（给机器学习算法与Python学习加星标，提升AI技能）
来源：Lin_R   出处：
https://segmentfault.com/a/1190000020956724

背景

我们负责的一个业务平台，有次在发现设置页面的加载特别特别地慢，简直就是令人发指
让用户等待 36s 肯定是不可能的，于是我们就要开启优化之旅了。
投石问路
既然是网站的响应问题，可以通过 Chrome 这个强大的工具帮助我们快速找到优化方向。
通过 Chrome 的 Network 除了可以看到接口请求耗时之外，还能看到一个时间的分配情况，选择一个配置没有那么多的项目，简单请求看看：
虽然只是一个只有三条记录的项目，加载项目设置都需要 17s，通过 Timing, 可以看到总的请求共耗时 17.67s ，但有 17.57s 是在 Waiting(TTFB) 状态。
TTFB 是 Time to First Byte 的缩写，指的是浏览器开始收到服务器响应数据的时间（后台处理时间+重定向时间），是反映服务端响应速度的重要指标。

Profile 火焰图 + 代码调优

那么大概可以知道优化的大方向是在后端接口处理上面，后端代码是 Python + Flask 实现的，先不盲猜，直接上 Profile：
第一波优化：功能交互重新设计
说实话看到这段代码是绝望的：完全看不出什么？只是看到很多 gevent 和 Threading，因为太多协程或者线程？
这时候一定要结合代码来分析（为了简短篇幅，参数部分用 “...” 代替）：

defget_max_cpus(project_code, gids):
"""    """
    ...

# 再定义一个获取 cpu 的函数
defget_max_cpu(project_setting, gid, token, headers):
        group_with_machines = utils.get_groups(...)

        hostnames = get_info_from_machines_info(...)

        res = fetchers.MonitorAPIFetcher.get(...)

        vals = [

            round(
100
 - val, 
4
)

for
 ts, val 
in
 res[
series
][
0
][
data
]

ifnot
 utils.is_nan(val)

        ]

        max_val = max(vals) 
if
 vals 
else
 float(
nan
)

        max_cpus[gid] = max_val


#  启动线程批量请求
for
 gid 
in
 gids:

        t = Thread(target=get_max_cpu, args=(...))

        threads.append(t)

        t.start()


# 回收线程
for
 t 
in
 threads:

        t.join()


return
 max_cpus
通过代码可以看到，为了更加快速获取 gids 所有的 cpu_max 数据，为每个 gid 分配一个线程去请求，最终再返回最大值。
这里会出现两个问题：
  1. 在一个 web api 做线程的 创建 和 销毁 是有很大成本的，因为接口会频繁被触发，线程的操作也会频繁发生，应该尽可能使用线程池之类的，降低系统花销；
  2. 该请求是加载某个 gid (群组) 下面的机器过去 7 天的 CPU 最大值，可以简单拍脑袋想下，这个值不是实时值也不是一个均值，而是一个最大值，很多时候可能并没有想象中那么大价值；
既然知道问题，那就有针对性的方案：
  1. 调整功能设计，不再默认加载 CPU 最大值，换成用户点击加载（一来降低并发的可能，二来不会影响整体）；
  2. 因为 1 的调整，去掉多线程实现；
再看第一波优化后的火焰图：
这次看的火焰图虽然还有很大的优化空间，但起码看起来有点正常的样子了。
第二波优化：Mysql 操作优化处理
我们再从页面标记处（接口逻辑处）放大火焰图观察：
看到好大一片操作都是由 utils.py:get_group_profile_settings 这个函数引起的数据库操作热点。
同理，也是需要通过代码分析：
defget_group_profile_settings(project_code, gids):

# 获取 Mysql ORM 操作对象
    ProfileSetting = unpurview(sandman.endpoint_class(
profile_settings
))

    session = get_postman_session()


    profile_settings = {}

for
 gid 
in
 gids:

        compound_name = project_code + 
:
 + gid

        result = session.query(ProfileSetting).filter(

            ProfileSetting.name == compound_name

        ).first()


if
 result:

            result = result.as_dict()

            tag_indexes = result.get(
tag_indexes
)

            profile_settings[gid] = {

tag_indexes
: tag_indexes,

interval
: result[
interval
],

status
: result[
status
],

 profile_machines
: result[
profile_machines
],

thread_settings
: result[
thread_settings
]

            }

            ...(省略)

return
 profile_settings
看到 Mysql ，第一个反应就是 索引问题，所以优先去看看数据库的索引情况，如果有索引的话应该不会是瓶颈：
很奇怪这里明明已经有了索引了，为什么速度还是这个鬼样子呢！
正当毫无头绪的时候，突然想起在 第一波优化 的时候， 发现 gid（群组）越多的影响越明显，然后看回上面的代码，看到那句：
for
 gid 
in
 gids: 

