👾🔍 Укрощение монстров: мониторинг и управление ресурсоемкими запросами в Django + PostgreSQL

Каждый Django-разработчик рано или поздно сталкивается с неожиданно «тяжелыми» запросами, способными превратить быстрое приложение в неповоротливого слона. Рассказываем, как с помощью django-pgactivity выследить и обезвредить такие запросы, прежде чем они создадут проблемы вашим пользователям.

👾🔍 Укрощение монстров: мониторинг и управление ресурсоемкими запросами в Django + PostgreSQL
Этот материал взят из нашей еженедельной email-рассылки, посвященной бэкенду. Подпишитесь, чтобы быть в числе первых, кто получит дайджест.

Ресурсоемкость и продолжительность некоторых (невинных на первый взгляд) запросов может стать неприятным сюрпризом для разработчиков. Основная причина этой проблемы – сложные конструкции, включающие JOIN и условия, такие как LIKE, которые усложняются авторизационной системой и дополнительной обработкой:

👾🔍 Укрощение монстров: мониторинг и управление ресурсоемкими запросами в Django + PostgreSQL

Если несколько пользователей выполняют такие ресурсоемкие запросы одновременно, производительность приложения ощутимо ухудшается. Среди возможных решений этой проблемы:

  • Оптимизация конкретных медленных запросов – это подразумевает анализ SQL-запросов и оптимизацию их структуры. Например, можно попробовать индексировать часто используемые поля.
  • Изменение авторизационной системы – иногда система авторизации накладывает дополнительные условия на запросы, что может усложнять их выполнение. Упрощение этих условий может ускорить выполнение.
  • Ограничение сложных запросов – можно ввести ограничения на типы запросов, которые могут выполняться, например, запретить использование LIKE-запросов для полей, не имеющих индексов.

Однако эти методы не гарантируют, что другие медленные запросы не возникнут в будущем, поэтому важно иметь инструмент для их отслеживания.

💻 Библиотека программиста
Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека программиста»

Решение с использованием django-pgactivity

Для мониторинга и управления долгими запросами в Django используется библиотека django-pgactivity. Она позволяет отслеживать активные запросы, длительность их выполнения, и даже завершать их при необходимости.

Настройка мониторинга длительных запросов

Команда для запуска мониторинга всех активных запросов, выполняющихся более 1 минуты:

Эта команда выведет список запросов, отображая их идентификаторы, статус и время выполнения. Это позволяет увидеть, какие запросы зависают и какие могут требовать оптимизации:

Трассировка запросов до их исходной точки

Одна из самых крутых возможностей django-pgactivity – добавление контекста к SQL-запросам. Это позволяет привязать запрос к URL и HTTP-методу, вызвавшему его. Благодаря этому разработчики смогут видеть, откуда именно в приложении пришел медленный запрос, и сразу начнут оптимизацию в конкретном месте:

Установка тайм-аута для запросов

Чтобы предотвратить выполнение длительных запросов, можно установить тайм-аут для конкретных функций. Например, можно использовать декоратор @pgactivity.timeout(60), который завершает любой SQL-запрос в пределах этой функции, если он выполняется более 1 минуты:

Если запрос превысит лимит в 1 минуту, будет вызвано исключение OperationalError, и запрос будет отменен на уровне PostgreSQL – это позволит избежать перегрузки сервера и вернет пользователю информативное сообщение об ошибке.

Оптимальный подход

Максимальную производительность Django-приложения на базе PostgreSQL обеспечивают:

  • Мониторинг и идентификация медленных запросов с помощью django-pgactivity.
  • Установка тайм-аутов на уровне функций, чтобы долгие запросы завершались автоматически.

Такой подход к управлению производительностью базы данных позволяет разработчикам оперативно выявлять и устранять узкие места в обработке запросов.

***

Статьи по теме

ЛУЧШИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМЕ

admin
11 декабря 2018

ООП на Python: концепции, принципы и примеры реализации

Программирование на Python допускает различные методологии, но в его основе...
admin
23 февраля 2017

SQL за 20 минут

Предлагаем вашему вниманию статью с кричащим названием "SQL за 20 минут". К...
admin
13 февраля 2017

Программирование на Python: от новичка до профессионала

Пошаговая инструкция для всех, кто хочет изучить программирование на Python...