性能问题 AWS - Docker - Django

Question

我在 EC2 实例上使用 docker 部署了一个应用程序：t3a.xlarge。 我的应用程序正在使用 7 个不同的容器（参见图像 docker-ps.png）：

• 一个 Django 应用程序，作为一个 API（使用 python 3.6）
• Angular 应用程序（使用 Angular2+）
• memcached 服务器
• 一个cerbot（使用letsencrypt自动更新我的SSL 证书）
• 一个 Nginx，用作反向代理来服务我的 Angular 应用程序和 我的 Django API
• Postgres 数据库
• 一个 Pgadmin 来管理我的数据库

当我们使用 Firebase 向我们的用户（大约 42,000 名用户）发送推送通知时，就会出现问题。 API 在一定时间内没有响应：从 1 分钟到 6 分钟。 Django API 使用带有此配置的网络服务器 Gunicorn (https://gunicorn.org/)：

 gunicorn xxxx_api.wsgi -b 0.0.0.0:80 --max-requests 500 --max-requests-jitter 50 --enable-stdio-inheritance -k gevent --workers=16  -t 80

服务器或容器从未崩溃。当我检查指标时，我们从未使用超过 60% 的 CPU。以下是发送通知时一些指标的屏幕截图：https://ibb.co/Mc0v7R1

是因为我们使用的带宽超出了我们的实例允许我们使用的带宽吗？还是应该使用其他 AWS 服务？

Answer 1

我认为这是因为将 Http 请求排队到 firebase。我相信您正在循环发送 42000 个 firebase 请求。 I/O 调用本质上是阻塞的。如果您使用 gunicorn 在单线程中运行 Django 应用程序。这 42000 个 http 调用将阻止新调用，直到它们完成。他们将留在队列中，直到连接处于活动状态或请求在 nginx 阈值内。我不认为 42000 推送通知会耗尽内存和处理，除非负载太高。

Answer 2

我认为您的问题与设计有关，您可以尝试使用 SNS 和 SQS（这是 AWS 方式）或 Celery 和 Redis（这是一种传统方式）等方式将推送通知作为异步队列发送

如果您选择传统方式，这篇文章可以帮助您 https://blog.devartis.com/sending-real-time-push-notifications-with-django-celery-and-redis-829c7f2a714f

Answer 3

没有为 ec2 实例捕获内存利用率指标，因为 AWS 无法使用操作系统级别的指标。您可以自行收集自定义指标

参考： https://awscloudengineer.com/create-custom-cloudwatch-metrics-centos-7/