导读：很多朋友问到关于django的高并发怎么处理的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
很少用到多执行绪，多考虑高并发吗
很少用到多执行绪，多考虑高并发吗
1.多执行绪基本用在PHP做终端命令列执行是才会使用2.负载均衡是一个很大的词汇,里面包含的东西非常多.这里你是指的是分散式吧? 单纯的靠PHP做分散式是不可能的.我们常常用到一些其他专案来做,如风头正盛的hadoop等等
python 多执行绪支援并发吗
Imgur的API要求HTTP请求能支援带有client ID的“Authorization”头部。你可以从你注册的Imgur应用的面板上找到这个client ID，而响应会以JSON进行编码。
jquery ajax不能多执行绪并发吗
可以的，jquery的ajax可以同步也可以非同步，
ajax里面有个引数叫：async预设为true，非同步请求；通过它来设定请求方式；
web api 并发 多执行绪吗
应用伺服器的效能分析是复杂的，关注点很多。比如典型场景Web伺服器+资料库，底层网路链路和网路硬体效能姑且不论，单看：Web伺服器对静态档案的读写与磁碟和档案系统IO效能紧密相关；对资料的处理和资料库效能相关；而高并发访问则关系到作业系统的执行绪、网路套接字以及非同步网路模型的效率。
在资料量大的情况下，资料库的效能成为一个至关重要的因素，随之带来Web伺服器等待资料库的时间。在此基础上如果有大量的使用者同时访问，那么会对Web伺服器带来什么样的影响？以下主要讨论这个问题。
对于并发访问的处理，一般有两种处理机制：非同步非阻塞机制、多执行绪阻塞机制（介绍略）。在测试选择上，前者使用基于Python的Tornado伺服器，而后者使用基于Java的Tomcat伺服器。注意：本文并非讨论开发语言的优劣，事实上，新版本的Java也支援非同步机制，甚至高效能的epoll等。
java并发是多执行绪吗
当有多个执行绪在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时进行一个以上的执行绪，它只能把CPU执行时间划分成若干个时间段,再将时间
段分配给各个执行绪执行，在一个时间段的执行绪程式码执行时，其它执行绪处于挂起状。.这种方式我们称之为并发(Concurrent)。
django 并发请求 是多执行绪吗
用Django搭了个环境，建立了一个App。
我想要测试假如同时多个请求进来Django的处理方式，于是写了一下程式码在View.py中：
Python code?
def archive(request):
print("start")
time.sleep(5)
print("end")
return HttpResponse("Hellow World")
高并发nginx伺服器是多程序还是多执行绪
Nginx会按需同时执行多个程序：一个主程序(master)和几个工作程序(worker)，配置了快取时还会有快取载入器程序(cache loader)和快取管理器程序(cache manager)等。Nginx主要通过“共享记忆体”的机制实现程序间通讯。主程序以root使用者身份执行，而worker、cache loader和cache manager均应以非特权使用者身份执行。
在工作方式上，Nginx分为单工作程序和多工作程序两种模式。在单工作程序模式下，除主程序外，还有一个工作程序，工作程序是单执行绪的；在多工作程序模式下，每个工作程序包含多个执行绪。Nginx预设为单工作程序模式。
sqlite3 多执行绪高并发的访问如何处理
# coding:utf-8
import sqlite3
import queue, os
def singleton(cls):
instances = {}
def _singleton(*args, **kw):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kw)
return instances[cls]
return _singleton
@singleton
class SQLiteUtil(object):
__queue_conn = queue.Queue(maxsize=1)
__path = None
def __init__(self, path):
self.__path = path
print('path:', self.__path)
self.__create_conn()
def __create_conn(self):
conn = sqlite3.connect(self.__path, check_same_thread=False)
self.__queue_conn.put(conn)
def __close(self, cursor, conn):
if cursor is not None:
cursor.close()
if conn is not None:
cursor.close()
self.__create_conn()
def execute_query(self, sql, params):
conn = self.__queue_conn.get()
cursor = conn.cursor()
value = None
try:
records = None
if not params is None:
records = cursor.execute(sql, params).fetchall()
else:
records = cursor.execute(sql).fetchall()
field = [i[0] for i in cursor.description]
value = [dict(zip(field, i)) for i in records]
finally:
self.__close(cursor, conn)
return value
def executescript(self, sql):
conn = self.__queue_conn.get()
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.executescript(sql)
conn.mit()
except Exception as e:
conn.rollback()
raise
finally:
self.__close(cursor, conn)
def execute_update(self, sql, params):
return self.execute_update_many([sql], [params])
def execute_update_many(self, sql_list, params_list):
conn = self.__queue_conn.get()
cursor = conn.cursor()
count = 0
try:
for index in range(len(sql_list)):
sql = sql_list[index]
params = params_list[index]
if not params is None:
count += cursor.execute(sql, params).rowcount
else:
count += cursor.execute(sql).rowcount
conn.mit()
except Exception as e:
conn.rollback()
raise
finally:
self.__close(cursor, conn)
return count
'''
example:
one = SQLiteUtil('xxx.sqlite')
rst = one.execute_query('select * from website', None)
for line in rst:
print(line.get('id'), line.get('url'), line.get('content'))
print(one.execute_update('update website set content = \'2222222\' where id = ?', ('1',)))
print(one.execute_update('update website set content = \'2222222\' where id = \'1\'', None))
print('update many')
count = one.execute_update_many(
[
'update website set content = \'一\' where id = \'1\'',
'update website set content = \'二\' where id = \'2\'',
'update website set content = 1 where id = \'3\''
],
[None, None, None]
)
print('count:', count)
'''
多执行绪是并发还是并行
程序和执行绪都是由作业系统所体会的程式执行的基本单元，系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。程序和执行绪的区别在于：
简而言之,一个程式至少有一个程序,一个程序至少有一个执行绪.
