Python：コードのCPU使用量はどのようにしてわかりますか？

Question

背景：

が、私はそれが低負荷ではかなりうまく機能して応答し、Djangoアプリケーションを持っていますが、100のユーザー/秒のような高負荷に、それは100％のCPUを消費して、原因CPUの不足のために遅くなります。

問題：アプリケーションのプロファイリング

• は私の関数にかかる時間を与えます。
• 高負荷ではこの時間が長くなります。
• 複雑な計算やCPUを待っているために時間がかかることがあります。

コードで消費されるCPUサイクルを見つけるにはどうすればよいですか？

CPU消費量を減らすと応答時間が長くなります。

• 私は非常に効率的なコードを書かれたと私はいくつかの愚かなコードがCPUを取り、スローダウンを引き起こしている可能性がありますより多くのCPUパワーに

OR

• を追加する必要があるかもしれませんか？

何か助けてください！

アップデート：私は私のWebアプリケーションをプロファイルするのJMeterを使用しています

• が、それは私に2つのリクエスト/秒のスループットを提供します。 [100人のユーザー]
• 1リクエストで100リクエスト対1.25秒の平均時間は36秒です。 4人の労働者
• と

詳細

• 設定nginxの+ Uwsgi 1日にRESTのAPI
• からの応答を使用して、使用されませデータベースないのREST APIの応答をヒットキャッシュされますしたがって、違いはありません。
• json解析にujsonを使用する。

知りたい：Pythonの-Djangoのは非常に多くの大規模サイトのための非常に多くのORGSで使用されて

• 、その後、いくつかのハイエンドデバッグ/メモリ・CPUの解析ツールがなければなりません。
• 私が見つけたのは、プロファイリングを実行するコードのカジュアルスニペットでした。

Answer 1

あなたはCPUが徐々に増加し、その後、あなたが高いCPUを打つ前にプロファイラを実行見ることができるようにゆっくりと、ゆっくりと十分に立ち上げるために、あなたのテストを設定してみてください。この時点ですべてが遅くなるため、CPUが最大になったときにコードをプロファイリングすることは何の意味もありません。実際には、プロファイラから有用なデータを取得するには、比較的軽い負荷しか必要ありません。

また、徐々に負荷を増やすことで、CPUの段階的な増加（CPUのボトルネックの示唆）やCPUの急激なジャンプがあるかどうかをよりよく確認することができます。必ずしもより多くのCPUによって対応されるわけではない）。

Cosntantスループットタイマーのようなものを使用してリクエストをペースしてみると、JMeterがシステムをオーバーロードしてしまいます。

Answer 2

チェックアウトNew Relicかなり甘い分析のために、彼らはジャンゴ固有のログを持っています。