你如何找到一块Python的CPU消耗？

Question

背景

我有一个Django应用程序，它可以在低负载下运行并且响应很好，但是在100个用户/秒的高负载下，它消耗100％的CPU然后由于缺乏CPU而减慢。

问题：

• 对应用程序进行概要分析为我提供了时间。
• 这个时间在高负荷时增加。
• 消耗的时间可能是由于复杂的计算或等待CPU。

那么，如何找到一段代码所消耗的CPU周期呢？

由于降低CPU消耗会增加响应时间。

• 我可能编写了非常高效的代码，需要增加更多的CPU能力

要么

• 我可能有一些愚蠢的代码占用CPU并导致速度减慢？

更新

• 我使用Jmeter来配置我的网络应用程序，它给了我2个请求/秒的吞吐量。 [100位用户]
• 我在100个请求上获得36秒的平均时间，在1个请求上获得1.25秒的平均时间。

更多信息

• 配置Nginx + Uwsgi有4名工人
• 没有使用数据库，使用REST API的响应
• 在第1次点击时，REST API的响应被缓存，因此没有什么区别。
• 使用ujson进行json解析。

很想知道：

• Python-Django被许多大型网站用于许多大型网站，然后必须有一些高端的Debug / Memory-CPU分析工具。
• 我发现的所有内容都是执行性能分析的休闲代码片段。

Answer 1

您可以尝试将测试配置为缓慢上升，缓慢上升，以便您可以看到CPU逐渐增加，然后在达到高CPU之前运行探查器。当CPU被最大化时尝试分析代码是没有意义的，因为此时一切都会很慢。实际上，您实际上只需要相对较轻的负载即可从分析器获取有用的数据。

此外，通过逐渐增加负载，您将能够更好地查看CPU是否逐渐增加（表明CPU瓶颈）或CPU是否突然跳跃（表明可能是另一类问题，一个不一定由更多的CPU解决）。

尝试使用类似恒定吞吐量计时器的功能来调整请求，这将阻止JMeter被带走并过度加载系统。

Answer 2

结帐New Relic进行一些非常好的分析，他们有特定于django的日志记录。