导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于django如何处理多并发的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、很少用到多执行绪，多考虑高并发吗2、django websocket3、如何在Django模型中管理并发性很少用到多执行绪，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。
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
如何在Django模型中管理并发性
1、我们在我们的查询器上使用select_for_update来告诉数据库锁定对象，直到事务完成。
2、在数据库中锁定一行需要一个数据库事务 - 我们使用Django的装饰器transaction.atomic来定义事务。
3、我们使用类方法而不是实例方法 - 我们告诉数据库要上锁，然后它会返回锁的对象给我们。 为了实现这一点，我们需要从数据库中获取对象。 如果我们使用self，那么就是在操作一个已经从数据库中获取出来的对象，这个对象无法保证自己是没有被上锁的。
4、帐户中的所有操作都在数据库事务中执行。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django如何处理多并发的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～