也就是说一个程序可以有很多执行绪。
“并行”是指无论从微观还是巨集观，二者都是一起执行的，就好像两个人各拿一把铁锨在挖坑，一小时后，每人一个大坑。
高并发实时系统涉及到多执行绪处理，这样合理么
你的这个问题这么久没人回答，我估计是因为大家觉得有点宽泛。我仅针对你提到的点解释一下。
要产生并发的效果，自然考虑的是多执行绪，甚至多程序。在并发的情况下，同步问题是一个常见的，或者在大多数情况都需要考虑的问题。而不是并发处理的一个方法。同步最简单直接的方式就是加锁。当然，根据你的情况不同还可能有多种的处理方式。这个需要具体问题具体分析。不知道能否解开你的疑惑。
python高并发web框架有哪些
python的web框架很多
django (大而全，模板，orm都自带)
flask (pocoo出品，比属精品，自带jinja2模板，可以替换)
web.py (这个我没用过，作者自杀，白瞎了一个高手)
bottle (只有一个文件的框架，需要自己构建整个开发体系)
uliweb (中国人开发的，也很不错)
Tornado (异步框架，适合长连接，比如在线聊天之类的)
Python框架虽然说是百花齐放，但仍然有那么一家是最大的，它就是Django。Django为人所称道的地方主要有：
①完美的文档，Django的成功，我觉得很大一部分原因要归功于Django近乎完美的官方文档（包括Django book）。
②全套的解决方案，Django象Rails一样，提供全套的解决方案（full-stack framework + batteries included），基本要什么有什么（比如：cache、session、feed、orm、geo、auth），而且全部Django自己造，开发网 站应手的工具Django基本都给你做好了，因此开发效率是不用说的，出了问题也算好找，不在你的代码里就在Django的源码里。
③强大的URL路由配置，Django让你可以设计出非常优雅的URL，在Django里你基本可以跟丑陋的GET参数说拜拜。
④自助管理后台，admin interface是Django里比较吸引眼球的一项contrib，让你几乎不用写一行代码就拥有一个完整的后台管理界面。
django java
django java是什么，让我们一起了解一下？
Django正是一个由Python编写的网络框架，可以给开发者们带来便利快速开发你的网站。现在国内有很多大型网站都是使用的Django这个框架，它能够承受高并发。同时，该框架本身就自带了网络安全服务。
当然，你可能听说过MVC，即 Model View Controller 。但在Django这里，你需要知道的是MVT，Models View Templates（模型视图模板）。
1、URLs: 虽然可以通过单个功能来处理来自每个URL的请求，但是编写单独的视图函数来处理每个资源是更加可维护的。URL映射器用于根据请求URL将HTTP请求重定向到相应的视图。URL映射器还可以匹配出现在URL中的字符串或数字的特定模式，并将其作为数据传递给视图功能。
2、View: 视图 是一个请求处理函数，它接收HTTP请求并返回HTTP响应。视图通过模型访问满足请求所需的数据，并将响应的格式委托给 模板。
3、Models: 模型 是定义应用程序数据结构的Python对象，并提供在数据库中管理（添加，修改，删除）和查询记录的机制。
4、Templates: 模板 是定义文件（例如HTML页面）的结构或布局的文本文件，用于表示实际内容的占位符。一个视图可以使用HTML模板，从数据填充它动态地创建一个HTML页面模型。可以使用模板来定义任何类型的文件的结构; 并不一定是HTML！（可以是html文件，例如index.html）动态加载到html文件里面数据：
具体操作如下：
{% if youngest_teams %} {% for team in youngest_teams %} {{ team.team_name }} {% endfor %} {% else %}
No teams are available.
