python现在做高并发服务器 性能怎么样

你要相信一点，现在服务器的瓶颈主要不在语言，而是磁盘IO，网络IO，业务逻辑等等。

对于几乎所有现代语言，对C10K问题都能比较好的解决。

HTTP/2、异步、协程、RESTful等等技术都在一定程度帮我们处理C10K问题，Python世界也有很多开源库帮我们解决这些问题（换成Java也差不多）。

我公司目前使用的方案有：使用Nginx支持HTTP/2，实现简单负载均衡，使用Python Tornado + RabbitMQ异步处理耗时任务，但应用主体还是基于Python FlaskRESTful。

也许使用Java或Go可以提升性能，但我们看中的是Python的工程型、可读性、可维护性，适合快速迭代开发。

第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。

第二，优化数据库访问。 服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化 当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。 缓存技术 就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术 。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。 如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。

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