


Petua pengoptimuman prestasi dalam rangka kerja Django (Bahagian 2)
Dengan pembangunan berterusan teknologi rangkaian, pengoptimuman prestasi aplikasi web telah menjadi tumpuan ramai pembangun. Di antara banyak rangka kerja aplikasi web, Django digemari kerana kemudahan penggunaan dan ekosistem yang kaya. Pengoptimuman prestasinya juga amat penting apabila membangunkan aplikasi web. Berikut ialah bahagian kedua pengenalan kepada beberapa petua pengoptimuman prestasi dalam rangka kerja Django.
- Kurangkan bilangan pertanyaan pangkalan data
Django ORM menyediakan fungsi pertanyaan yang berkuasa, tetapi setiap operasi pertanyaan memerlukan komunikasi dengan pangkalan data Sedikit kecuaian boleh menyebabkan Terlalu banyak pertanyaan pangkalan data . Untuk mengurangkan bilangan pertanyaan pangkalan data, kami boleh menggunakan API seperti select_related() dan prefetch_related() untuk pramuat objek berkaitan. Dan perlu diingatkan bahawa apabila menggunakan ORM dan fungsi yang berkaitan, struktur program aplikasi harus dirancang terlebih dahulu sebanyak mungkin untuk mengelakkan terlalu banyak operasi pertanyaan yang tidak bermakna.
- Menggunakan cache
Caching ialah cara yang berkesan untuk meningkatkan prestasi aplikasi web. Rangka kerja Django menyediakan antara muka cache, yang boleh meningkatkan kelajuan tindak balas permintaan dengan menetapkan masa tamat tempoh cache, menyimpan pasangan nilai kunci, dsb. Pada masa yang sama, menggunakan cache juga boleh mengurangkan bilangan pertanyaan pangkalan data dan meningkatkan prestasi aplikasi web dengan berkesan.
- Mampatkan sumber statik
Sumber statik seperti CSS, JavaScript, dsb. selalunya lebih cenderung untuk menduduki lebar jalur dan melambatkan masa tindak balas semasa penghantaran berbanding sumber dinamik. Oleh itu, memampatkan sumber statik adalah cara penting untuk meningkatkan prestasi aplikasi web. Dalam Django, anda boleh menggunakan django-compressor perpustakaan pihak ketiga untuk memampatkan sumber statik, yang boleh mengurangkan saiz fail sumber statik secara berkesan dan mempercepatkan respons permintaan.
- Gunakan pengaturcaraan tak segerak
Mod lalai Django ialah pengaturcaraan segerak, iaitu setiap permintaan akan menyekat pada pelayan dan menunggu keputusan dikembalikan selepas selesai. Walau bagaimanapun, model pengaturcaraan ini akan menyebabkan sumber pelayan diduduki, mengakibatkan prestasi aplikasi berkurangan. Untuk tujuan ini, corak pengaturcaraan tak segerak boleh digunakan untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Django 3.0 memperkenalkan sokongan asyncio, menjadikannya lebih mudah untuk menggunakan mod pengaturcaraan tak segerak.
- Mengkonfigurasi pelayan
Konfigurasi pelayan juga merupakan salah satu cara penting untuk meningkatkan prestasi aplikasi web. Dalam aplikasi Django, anda boleh meningkatkan prestasi aplikasi dengan mengubah suai pengepala HTTP pelayan, membolehkan pemampatan, mengoptimumkan cache pelayan, dsb. Pada masa yang sama, anda juga boleh meningkatkan prestasi aplikasi web dengan menaik taraf perkakasan pelayan dan menggunakan pengimbangan beban.
Kesimpulan
Django, sebagai rangka kerja aplikasi web yang sangat baik, mempunyai alat pengoptimuman prestasi yang hebat dan teknik pengoptimuman prestasi yang kaya Bagi pembangun, satu-satunya cara ialah mempelajari pelbagai ciri dan tekniknya dengan mendalam. untuk meningkatkan tahap pembangunan dan prestasi aplikasi web. Saya berharap melalui pengenalan artikel ini, saya boleh mempunyai pemahaman yang lebih jelas dan lebih spesifik tentang pengoptimuman prestasi rangka kerja Django.
Atas ialah kandungan terperinci Petua pengoptimuman prestasi dalam rangka kerja Django (Bahagian 2). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Untuk meningkatkan prestasi aplikasi Go, kami boleh mengambil langkah pengoptimuman berikut: Caching: Gunakan caching untuk mengurangkan bilangan akses kepada storan asas dan meningkatkan prestasi. Concurrency: Gunakan goroutine dan saluran untuk melaksanakan tugas yang panjang secara selari. Pengurusan Memori: Urus memori secara manual (menggunakan pakej yang tidak selamat) untuk mengoptimumkan lagi prestasi. Untuk menskalakan aplikasi, kami boleh melaksanakan teknik berikut: Penskalaan Mendatar (Penskalaan Mendatar): Menggunakan contoh aplikasi pada berbilang pelayan atau nod. Pengimbangan beban: Gunakan pengimbang beban untuk mengedarkan permintaan kepada berbilang contoh aplikasi. Perkongsian data: Edarkan set data yang besar merentas berbilang pangkalan data atau nod storan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dan kebolehskalaan.