{% endif %}
自然，在多个操作系统都可以安装Django。如果是在Windows上，你就要先安装Python环境，再进行安装Django。如果是在Linux上，则可直接安装Django，因为Linux本身带的有python。
django 使用全局线程池
系统里面有频繁的异步操作，每次触发异步操作就会开始一个新的线程处理相关逻辑，逻辑集中在I/O密集型；频繁的新建/销毁线程，消耗大量资源；由此，考虑使用线程池替换现有逻辑。
经过查询资料，python有ThreadPoolExecutor( tomorrow )可以直接实现线程池的相关功能，它的使用方式
具体使用方法见 ThreadPoolExecutor
ThreadPoolExecutor建立的线程池会先启动若干数量的线程，并让这些线程都处于睡眠状态，当向线程池submit一个任务后，会唤醒线程池中的某一个睡眠线程，让它来处理这个任务，当处理完这个任务，线程又处于睡眠状态。减少了建立销毁线程池消耗
在本项目里面的实现如下（定义的装饰器）
总体的原则是: CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，尽量跟CPU的个数相近；IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量。推荐的公式：
uwsgi代理Django时，向django的路由函数发送请求时，处理时间很长，如何解决！！
配置uwsgi都不发，日志也没有，这面排查太大。
uwsgi.ini 配置如下
。。。。
master=true --- 一般主进程是负责http 路由的，而且能唤醒假死进程。
buffer-size=65536
proccess=4
threads = 2---每个进程要开启2个以上的线程，
vacuum=true
daemonize=/opts/log/wsgi.log
这个应用到配置，然后cat日志一下看看。
django websocket
做个比喻, 如果说A是服务端, B是客户端, 现在要在A家里吃火锅, 虽然A说你人来就行, 但是B心想总得带点东西过去, 于是去了市场.
先到了蔬菜店, B想买点菠菜, 但又怕A家里已经有了, 于是给A打电话
B: "我带点菠菜过去吧?"
A: "好"
然后挂断. 过一会儿到了水产区
B: "我带点虾过去吧?"
A: "不用"
...如此反复多了之后A突然发现自己确实少准备了一些东西, 于是A给主动给B打了电话
A: "我忘准备蘸料了, 你买点, 然后先别挂掉"
...
A: "再买瓶酒"
...
这就是websocket了
django当让也提供对websocket的支持, 虽然这似乎不是他更擅长的东西. 我们可以通过channels实现websocket连接
诸如上述例子的场景都是合适的场景
举例来说的话比如聊天室, 每个人发送的消息都要实时显示在别人的屏幕上.
比如说数据监控, 波动状态也要实时的呈现在屏幕上, 而不是依赖于使用者自己刷新.
需要安装 channels , asgi_redis , asgiref , channels_redis . 后三个未必都需要装, 记不太清了, 总之安装过程都在channels的使用文档上.
INSTALL_APPS 中需要加上 "channels" , 需要注意的是因为这是一个list, 是有先后顺序的, 最好把它加在第一个.
这里我们的channel通过redis实现, 要在 settings.py 中配置
这里还有点小坑, 官方文档里的hosts不是这种格式, 是 "uri" 这种模式, 但是如果你在设置redis密码时机智的设置了特殊符号( '#$%' 这种), 你就会发现redis的 uri 直接就用不了了, 期间尝试各种方法, 转义什么的也试了都不行, 然后去github上开了个issue, 结果作者说我们是通过 aioredis 连接的, 你去找他们的文档吧....
然后就找到了这种方式.
常规的WSGI不支持websocket, 所以还需要配置ASGI
ASGI_APPLICATION = 'project.routing.application'
同wsgi的配置一样, 这是指向 project 文件夹下 routing.py 文件的 application
这里建议大家跟这官方教程的Tutorial走一遍. 有个比较悲剧的地方就是网上可以搜到许多channels使用指南, 大多都是搭个简易聊天室什么的, 然而你用起来可能发现存在各种报错, 因为channels升了2.0之后更改了一些方法, 而那些教程里基本全都是1.x的版本.
简单说下, 首先 startapp 叫 chat , 假如这里我们没有进行前后端分离, 里面有 templates , 两个 html : index 和 room 分别对应首页和某一个聊天室
新建 consumers.py 来写 websocket 方法
如上, connect 和 disconnect 含义分别如函数名. 因为是聊天室, 所以同一个聊天室内的人应该消息共享, 用 room_group_name 来区分所在的频道.
receive 和 chat_message 是对消息的处理. 当一个用户发送消息时, 前端把消息通过websocket发送过来, receive 收到消息提取关键内容, 通过 chat_message 发送给组内的所有连接. 这时保持连接的所有组内人员都会收到这条消息推送, 前端收到推送再显示在屏幕上.
定义websocket的地址
类似于 django 的 url ( consumers.py 就类似于 views.py ), 同级新建 routing.py
统一用ws/来区分websocket的连接
剩下常规的页面配置和django一样
views.py :
urls.py :
注意: 如果网站是http, 连接使用ws, 如果是https要修改成wss
剩下的自己找资料吧, 笔者对前端了解的不多
本地的话 runserver 就好了, 但是在线上还是得更改启动方式应对高并发.
传统的 uwsgi 不支持 websocket .
gunicorn 好像可以同时支持 websocket , 但是性能不太ok
这里我们用 daphne
这里需要额外开个服务, 专门负责处理websocket.
ingress中要配置路由跳转
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于django的高并发怎么处理的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。