转载 结果 吞吐量(要求/秒) 响应时间(毫秒) 失误 吞吐量的标准偏差(要求/秒) 尽管uWSGI的性能在高负载下确实有些不稳定,但它看起来像Python应用服务器.uWSGI不仅速度快得离谱,而且从文档的角度来看,它为您提供了许多很棒的生产调整选项.

Flask框架有自带的http server,但是缺点非常明显,并发能力,及时响应非常差,只适合开发时自测使用. 在我接触过的项目中,生产环境使用nginx+uWSGI+flask应用程序进行部署服务端. nginx主要作为防火墙,负载均衡,集群,反向代理,动静分离,缓存,压缩静态文件 等等. uWSGI主要作为Web服务器,实现了WSGI协议.uwsgi.http等协议.简单来讲,就是flask应用程序和nginx之间的一个桥梁.以下为引用其他博客的部分 WSGI有两方:“服务器”一方,以及“

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

1 问题提出 1.1 概述 提高ArcGIS server并发性能的方法很多,本文讨论在用户硬件足够强大的情况下(主要是内存足够大),使用内存模拟硬盘来提高数据的读取效率,以达到提高ArcGIS server并发性能的目的. 1.2 总体思路 为了提高ArcGIS server并发性能,在假定其他条件都相同的前提下,使用Ramdisk软件,将系统中的内存模拟成硬盘使用,然后将ArcGIS server中发布2个相同的切片服务,其中一个服务的切片迁移至内存盘(即Ramdisk),另外一个服务切片存

uwsgi+flask的python有自身的virtual environment,可以通过如下命令进入 . venv/bin/activate 虽然通过sudo apt-get install python-matplotlib安装上了matplotlib,并且在ubuntu环境中可以import matplotlib,但是进入virtual environment之后,import matplotlib提示说no module found.在virtual环境中安装matplotlib之后,

选择web framwork是个非常艰难的事情, 主要分为轻量级和重量级框架. 因为没有搭建站点这样的须要, 所以回避SSH, Django这样的框架, 而选择一个轻量级框架. 自己也比較青睐python这门语言, 就选择了flask框架, nginx代理server享誉盛名, 所以拿来使用咯. 一. 开发环境搭建 採用离线安装方式, ubuntu开发环境(centos等环境类似) nginx 安装 $ wget http://nginx.org/download/nginx-1.6.0.tar

mysql主键设置成auto_increment时,进行并发性能測试出现主键反复Duplicate entry 'xxx' for key 'PRIMARY' 解决方法: 在my.cnf的[mysqld]片段中加入设置innodb_autoinc_lock_mode=0 同一时候注意调大jdbc的活跃链接数,如设置 jdbc.maxActive=300,由于设置innodb_autoinc_lock_mode=0可能导致链接过多. 注意,这样的方式仅仅须要在并发性能測试时设置,由于这样的方式在插

当linux下Nginx达到并发数很高,TCP TIME_WAIT套接字数量经常达到两.三万,这样服务器很容易被拖死.事实上,我们可以简单的通过修改Linux内核参数,可以减少Nginx服务器 的TIME_WAIT套接字数量,进而提高Nginx服务器并发性能.   vi /etc/sysctl.conf   增加以下几行: net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200 net.ipv4.tcp_syncookie

“ 这篇文章,给大家聊聊一个百万级并发的中间件系统的内核代码里的锁性能优化. 很多同学都对Java并发编程很感兴趣,学习了很多相关的技术和知识.比如volatile.Atomic.synchronized底层.读写锁.AQS.并发包下的集合类.线程池,等等. 1.大部分人对Java并发仍停留在理论阶段 很多同学对Java并发编程的知识,可能看了很多的书,也通过不少视频课程进行了学习. 但是,大部分人可能还是停留在理论的底层,主要是了解理论,基本对并发相关的技术很少实践和使用,更很少做过复杂的中间

IIS webService 并发 性能     做的WebService,客户压力测试500并发(随机步长60s-90s),响应速度不理想. 1,优化程序,压缩执行时间2,提高IIS“最大工作进程数”.后来测试时想到一个问题,既然IIS本身就是多线程处理,那么提高“最大工作进程数”还有什么用.暂时不调了.3,客户端单线程轮循调用,服务端只有一个线程.客户端多线程轮循调用,服务端就有两个线程.后来知道“HTTP   双连接限制”.修改客户端.两种方式,第一中修改配置文件connectionMan

前些日了,对AIO与NIO的并发性能进行了比较,在低并发的情况下,NIO性能表现比AIO好一些,主要原因是,NIO中可以使用FileChannel.transferTo(long position, long count, WritableByteChannel target),这个方法可以对传输文件数据有很大的性能提升. 在AIO中,没办法使用FileChannel.transferTo(...),只能使用ByteBuffer来做中转,我一开始使用的ByteBuffer.allocate(16

