python对于高并发接口的优化问题

chenmike1 2019-07-09 09:04:09

该接口会频繁访问（都是正常访问，无恶意流量），是查询的操作，一般情况下有哪些优化的方案？

目前想到的将该接口抽出做成微服务部署到多台服务器进行负载均衡，是否可行

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Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快能实现高并发。得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，这意味着对于实时 Web 服务来说，Tornado 是一个理想的 Web 框架。Tornado不同于其他python web框架，它是一个服务器，部署非常简单。开发...

一、什么是高并发高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200...

通过以上优化策略，我们可以显著提升 Python WebSocket 服务器的高并发处理能力。选择合适的异步框架、合理限制连接数、利用多进程或多线程以及采用缓存和批量操作都是有效的优化手段。希望本文能帮助你在实际项目中更好地应对高并发挑战。```

通过异步编程、选择合适的框架、多进程或多线程以及数据库优化，Python 可以很好地应对高并发 Web 应用的需求。在实际开发中，需要根据具体应用场景选择合适的优化策略，确保应用既高效又稳定。```

高并发（High Concurrency）指系统在单位时间内能同时处理大量请求的能力，常见于Web服务、API接口、实时数据处理、典型场景如电商秒杀、实时聊天、API网关等场景。QPS（每秒查询率）：系统每秒能处理的请求量响应时间：从请求发出到获得响应的延迟吞吐量**: 单位时间内的数据处理总量并发用户数：同时保持有效会话的用户数量5在Python中，由于**全局解释器锁（GIL）**的存在，传统多线程无法充分利用多核CPU性能，需要采用特殊技术手段实现高并发。

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