Django网站如何应对千万级访问量

用 Django 处理高流量请求的应用程序需要一个架构良好的设置，包括优化应用程序代码、数据库、缓存和部署环境。下面是一个分步指南来帮助你完成这些优化：

查询优化:

• 高效使用 Django 的 ORM，避免 N+1 查询问题，适当情况下使用 select_related 和 prefetch_related。
• 使用数据库索引来加快查询速度。

    # 差：N+1 查询问题 (坏的)
    # 获取所有书籍
    books = Book.objects.all()  
    for book in books:  
        # 打印作者的名字
        print(book.author.name)  

    # 好：使用 select_related (好的)
    # 获取所有书籍及其作者信息
    books = Book.objects.select_related('author').all()  
    for book in books:  
        # 打印作者的名字
        print(book.author.name)

高效视图管理:

• 避免在视图中使用过于复杂的逻辑。
• 使用 Django 的类视图来更好地组织代码和实现代码复用。

例子：

    从 django.views.generic 导入 ListView  
    from .models 导入 Book  # 注意：这里的导入应根据实际情况调整，如果是在当前项目中定义的模型，应该直接写 `from .models import Book` 而不需要做额外的注释。但如果翻译目标是保持与源代码格式一致，则保持原样即可。

    class BookListView(ListView):  # ListView 是一个视图类，用于显示模型列表
        model = Book
        template_name = 'books/book_list.html'  # 模板名称，定义了视图使用的HTML模板位置

索引:

确保经常被查询的字段已被索引。

比如:

# 不改变代码结构，直接翻译了英文代码段
class Book(models.Model):  
    # 定义书的标题，最大长度为100，且在数据库中建立索引
    title = models.CharField(max_length=100, db_index=True)  
    # 定义作者，使用ForeignKey表示与Author模型的外键关系，当关联的Author被删除时，也会删除相关联的Book
    author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)

连接池：

• 使用连接池来减少创建数据库连接的成本。

例如:

     # settings.py  
    DATABASES = {  
        'default': {  
            'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',  
            'NAME': '数据库名',  
            'USER': '数据库用户',  
            'PASSWORD': '数据库密码',  
            'HOST': '数据库主机',  
            'PORT': '数据库端口',  
            'OPTIONS': {  
                'HOST': '服务器',  
                'MAX_CONNS': '最大连接数',  
            }  
        }  
    }

a. Django 缓存框架：

• 使用 Django 的缓存框架来缓存耗时的查询和计算。

例子:

     ## settings.py  
    CACHES = {  
        'default': {  
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',  
            'LOCATION': '127.0.0.1:11211',  
        }  
    }  

    ## views.py  
    from django.core.cache import cache  

    def my_view(request):  
        data = cache.get('my_data')  
        如果没有数据：  
            data = 贵昂的数据库查询()  
            cache.set('my_data', data, timeout=60*15)  
        返回 render(request, 'template.html', {'data': data})

来试试 Celery 吧：

以便使用Celery将长耗时的任务转移到后台处理。

例子:

     # 安装 Celery 和 Redis: pip install celery redis  

    # celery.py  
    from __future__ import absolute_import, unicode_literals  
    import os  
    from celery import Celery  

    os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'your_project.settings')  
    app = Celery('your_project')  
    app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')  
    app.autodiscover_tasks()  

    # tasks.py  
    from celery import shared_task  

    @shared_task  
    def long_running_task():  
        # 耗时逻辑  
        pass  

    # views.py  
    from .tasks import long_running_task  

    def my_view(request):  
        long_running_task.delay()  
        return HttpResponse("任务正在后台运行中。")

使用负载均衡进行负载均衡:

• 使用负载均衡器（例如 Nginx 或 HAProxy）来将流量分配到应用程序的多个实例中。

Nginx 示例：

     # /etc/nginx/sites-available/你的项目

    upstream django_servers {  
        server 127.0.0.1:8001;  
        server 127.0.0.1:8002;  
        server 127.0.0.1:8003;  
    }  

    server {  
        listen 80;  
        server_name your_domain.com;  

        location / {  
            proxy_pass http://django_servers;  
            proxy_set_header Host $host;  
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;  
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;  
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;  
        }  
    }

a. Gunicorn 用于 WSGI:

• 用 Gunicorn 通过 WSGI 部署 Django 应用。

例子: gunicorn your_project.wsgi:application — workers 3

b. Daphne for ASGI: 代指 ASGI 的 Daphne

• 使用 Daphne 和 Django 来支持通过 ASGI 处理 WebSockets 和 HTTP2。

例如: daphne -u /path/to/yourproject.sock your_project.asgi:application:
这是一个示例命令。

监控工具:

• 使用监控工具（比如 New Relic 和 Datadog）来跟踪性能并找出瓶颈。

b. 定期保养:
b.

• 定期更新依赖，优化数据库的查询，并检查应用的性能。