注:每个机器,软件版本可能不一样,虽然网上有很多类似的帖子,但是我在搭建的时候遇到了不少的坑,此文仅供参考. 请求流程: 1.安装uwsgi uwsgi是一个应用服务器,非静态文件的网络请求就必须通过他完成,他也可以充当静态文件服务器,但不是他的强项.uwsgi是使用python编写的,因此通过`pip install uwsgi`就可以了.(uwsgi必须安装在系统级别的Python环境中,不要安装到虚拟环境中). pip install uwsgi 测试uwsgi是否安装正确:创建一个tes

Ubuntu 18.04,Nginx 1.14.0, uWSGI 2.0.17.1,Flask, 前言 Windows不支持uWSGI!为了上线自己的项目,只能选择Linux. 自己前面开发了一个Flask应用webnews,现在,将它“移植”到Linux中. 注意,项目还会用到MongoDB数据库,需要建立相应的MongoDB用户. Nginx是一个著名的反向代理服务器,在全球应用广泛:uWSGI是一个支持uwsgi协议的Web服务器,支持部署Django.Flask等应用:Flask是Pyt

环境 - Linux: Ubuntu 16.04 - uWSGI 2.0.18 - Flask 1.0.2 - supervisor 3.2.0 - nginx/1.8.1 首先区分几个概念 WSGI Web Server Gateway Interface (web服务器网管接口) 是一种规范,是web服务器和web应用(django/flask) 之间的接口,是二者之间的通信桥梁 没有官方的实现,更像是一个协议,约定俗成的,规定WSGI application 应该实现为一个可调用的对象.只

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

/*********************************************************** * Author : Samson * Date : 07/14/2015 * Test platform: * gcc (Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1) 4.8.2 * GNU bash, 4.3.11(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu) * Nginx version: * Nginx 1.6.2 * Nginx 1.8.0

Dockerfile搭建环境并打包应用 在上一章Docker构建nginx+uwsgi+flask镜像(一)的学习中,我们学会用命令行一句一句在alpine环境中搭建nginx+uwsgi+flask服务,但这体现不了Docker为我们带来的便利,而本章,我们将通过Dockerfile来制作基础镜像和打包应用,因此会有两个Dockerfile文件. 我们先来写第一个Dockerfile文件,这个文件负责搭建运行环境,运行环境需要包括:nginx.uwsgi.Python3: # 配置基础镜像 F

前言 笔者之前是从事Java方面的工作,自从18年5月左右来到新的公司,接触到Python,被其简单优雅的语法风格深深吸引,同时,新公司也帮助笔者打开Docker世界的大门,让笔者体会到“一次打包,到处运行”的快感.出于对Docker和Python的喜爱,写下这篇文章. 基础工作 这里,笔者会先教大家用命令行一步一步制作镜像,启动uwsgi+flask,再用nginx反向代理.最后,利用Dockerfile制作基础镜像和打包应用. 首先,我们需要一个alpine3.8环境: [root@dock

希望在阿里云ECS上搭建一个flask框架的web应用,经典的形式便是flask+uWSGI+nginx模式 服务器:CentOS 7.3 python版本:3.8.0 先贴一张全局图,这张图很清楚的展示了各个部分之间的联系和它们的作用,对照着可以更好的理解下文的概念,看完文章一定要回来再捋一捋 图片来源:L&P Essay 在了解uWSGI之前,还需要知道与其形式非常相似的另外两个东西WSGI和uwsgi(区分大小写) 首先介绍它们三个之间的老大哥——WSGI WSGI WSGI,全称是Web

1. SpringCloud高并发性能优化 1.1. 前言 当系统的用户量上来,每秒QPS上千后,可能就会导致系统的各种卡顿,超时等情况,这时优化操作不可避免 1.2. 优化步骤 第一步:优化大SQL,对于多表关联的SQL,当单表数据几百上千万行时,执行可能会达到好几秒,对微服务系统来说,我是不建议join多表操作,除非是数据量少的维表,我们可以将一句大SQL拆分成多个过程,逻辑在JVM中完成 第二步:超时时间不要设的过长,一般一个接口的响应时间要控制在200ms以内,超时时间1s就够了,一旦接

import XXXsign.Openapi2sign;---导入jar包中的签名方法 String str1 = "12121"; ---需要被签名的字段:向开发了解需要哪些哪些字段 String result = ""; --定义结果变量 result = new Openapi2sign().md5Encode(str1); ---调用签名的方法对签名字段进行签名 System.out.println(result); ---输出签名后的字段 vars.put