1.带server2.0装饰器
接口访问数据库查询
并发100 平均每秒处理11.8次请求 平均响应时间6944ms
接口不做任何处理
并发100 平均每秒处理99.9次请求 平均响应时间3ms
并发500 平均每秒处理467.9次请求 平均响应时间4ms
并发1000 平均每秒处理936.8次请求 平均响应时间6ms
再提高并发 并不能再提高处理速度了
小法目前接口
并发100 平均每秒处理11次请求 平均响应时间6647ms
2.接口不使用任何装饰器
接口不做任何处理
并发100 平均每秒处理100.2次请求 平均响应时间3ms
并发1000 平均每秒处理949.2次请求 平均响应时间4ms
并发2000 平均每秒处理1500.4次请求 平均响应时间16ms
接口访问数据库
并发100 平均每秒处理16.2次请求 平均响应时间4086ms
小结
加server2.0装饰器后出错率上升，不加装饰器运行稳定。
并发数主要限制于数据库的访问速度。
server2.0并没有提高并发
3.使用异步装饰器
接口不做任何处理
@gen.coroutine
并发1500 平均每秒处理1296.5次请求 平均响应时间8ms
使用异步访问数据库
并发100 平均每秒处理96.1次请求 平均响应时间39ms
from elasticsearch_async import AsyncElasticsearch
es = AsyncElasticsearch(
hosts = [
"117.78.26.××:××××",
"117.78.26.××:××××"
],
type = "es",
http_auth = ("×××××","×××××"),
timeout = 60
)
@web.asynchronous
@gen.engine
def post(self, *args, **kwargs):
result = {'code': 200, 'msg': '返回成功','data':{}}
body = {"size": 10, "_source": ["id","name"],
"query":
{"bool": {"must": [
{"match":{"name":{"query":"婚姻法"}}},
{"match": {"law_type": {"query": "法律"}}},
]}}}
laws = yield self.es.search("law_search_v2","_doc",body)
# laws = "测试"
result['data']['laws'] = laws
self.finish(result)
并发600 平均每秒处理550次请求 平均响应时间75ms
再增加并发请求数量并发量反而会降低
总结
异步请求数据库稳定性好，速度快，并发量大
目前数据库异步支持
es : elasticsearch-async 支持es6.0
mongodb : motor
mysql : tornado_mysql
接口访问使用tornado.httpclient.AsyncHTTPClient
4.不同异步方式之间的区别
使用@gen.coroutine
代码难度大
使用ThreadPoolExecutor
便与开发
