减lessDjango内存使用。 低挂果实？
我的内存使用量随着时间增加，重新启动Django对用户不友善。
我不确定如何去分析内存使用情况，但如何开始测量的一些提示将是有用的。
我有一种感觉，有一些简单的步骤可以产生巨大的收益。 确保“debugging”设置为“假”是一个明显的大问题。
任何人都可以推荐别人 在低stream量的网站上caching会有多大改进？
在这种情况下，我使用mod_python在Apache 2.x下运行。 我听说mod_wsgi有点精简，但是在这个阶段切换会非常棘手，除非我知道这个收益会很大。
编辑：感谢迄今为止的提示。 任何build议如何发现什么是使用内存？ 有没有任何指导Python内存分析？
同样如上所述，有几件事情会使得切换到mod_wsgi变得非常棘手，所以我想对在这个方向前进之前所期待的收益有一些了解。
编辑：卡尔在这里发布了一个稍微更详细的回复，值得一读： Django部署：切割Apache的开销
编辑： Graham Dumpleton的文章是我在MPM和mod_wsgi相关的东西上find的最好的文章 。 我感到非常失望的是，没有人可以提供关于debugging应用程序本身的内存使用情况的任何信息。
最后编辑：那么我一直在讨论这个与Webfaction，看看他们是否可以协助重新编译Apache，这是他们的话：
“我真的不认为你可以通过切换到MPM Worker + mod_wsgi设置获得很多好处，我估计你可以节省大约20MB，但可能不会超过这个数量。
所以！ 这使我回到我原来的问题（我仍然不明智）。 人们如何去确定问题所在？ 这是一个众所周知的格言，如果不经过testing就不会进行优化，以查看需要优化的地方，但是很less有关于测量Python内存使用情况的教程，而且对于Django都没有。
感谢大家的帮助，但我认为这个问题仍然是开放的！
另一个最后的编辑;-)
我在django-users列表上询问了这个问题，并得到了一些非常有帮助的回复
老实说最后的更新！
这刚刚发布。 可能是最好的解决scheme了： 用Pympler分析Django对象大小和内存使用情况
确保你没有保持对数据的全局引用。 这可以防止python垃圾收集器释放内存。
不要使用mod_python 。 它在apache里加载一个解释器。 如果你需要使用apache，请改用mod_wsgi 。 切换并不麻烦。 这很容易。 mod_wsgi比django更容易configuration，而不是脑死亡的mod_python 。
如果你可以从你的需求中删除Apache，那对你的记忆会更好。 spawning似乎是运行python web应用程序的新的快速可扩展的方式。
编辑 ：我不知道如何切换到mod_wsgi可能是“ 棘手 ”。 这应该是一个非常简单的任务。 请详细说明您使用交换机时遇到的问题。
如果你是在mod_wsgi下运行的，并且可能是由于WSGI兼容而产生的，你可以使用Dozer来查看你的内存使用情况。
在mod_wsgi下，只需将它添加到WSGI脚本的底部：
from dozer import Dozer application = Dozer(application)
然后将浏览器指向http：// domain / _dozer / index查看所有内存分配的列表。
我也只是添加我对mod_wsgi的支持声音。 它在性能和内存使用方面超过了mod_python。 Graham Dumpleton对mod_wsgi的支持是非常出色的，无论是积极的开发还是帮助邮件列表中的用户优化他们的安装。 curse.com上的David Cramer已经发布了一些图表（我现在似乎找不到这样的图表），显示在高stream量网站上切换到mod_wsgi之后，cpu和内存使用量急剧下降。 几个Django的开发者已经改变了。 严重的是，这是一个没有头绪的:)
这些是我知道的Python内存分析器解决scheme（与Django相关）：
- Heapy
- pysizer （已停产）
-
Python内存validation器（商业） - Pympler
免责声明：我有后者的股份。
单个项目的文档应该让您了解如何使用这些工具分析Python应用程序的内存行为。
以下是一个很好的“战争故事”，也提供了一些有用的指针：
- 减lesspython应用程序的占用空间
此外，请检查您是否使用任何已知的疏散器。 由于unicode处理中的错误，MySQLdb被称为使用Django泄漏大量内存。 除此之外， Djangodebugging工具栏可能会帮助你跟踪猪。
除了不保留大数据对象的全局引用外，还应尽可能避免将大数据集加载到内存中。
在守护进程模式下切换到mod_wsgi，并使用Apache的worker mpm而不是prefork。 后面的步骤可以让您以更less的内存开销为更多的并发用户提供服务。
Webfaction实际上有一些保持Django内存使用率的提示 。
主要观点：
- 确保debug设置为false（你已经知道了）。
- 在你的apacheconfiguration中使用“ServerLimit”
- 检查没有大的对象被加载到内存中
- 考虑在单独的进程或服务器中提供静态内容。
- 在你的apacheconfiguration中使用“MaxRequestsPerChild”
- 找出并了解您使用的内存量
mod_wsgi的另外一个WSGIDaemonProcess在你的WSGIDaemonProcess指令中设置maximum-requests参数，mod_wsgi每WSGIDaemonProcess就会重启一次守护进程。 应该没有可见的效果，除了缓慢的页面加载第一次新的进程被击中，因为它将加载Django和您的应用程序代码到内存中。
但是，即使你有内存泄漏，这应该保持过程的规模变得太大，而不必中断服务给你的用户。
这里是我用于mod_wsgi的脚本（叫做wsgi.py，放在我的django项目的根目录下）：
import os import sys import django.core.handlers.wsgi from os import path sys.stdout = open('/dev/null', 'a+') sys.stderr = open('/dev/null', 'a+') sys.path.append(path.join(path.dirname(__file__), '..')) os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'myproject.settings' application = django.core.handlers.wsgi.WSGIHandler()
根据需要调整myproject.settings和path。 我将所有输出redirect到/ dev / null，因为默认情况下mod_wsgi会阻止打印。 改用日志logging。
对于Apache：
<VirtualHost *> ServerName myhost.com ErrorLog /var/log/apache2/error-myhost.log CustomLog /var/log/apache2/access-myhost.log common DocumentRoot "/var/www" WSGIScriptAlias / /path/to/my/wsgi.py </VirtualHost>
希望这应该至less可以帮助你设置mod_wsgi，所以你可以看到它是否有所作为。
caching：确保它们被刷新。 在caching中很容易登陆，但由于caching引用，永远不会被GC'd。
Swig'd代码：确保任何内存pipe理正确完成，它真的很容易错过这些在Python中，尤其是与第三方库
监控：如果可以的话，获取有关内存使用情况和命中的数据。 通常您会看到某种types的请求和内存使用情况之间的关联。
我们偶然发现了Django中的一个大站点地图（10.000项）的bug。 似乎Django正试图在生成站点地图时将它们全部加载到内存中： http : //code.djangoproject.com/ticket/11572-当Google支付访问该站点时，有效地杀死了Apache进程。
