample#load_avg_1m=3.10
2018-09-27T07:36:04.717851+00:00 heroku[web.1]: source=web.1 dyno=heroku.110010347.d0013afc-887b-4913-b983-15871a5c4200 sample#memory_total=710.81MB sample#memory_rss=488.09MB sample#memory_cache=0.03MB sample#memory_swap=222.70MB sample#memory_pgpgin=231609pages sample#memory_pgpgout=106651pages sample#memory_quota=512.00MB
2018-09-27T07:36:04.718474+00:00 heroku[web.1]: Process running mem=710M(138.8%)
Я собирался сдаться, но затем неожиданно получил немного надежды, продолжая сэто потому, что перезапуск dyno неожиданно заставил его работать со следующими результатами:
2018-09-27T07:40:21.262437+00:00 heroku[web.1]: State changed from starting to up
2018-09-27T07:40:21.164398+00:00 app[web.1]: ? started
2018-09-27T07:41:03.716638+00:00 heroku[web.1]: source=web.1 dyno=heroku.110010347.352f824e-c3c5-4527-a723-0faa0f874444 sample#load_avg_1m=0.46
2018-09-27T07:41:03.716756+00:00 heroku[web.1]: source=web.1 dyno=heroku.110010347.352f824e-c3c5-4527-a723-0faa0f874444 sample#memory_total=109.86MB sample#memory_rss=28.20MB sample#memory_cache=9.07MB sample#memory_swap=72.59MB sample#memory_pgpgin=434422pages sample#memory_pgpgout=424881pages sample#memory_quota=512.00MB
2018-09-27T07:41:25.259627+00:00 heroku[web.1]: source=web.1 dyno=heroku.110010347.352f824e-c3c5-4527-a723-0faa0f874444 sample#load_avg_1m=0.32
2018-09-27T07:41:25.259711+00:00 heroku[web.1]: source=web.1 dyno=heroku.110010347.352f824e-c3c5-4527-a723-0faa0f874444 sample#memory_total=109.86MB sample#memory_rss=28.20MB sample#memory_cache=9.07MB sample#memory_swap=72.59MB sample#memory_pgpgin=434422pages sample#memory_pgpgout=424881pages sample#memory_quota=512.00MB
Мой вопрос: действительно ли использование Django + Node на Heroku приводит к> 512 МБ ОЗУ / использованию памяти?Кроме того, есть ли решение / обходной путь для этой проблемы без обновления до профессиональных типов Dyno?Я занимаюсь малым бизнесом и занимаюсь программированием.(Получил это далеко благодаря добрым людям в SO и тем, кто публикует учебники и т. Д.)