Pengoptimuman prestasi C++ melibatkan pelbagai teknik, termasuk: 1. Mengelakkan peruntukan dinamik; Kes praktikal pengoptimuman menunjukkan cara menggunakan teknik ini apabila mencari urutan menaik terpanjang dalam tatasusunan integer, meningkatkan kecekapan algoritma daripada O(n^2) kepada O(nlogn).

Dengan membina model matematik, menjalankan simulasi dan mengoptimumkan parameter, C++ boleh meningkatkan prestasi enjin roket dengan ketara: Membina model matematik enjin roket dan menerangkan kelakuannya. Simulasikan prestasi enjin dan kira parameter utama seperti tujahan dan impuls tertentu. Kenal pasti parameter utama dan cari nilai optimum menggunakan algoritma pengoptimuman seperti algoritma genetik. Prestasi enjin dikira semula berdasarkan parameter yang dioptimumkan untuk meningkatkan kecekapan keseluruhannya.

Prestasi rangka kerja Java boleh dipertingkatkan dengan melaksanakan mekanisme caching, pemprosesan selari, pengoptimuman pangkalan data, dan mengurangkan penggunaan memori. Mekanisme caching: Kurangkan bilangan pangkalan data atau permintaan API dan tingkatkan prestasi. Pemprosesan selari: Gunakan CPU berbilang teras untuk melaksanakan tugas secara serentak untuk meningkatkan daya pemprosesan. Pengoptimuman pangkalan data: mengoptimumkan pertanyaan, menggunakan indeks, mengkonfigurasi kumpulan sambungan dan meningkatkan prestasi pangkalan data. Kurangkan penggunaan memori: Gunakan rangka kerja yang ringan, elakkan kebocoran dan gunakan alat analisis untuk mengurangkan penggunaan memori.

Penalaan prestasi Nginx boleh dicapai dengan menyesuaikan bilangan proses pekerja, saiz kolam sambungan, membolehkan mampatan GZIP dan protokol HTTP/2, dan menggunakan cache dan mengimbangi beban. 1. Laraskan bilangan proses pekerja dan saiz kolam sambungan: worker_processesauto; peristiwa {worker_connections1024;}. 2. Dayakan Mampatan GZIP dan HTTP/2 Protokol: http {gzipon; server {listen443sslhttp2;}}. 3. Gunakan pengoptimuman cache: http {proxy_cache_path/path/to/cachelevels = 1: 2k

Pemprofilan dalam Java digunakan untuk menentukan masa dan penggunaan sumber dalam pelaksanaan aplikasi. Laksanakan pemprofilan menggunakan JavaVisualVM: Sambungkan ke JVM untuk mendayakan pemprofilan, tetapkan selang pensampelan, jalankan aplikasi, hentikan pemprofilan dan hasil analisis memaparkan paparan pepohon masa pelaksanaan. Kaedah untuk mengoptimumkan prestasi termasuk: mengenal pasti kaedah pengurangan hotspot dan memanggil algoritma pengoptimuman

Teknik berkesan untuk cepat mendiagnosis isu prestasi PHP termasuk menggunakan Xdebug untuk mendapatkan data prestasi dan kemudian menganalisis output Cachegrind. Gunakan Blackfire untuk melihat jejak permintaan dan menjana laporan prestasi. Periksa pertanyaan pangkalan data untuk mengenal pasti pertanyaan yang tidak cekap. Menganalisis penggunaan memori, melihat peruntukan memori dan penggunaan puncak.

Pengoptimuman prestasi untuk seni bina perkhidmatan mikro Java termasuk teknik berikut: Gunakan alat penalaan JVM untuk mengenal pasti dan melaraskan kesesakan prestasi. Optimumkan pengumpul sampah dan pilih serta konfigurasikan strategi GC yang sepadan dengan keperluan aplikasi anda. Gunakan perkhidmatan caching seperti Memcached atau Redis untuk meningkatkan masa tindak balas dan mengurangkan beban pangkalan data. Gunakan pengaturcaraan tak segerak untuk meningkatkan keselarasan dan responsif. Pisahkan perkhidmatan mikro, pecahkan aplikasi monolitik yang besar kepada perkhidmatan yang lebih kecil untuk meningkatkan kebolehskalaan dan prestasi.
