Hogyan használható a Varnish Python alkalmazásokkal?

Szia! Lakkbeszállítóként nagyon örülök, hogy megosszam veled, hogyan kell használni a Lakkokat Python-alkalmazásokkal. A Varnish egy csodálatos eszköz, amely jelentősen növelheti a Python-alkalmazások teljesítményét, és én itt vagyok, hogy végigvezessem a folyamaton.

Mi az a Lakk?

Először is nézzük meg gyorsan, mi is az a Lakk. A Varnish egy nagy teljesítményű HTTP-gyorsító, amelyet gyakran fordított proxyként és gyorsítótárként használnak. A webalkalmazás előtt ül, és elfogja a bejövő kéréseket. Ha már korábban is érkezett kérés, és a válasz még mindig friss a gyorsítótárban, a Varnish közvetlenül ki tudja szolgálni a választ anélkül, hogy a Python-alkalmazásig kellene mennie. Ez nemcsak felgyorsítja a válaszidőt, hanem csökkenti az alkalmazáskiszolgáló terhelését is.

Miért használjon lakkot Python alkalmazásokkal?

A Python nagyszerű nyelv webes alkalmazások készítéséhez, de néha megküzdhet a nagy forgalmi terhelésekkel. Itt jön be a Varnish. A gyakran elért tartalmak gyorsítótárazásával a Varnish számos kérést képes kezelni anélkül, hogy túlterhelné a Python alkalmazást. Ez gyorsabb válaszidőt jelent a felhasználók számára, és kevesebb stresszt jelent a szerver-infrastruktúrán.

Lakk beállítása

Mielőtt belemerülnénk a Varnish használatába a Pythonnal, be kell állítanunk. A telepítési folyamat az operációs rendszertől függően változhat, de általában meglehetősen egyszerű.

Ubuntuban a következő parancsokat használhatja:

sudo apt-get frissítés sudo apt-get install lakk

A CentOS rendszeren a következőket használhatja:

sudo yum install lakk

A Lakk telepítése után konfigurálnia kell. A Varnish fő konfigurációs fájlja általában a címen található/etc/varnish/default.vcl. Ez a fájl tartalmazza azokat a szabályokat, amelyek alapján a Varnish meghatározza, hogy mit tároljon a gyorsítótárban és hogyan kezelje a kéréseket.

Varnish beállítása Pythonhoz

Tegyük fel, hogy van egy Python-alkalmazása, amely a 8000-es porton fut. Meg kell adnia a Varnish-nek, hogy hova továbbítsa azokat a kéréseket, amelyeket nem tud kiszolgálni a gyorsítótárból. Íme egy példa a lakk alapvető konfigurációjára:

vcl 4.0; backend default { .host = "127.0.0.1"; .port = "8000"; } sub vcl_recv { # Távolítsa el a cookie-kat, ha az összes kérést gyorsítótárba szeretné helyezni, függetlenül attól, hogy a felhasználói munkamenetet megszünteti-e req.http.Cookie; # Adja át a kérést a háttérrendszernek, ha az nem gyorsítótárazható if (!req.http.Cache-Control ~ "no-cache" && req.method == "GET") { return (hash); } else { return (pass); } } sub vcl_backend_response { # Állítsa be a válaszok gyorsítótár idejét set beresp.ttl = 3600s; }

Ebben a konfigurációban definiálunk egy háttérrendszert, amely a Python alkalmazásunkra mutat127.0.0.1:8000. Nálunk is van avcl_recvszubrutin, amely eldönti, hogy gyorsítótárazzon-e egy kérést, vagy átadja-e a háttérprogramnak. Ha a kérés aKAPkér, és nem rendelkezik anincs gyorsítótárfejlécben tároljuk. Ellenkező esetben átadjuk a háttérnek.

Avcl_backend_responseszubrutin a gyorsítótárazott válaszok élettartamát (TTL) 3600 másodpercre (1 órára) állítja be.

Lakk integrálása Python-keretrendszerekkel

Most, hogy a Varnish be van állítva és konfigurálva, nézzük meg, hogyan integrálható néhány népszerű Python keretrendszerrel.

Django

Ha Django-t használ, a megfelelő fejlécek beállításával beállíthatja az alkalmazást a Varnish használatára. Használhatja acache_pagedekorátor a nézetek gyorsítótárazásához az alkalmazás szintjén.

from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 15) # A nézet gyorsítótárazása 15 percig def my_view(request): # Az Ön nézeti logikája itt return HttpResponse('Hello, World!')

Az alkalmazásszintű gyorsítótár mellett a Varnish saját szabályai alapján gyorsítótárazza a válaszokat is. Az alkalmazásszintű és a lakk gyorsítótárazásnak ez a kombinációja jelentős teljesítménynövekedést biztosíthat.

Lombik

Lombik alkalmazásokhoz használhatja alombik-gyorsítótárazásbővítmény a gyorsítótár nézetekhez.

lombikból import Lombikból flask_caching import Cache app = Lombik(__name__) cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'}) @cache.cached(timeout=3600) # A nézet gyorsítótárazása 1 órán keresztül @app.route('/') def index(), World 'H!

A Varnish ismét együtt fog működni az alkalmazásszintű gyorsítótárral a teljesítmény javítása érdekében.

Monitoring és tuning lakk

Ha már üzembe helyezte a Varnish-t Python-alkalmazásával, fontos figyelemmel kísérni a teljesítményét, és szükség szerint módosítani kell. Használhat olyan eszközöket, mint pllakkstatvalós idejű statisztikákat kaphat a Varnish gyorsítótárban elért találatairól, hiányosságairól és egyéb mutatóiról.

3 Water Based Matte Top Coat Leather 3 Gloss Varnish

lakkstat

A statisztikák alapján finomhangolhatja Lakk konfigurációját. Ha például nagyszámú gyorsítótár-kihagyást észlel, előfordulhat, hogy módosítania kell a gyorsítótár szabályait, vagy növelnie kell a gyorsítótár méretét.

További lakktermékek

Lakkbeszállítóként kiváló minőségű lakktermékeket kínálunk különböző alkalmazásokhoz. Nézze meg a miVízbázisú átlátszó lakk,Vízbázisú poliuretán fényes, ésVízbázisú matt fedőlakk. Ezeket a termékeket úgy tervezték, hogy kiváló védelmet és felületkezelést biztosítsanak különféle felületeken.

Következtetés

A Varnish használata Python alkalmazásokkal nagyszerű módja a teljesítmény javításának és a nagy forgalmi terhelések kezelésének. Az ebben a blogbejegyzésben ismertetett lépések követésével beállíthatja a Varnisht, beállíthatja, hogy a Python alkalmazással működjön, és figyelemmel kísérheti a teljesítményét. Ha kérdése van, vagy érdeklődik Lakk termékeink vásárlása iránt, keressen bizalommal vásárlási egyeztetés céljából.