【发布时间】：2012-04-08 01:59:52
【问题描述】：
我正在尝试了解 web2py 的整体性能和可扩展性。
当然，这是一个非常具有挑战性的问题，因为性能和可扩展性高度依赖于特定的实现细节、硬件、数据库设计——每个应用程序都是不同的。
有数字吗？甚至是经验法则？
我将在某个时候进行全面的可扩展性测试，但不知道会发生什么。您可以分享任何有助于进行粗略尺寸讨论的信息，我们将不胜感激。
【问题讨论】：
标签： python performance scalability web2py
【发布时间】：2012-04-08 01:59:52
【问题描述】：
瓶颈始终是数据库。
从我的角度来看，web2py 可以做很多负载平衡，因为你为每个请求定义了数据库，所以你可以拥有 db1、db2 和一个选择使用哪个的函数。这很好，因为对性能的最严重损害来自数据库。
已经有一些关于 Django 性能的基准测试。由于 Django 被认为相当快，我不会太担心。可能出现的另一个瓶颈是在每个请求上加载的模型。首先，您可以禁用迁移，这意味着它不会每次都验证数据库（应该加快速度），最近布鲁诺有 showed the modelless mechanism converting them to modules which are loaded explicite.
【讨论】：
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作为旁注。今天的可扩展性在一定程度上都不是问题。如果你的应用程序遇到可扩展性问题，你手头应该有很多钱来解决它们；]