    ...
我仿佛明白了什么。
这里是每个 gid 都去查询一次数据库，而项目经常有 20 ~ 50+ 个群组，那肯定直接爆炸了。
其实 Mysql 是支持单字段多值的查询，而且每条记录并没有太多的数据，我可以尝试下用 Mysql 的 OR 语法，除了避免多次网络请求，还能避开那该死的 for
正当我想事不宜迟直接搞起的时候，余光瞥见在刚才的代码还有一个地方可以优化，那就是：
看到这里，熟悉的朋友大概会明白是怎么回事。
GetAttr 这个方法是Python 获取对象的 方法/属性 时候会用到，虽然不可不用，但是如果在使用太过频繁也会有一定的性能损耗。
结合代码一起来看：
defget_group_profile_settings(project_code, gids):

# 获取 Mysql ORM 操作对象
    ProfileSetting = unpurview(sandman.endpoint_class(
profile_settings
))

    session = get_postman_session()


    profile_settings = {}

for
 gid 
in
 gids:

        compound_name = project_code + 
:
 + gid

        result = session.query(ProfileSetting).filter(

            ProfileSetting.name == compound_name

        ).first()

        ...
在这个遍历很多次的 for 里面，session.query(ProfileSetting) 被反复无效执行了，然后 filter 这个属性方法也被频繁读取和执行，所以这里也可以被优化。
总结下的问题就是：
1. 数据库的查询没有批量查询；

2. ORM 的对象太多重复的生成，导致性能损耗；

3. 属性读取后没有复用，导致在遍历次数较大的循环体内频繁 getAttr，成本被放大；
那么对症下药就是：
defget_group_profile_settings(project_code, gids):

# 获取 Mysql ORM 操作对象
    ProfileSetting = unpurview(sandman.endpoint_class(
profile_settings
))

    session = get_postman_session()



# 批量查询 并将 filter 提到循环之外
    query_results = query_instance.filter(

        ProfileSetting.name.in_(project_code + 
:
 + gid 
for
 gid 
in
 gids)

    ).all()


# 对全部的查询结果再单条处理
    profile_settings = {}

for
 result 
in
 query_results:

ifnot
 result:

continue
        result = result.as_dict()

        gid = result[
name
].split(
:
)[
1
]

        tag_indexes = result.get(
tag_indexes
)

        profile_settings[gid] = {

tag_indexes
: tag_indexes,

 interval
: result[
interval
],

status
: result[
status
],

profile_machines
: result[
profile_machines
],

thread_settings
: result[
thread_settings
]

        }


            ...(省略)

return
 profile_settings
优化后的火焰图：
对比下优化前的相同位置的火焰图：
明显的优化点：优化前的，最底部的 utils.py:get_group_profile_settings 和 数据库相关的热点大大缩减。
优化效果
同一个项目的接口的响应时长从 37.6 s 优化成 1.47s，具体的截图：
优化总结
如同一句名言：
如果一个数据结构足够优秀，那么它是不需要多好的算法。

在优化功能的时候，最快的优化就是：去掉那个功能！
其次快就是调整那个功能触发的 频率 或者 复杂度！
从上到下，从用户使用场景去考虑这个功能优化方式，往往会带来更加简单高效的结果，嘿嘿！
当然很多时候我们是无法那么幸运的，如果我们实在无法去掉或者调整，那么就发挥做程序猿的价值咯：Profile
针对 Python 可以尝试：cProflile + gprof2dot
而针对 Go 可以使用: pprof + go-torch
很多时候看到的代码问题都不一定是真正的性能瓶颈，需要结合工具来客观分析，这样才能有效直击痛点！
其实这个 1.47s，其实还不是最好的结果，还可以有更多优化的空间，比如：
  1. 前端渲染和呈现的方式，因为整个表格是有很多数据组装后再呈现的，响应慢的单元格可以默认先显示 菊花，数据返回再更新；
  2. 火焰图看到还有挺多细节可以优化，可以替换请求数据的外部接口，比如再优化彻底 GetAttr 相关的逻辑；
  3. 更极端就是直接 Python 转 GO；
但是这些优化已经不是那么迫切了，因为这个 1.47s 是比较大型项目的优化结果了，绝大部分的项目其实不到 1s 就能返回
再优化可能付出更大成本，而结果可能也只是从 500ms 到 400ms 而已，结果并不那么高性价比。
所以我们一定要时刻清晰自己优化的目标，时刻考虑 投入产出比，在有限的时间做出比较高的价值（如果有空闲时间当然可以尽情干到底）
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