Статистика производительности / емкости для web2py?

Question

Я пытаюсь понять общую производительность и масштабируемость web2py.

Конечно, это очень сложный вопрос, поскольку производительность и масштабируемость так сильно зависят от конкретных деталей реализации, аппаратного обеспечения, дизайна БД -каждое приложение уникально.

Какие-нибудь цифры?Или даже практические правила?

В какой-то момент я буду проводить полное тестирование масштабируемости, но не знаю, чего ожидать.Буду признателен за любую информацию, которой вы можете поделиться, которая помогла бы с грубым обсуждением размеров.

Answer 1

Узким местом всегда является база данных.

С моей точки зрения, web2py может выполнять большую балансировку нагрузки только потому, что вы определяете базу данных для каждого запроса, поэтому вы можете использовать db1, db2 ифункция, которая выбирает, что использовать.Это очень хорошо, потому что самые серьезные потери в производительности происходят из базы данных.

Были тесты производительности Django.Поскольку Джанго считается довольно быстрым, я бы не стал сильно волноваться.Другим узким местом, которое может возникнуть, являются модели, загружаемые при каждом запросе.Во-первых, вы можете отключить миграцию, что означает, что она не будет проверять базу данных каждый раз (если это ускорит процесс), и недавно Bruno продемонстрировал безмодельный механизм, преобразующий их в модули, которые загружаются явно.