本來(lái)我一直不知道怎么來(lái)更好地優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)的性能，然后最近做python和php同類網(wǎng)頁(yè)渲染速度比較時(shí)，意外地發(fā)現(xiàn)一個(gè)很簡(jiǎn)單很白癡但是 我一直沒發(fā)現(xiàn)的好方法（不得不BS我自己）：直接像某些php應(yīng)用比如Discuz論壇那樣，在生成的網(wǎng)頁(yè)中打印出“本頁(yè)面生成時(shí)間多少多少秒”，然后在 不停地訪問網(wǎng)頁(yè)測(cè)試時(shí)，很直觀地就能發(fā)現(xiàn)什么操作會(huì)導(dǎo)致瓶頸，怎樣來(lái)解決瓶頸了。

于是我發(fā)現(xiàn)SimpleCD在 生成首頁(yè)時(shí)，意外地竟然需要0.2秒左右，真真不能忍：對(duì)比Discuz論壇首頁(yè)平均生成才0.02秒，而Discuz論壇的首頁(yè)頁(yè)面無(wú)疑比 SimpleCD的主頁(yè)要復(fù)雜不少；這讓我情何以堪啊，因?yàn)檫@必然不是Python語(yǔ)言導(dǎo)致的差距，只能說是我完全沒做優(yōu)化而Discuz程序優(yōu)化得很好 的后果。

其實(shí)不用分析也能知道肯定是數(shù)據(jù)庫(kù)在拖累，SimpleCD在生成首頁(yè)時(shí)需要在sqlite的三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行42多次查詢，是歷史原因?qū)е碌臉O其低效的一個(gè)設(shè)計(jì)；但是這40多次查詢中，其實(shí)大部分是非?？斓牟樵?，仔細(xì)分析一下就有兩個(gè)是性能大戶，其他都不慢。

第一個(gè)大戶就是：獲取數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)
 

SELECT count(*) FROM verycd

這個(gè)操作每次都要花不少時(shí)間，這是因?yàn)槊看螖?shù)據(jù)庫(kù)都要鎖住然后遍歷一遍主鍵統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)的緣故，數(shù)據(jù)量越大耗時(shí)就越大，耗時(shí)為O(N)，N為數(shù)據(jù)庫(kù)大?。粚?shí)際 上解決這個(gè)問題非常容易，只要隨便在哪存一個(gè)當(dāng)前數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，只有在增刪數(shù)據(jù)的時(shí)候改動(dòng)就行了，這樣時(shí)間就是O(1)的了

第二個(gè)大戶就是：獲取最新更新的20個(gè)數(shù)據(jù)列表
 

SELECT verycdid,title,brief,updtime FROM verycd
 
  ORDER BY updtime DESC LIMIT 20;

因?yàn)樵趗pdtime上面做了索引，所以其實(shí)真正查詢時(shí)間也就是搜索索引的時(shí)間而已。然則為什么這個(gè)操作會(huì)慢呢？因?yàn)槲业臄?shù)據(jù)是按照publish time插入的，按update time進(jìn)行顯示的話就肯定需要在至少20個(gè)不同的地方做I/O，這么一來(lái)就慢了。解決的方法就是讓它在一個(gè)地方做I/O。也就是，除非數(shù)據(jù)庫(kù)加入新數(shù)據(jù) /改變?cè)袛?shù)據(jù)，否則把這條語(yǔ)句的返回結(jié)果緩存起來(lái)。這么一來(lái)又快了20倍：）

接下來(lái)的是20條小case：取得發(fā)布人和點(diǎn)擊數(shù)信息
 

SELECT owner FROM LOCK WHERE id=XXXX;
 
SELECT hits FROM stat WHERE id=XXXX;

這里為什么沒用sql的join語(yǔ)句來(lái)省點(diǎn)事呢？因?yàn)榧軜?gòu)原因這些數(shù)據(jù)放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)里，stat是點(diǎn)擊率一類的數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樾枰l繁的插入所以用 mysql存儲(chǔ)；而lock和verycd是需要大量select操作的數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)閙ysql悲劇的索引使用情況和分頁(yè)效率而存放在了sqlite3數(shù) 據(jù)庫(kù)，所以無(wú)法join -.-

總之這也不是問題，跟剛才的解決方法一樣，統(tǒng)統(tǒng)緩存

所以縱觀我這個(gè)例子，優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)性能可以一言以蔽之，緩存數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，即可。我相信大部分網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用都是這樣：）

終于輪到memcached了，既然打算緩存，用文件做緩存的話還是有磁盤I/O，不如直接緩存到內(nèi)存里面，內(nèi)存I/O可就快多了。于是memcached顧名思義就是這么個(gè)東東。

memcached是很強(qiáng)大的工具，因?yàn)樗梢灾С址植际降墓蚕韮?nèi)存緩存，大站都用它，對(duì)小站點(diǎn)來(lái)說，只要出得起內(nèi)存，這也是好東西；首頁(yè)所需要的內(nèi)存緩沖區(qū)大小估計(jì)不會(huì)超過10K，更何況我現(xiàn)在也是內(nèi)存土豪了，還在乎這個(gè)？

配置運(yùn)行：因?yàn)槭菃螜C(jī)沒啥好配的，改改內(nèi)存和端口就行了
 

vi /etc/memcached.conf
 
/etc/init.d/memcached restart

在python的網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用中使用之
 

import memcache
 
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)

memcache其實(shí)就是一個(gè)map結(jié)構(gòu)，最常使用的就是兩個(gè)函數(shù)了：

1.     第一個(gè)就是set(key,value,timeout)，這個(gè)很簡(jiǎn)單就是把key映射到value，timeout指的是什么時(shí)候這個(gè)映射失效
2.     第二個(gè)就是get(key)函數(shù)，返回key所指向的value

于是對(duì)一個(gè)正常的sql查詢可以這么干

sql = 'select count(*) from verycd'
 
c = sqlite3.connect('verycd.db').cursor()
 
 
 
# 原來(lái)的處理方式
 
c.execute(sql)
 
count = c.fetchone()[0]
 
 
 
# 現(xiàn)在的處理方式
 
from hashlib import md5
 
key=md5(sql)
 
count = mc.get(key)
 
if not count:
 
  c.execute(sql)
 
  count = c.fetchone()[0]
 
  mc.set(key,count,60*5) #存5分鐘

其中md5是為了讓key分布更均勻，其他代碼很直觀我就不解釋了。

優(yōu)化過語(yǔ)句1和語(yǔ)句2后，首頁(yè)的平均生成時(shí)間已經(jīng)降低到0.02秒，和discuz一個(gè)量級(jí)了；再經(jīng)過語(yǔ)句3的優(yōu)化，最終結(jié)果是首頁(yè)生成時(shí)間降低到了 0.006秒左右，經(jīng)過memcached寥寥幾行代碼的優(yōu)化，性能提高了3300%。終于可以挺直腰板來(lái)看Discuz了）

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