mysql (python) AWS 查询堆积导致速度变慢

Question

我在调用 commit 之前执行了以下代码 25 次（非常简略）。

def query_and_insert(conn):
    c = conn.cursor()
    result = c.execute("SELECT ...")
    result = modify_result(result)
    c.execute("INSERT ...".format(result))
    result.close()

if __name__ == "__main__":
    conn = MySQLDB.connect(...)
    loop 25 times:
        query_and_insert(conn)
    conn.commit()
    conn.close()

在前 15 个左右的查询之后，速度显着降低（从每个查询/插入组合的 20 秒）。问题绝对不是我正在执行的查询的复杂性。将最后 10 个查询移到开头使它们运行得一样快，然后最后一个查询再次显着减慢。

对于在 AWS 上耗时过长的进程是否存在某种限制或优先级降低？有没有办法解决这个问题？

编辑：我们在 Amazon EC2 上使用 MicroInstance。构建表大小没有问题，因为我们在空表上进行插入。

Answer 1

您所描述的是微型实例的正常行为。在Micro Instances documentation 中查看更多信息。简而言之，微型实例可以访问相当数量的 CPU ——但是一旦你使用它超过很短的一段时间，你就会受到限制hard。如果这会对您的应用程序产生不利影响，那么它根本不适合微型实例，这些实例旨在用于低 CPU 应用程序和/或用户不会注意到延迟增加的应用程序。

微型实例是唯一会受到此类限制的实例，因此升级到m1.small 将是一种出路。由于每个t1.micro 实例都由 EBS 支持，因此可以通过停止实例（不终止）、使用“更改实例类型”选择更大的实例并重新启动来从 EC2 控制台升级。这将产生一个新的内部 IP/主机名，以及一个新的公共 IP/主机名，除非您使用弹性 IP，但您将获得一致数量的 CPU。