这是一个创建于 686 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
自己一些公司公共的 py 工具类，不能公开，很多项目要用也，现在都是来回复制，有靠谱地方上传么
 |
1
calmzhu 2022-06-03 22:11:22 +08:00
coding 可以.
不过都是公司的了.干嘛自己搞 |
 |
2
clickhouse 2022-06-03 22:12:42 +08:00
公司的？ nexus 。
|
 |
3
eason1874 2022-06-03 22:13:26 +08:00
别告诉我你们公司连 git 私有库都没有
|
 |
4
XiLingHost 2022-06-03 22:13:40 +08:00
内网搭个 nexus 不就好了
|
 |
5
dearmymy OP 忘了已经辞职了，现在就我一个人接外包。。。刚转 django
|
 |
6
leo108 2022-06-03 22:50:53 +08:00
|
 |
7
ClericPy 2022-06-04 00:01:54 +08:00  2
1. 你们公司有 Java 吗, maven 可以开 pypi 私有仓库
2. 你们有 git 吗, pip 可以直接安装 git 协议的库 3. 你会打包个 pyz 文件不, 用 shiv 或者 zipapps 都可以, 带上依赖一起发布, 不过这个应该不太主流 4. 微服务, Serverless 愿意考虑吗 5. 共享个 NAS 盘? 以上方案... 我特么都经历过 |
 |
8
arischow 2022-06-04 00:11:36 +08:00 via iPhone
jfrog
国内不知道 |
 |
9
learningman 2022-06-04 02:30:11 +08:00 via Android
github packages
|
 |
11
winglight2016 2022-06-04 14:55:44 +08:00
@ClericPy 🐮难怪名字里都带个 py🐶
话说 serverless 怎么解决制品库问题？直接发布源码？ python 支持效果怎么样？我们用 django 性能太差了（稍微请求多一点就超时，100 并发 /实例），换 serverless 能不能解决这个问题？ |
|
12
ClericPy 2022-06-04 16:30:56 +08:00
@winglight2016
1. 制品库是啥... 发布源码? 2. Python 作为脚本语言支持很好, 现在 Serverless 微服务非常流行, 提前预热解决一下冷启动问题, 不过也就不到一秒还好 3. Django 性能问题多核解决不了吗, 如果自己的服务器, 多给几个核, 如果 Serverless, 那就更适合突发性能问题了, 用的多花的多, 不用的时候也不花钱, 默认套餐 1000 实例随便玩 4. 不过 Serverless 不是银弹, 服务治理做不好最后一样出问题 |
|
13
winglight2016 2022-06-04 19:08:58 +08:00
@ClericPy 制品就是 jar 包、docker 镜像这样的东西
现在的问题就是服务器核数有限，稍微并发多一点就会卡住，我是 javaer ，但是项目用了 Django ，我也不知道怎么优化。。。 |
|
14
ClericPy 2022-06-04 19:38:45 +08:00
@winglight2016 上面提到的 pyz 就是 jar 包的意思, Serverless 也支持 docker, 怎么搞都行, 并发的话, 你是 gunicorn 启动的么, workers 开大点吧, Serverless 实际上确实能解决并发高了卡住问题, 但得知道瓶颈是不是 Django
|
|
16
winglight2016 2022-06-04 20:39:31 +08:00
@ClericPy Django 用的是 gunicorn ，瓶颈怎么说呢，就是代码写的不行，搞得列表都要 3 秒才能返回，需要优化的地方太多，我只能期望通过部署能够改善一下响应速度，代码就慢慢改了
|
|
17
ClericPy 2022-06-04 21:29:03 +08:00
@winglight2016 先 debug 看看是哪一行慢吧, 3 秒怎么想都像个瓶颈在数据库那边的慢查询... gunicorn 启动参数设置多核试试看, 代码写的不行的话, 并发确实上不去.
所以总结一下就是, 先调试看看哪一行慢, 有可能某一行或某一个函数占用了 99% 的时间, 修了它就直接百倍提升 |
|
18
ClericPy 2022-06-04 21:33:47 +08:00
我也让你带沟里去了...
你说的两个条件: 100 并发, 3 秒延迟. 这实际上就是 Python 多线程常见瓶颈的一种, 我不确定 Django 和 gunicorn 有没有做 Semphore 限制, 平时多线程的时候会发现做了 Semphore 限制时候处理同样一万个任务, 单核心 5 并发比 1000 并发要快的多, 因为后者排队太离谱了, 多线程状态切换都切傻了. 总结: 开多核心, 然后并发别太高, 太高的话加 Semphore 锁一下耗时长的部分 PS 这也是我全面抛弃多线程改走协程的原因, 协程性能不一定会更快, 但是抗并发的时候优雅的多 |
Select Language