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  • 一次优化web项目的经历记录(三)

    一次优化web项目的经历记录

    这段时间以来的总结与反思

    前言:最近很长一段时间没有更新博客了,忙于一堆子项目的开发,严重拖慢了学习与思考的进程。
    开水倒满了需要提早放下杯子,晚了就会烫手,这段时间以来,写的东西越来越不严谨,各种低级错误频出,早该停下总结并巩固一下了。
    但出于一些原因一直没付诸于行,终于,烫到手了


    第三章:yield与generator


    Footprint.get_pics() 里到底发生了什么呢?

    抱歉,最近事情有点多,更新晚了,我们继续。get_pics 本身耗时100多s,然而其内部的几个函数耗时加起来居然远低于这个值,为什么呢?

    我就不绕弯了,答案就是本章的标题,yield与generator。我是怎么确定的呢?因为目前还剩下的 get_pics 内部的仅有的几个方法里,最可疑的只有这个方法:iter_directory

    iter_directory 是用来迭代阿里云oss上的某个目录(其实是前缀相同的所有对象),以得到其中的所有文件(对象)的。很显然,这个方法需要调用外部api!
    而作为一个调用外部api的方法,其执行2679次的总耗时居然仅有0.03秒,我的天哪,怎么可能!


    是我的监听器有什么漏洞吗?

    按照我的代码逻辑,在某个被注册的方法进入前,将会获取当前时间戳一次,而在其退出后则立即得到时间差,累加进方法总耗时。

    我们不妨假设这样一种情景:有一个方法f,其返回值为方法g。g不会在f内部得到执行,它仅仅被返回,并且在f外部被调用并执行,用python描述如下:

    @monitor.register
    def f():
        def g():
            pass
        return g
    
    ...
    if __name__ == '__main__':
        g = f()
        for _ in range(0, 1000):
            g()
        print monitor.report()

    那么很显然的,我的监听器实际上只监听了f方法的执行总耗时,而g的执行发生在f之外,成功“逃脱”了我的监视。


    上面这个假设与yield有什么关系呢?

    def f():
        print '2'
        yield 'f'
        print '3'
    
    if __name__ == '__main__':
        print '1'
        f()
        print '4'

    来猜测一下,上面的几个数字的打印顺序是什么呢?1234?如果你这么认为,那或许你需要补一补迭代器的常识了:
    正确的答案应该是14。是的,没有2,也没有3。当你执行 f() 时,函数 f 根本没有得到真正的调用!准确的说,函数 f 其实被调用了,但这个 f 却不是你说认识的 f

    是的,当函数或方法内部使用了yield关键字时,实际上它已经不再是它自己了。当你执行 f() ,真正发生的并不是 f 内部的东东顺序执行,而是构造了一个 迭代器
    只有你执行 f().next(),也就是在返回的迭代器上执行 next() 方法,代码才会从f 内部开始解释执行,知道遇到yield关键字并立即返回。
    再次执行 next() 时,会从上次离开的地方继续。如果遇不到yield了,则已迭代完毕,抛出一个 StopIteration

    现在真相大白了, iter_directory 这个方法就是造成瓶颈的真凶。很显然,由于 iter_directory 事实上是一个generator,注册它其实是监听了它的迭代器生成方法。得到的耗时其实仅仅是生成迭代器的耗时。
    真正造成严重延时的真凶,就是访问阿里云oss查找对象的方法,而这个操作是虽然看似在 iter_directory 里,但其实是在它的迭代器构造方法之外的,所以检测不到。

    接下来就没什么好说的了,找到了耗时的真凶就该对它做优化了。这很容易,我采取了缓存策略,从memcache上获取缓存的值,而不是每次都从阿里云里去查找,除非接到更新信号或memcache上的值为空。


    这次的事故中我学到了什么呢?

    首先是,自己留下的坑总会自己跳。当初学python时,对yield的理解仅限于迭代器模式的一种语法糖,而没有深刻的去了解其实现的机制,没有认识到其对原函数|方法的装饰改造效果。于是就有了这次的不愉快的踩坑经历。

    其次,疲劳代码很容易出错。无论怎么想,我也不明白自己当初怎么会写出类似于“每次需要某值都遍历某树”这种可谓脑残低效至极的代码,唯一的解释就是累了,没有仔细思考布局。
    甚至类似的地方,在这次优化过程中还发现了很多处,虽然最终验证影响都远不如这个地方那么大,但看着自己写出的这么糟糕的代码还是很让人不爽的。真希望抛开一切来一次大重构。

    最后,定期的总结思考很重要。这次的问题最直接的原因其实还不是对yield理解不透彻,虽然这是个隐患,但这次的导火索是在阿里云对象存储这块的糟糕的设计。
    以前只是简单的用过阿里云oss服务,而最近的几个项目却恰好都深度依赖于它。但由于几个项目时间都赶得比较紧,在阿里云oss这块就只能调通能用就过。
    内心恐怕早也意识到oss这块需要好好设计设计,规划一下了,但毕竟还是偷懒了。这次这个项目暴露出的之前设计上的不合理真的很重要,它直接改变了我对下一个项目(素材发布共享平台)的结构的设计。
    很难想象如果再晚点发现,当这一套糟糕的模型已经用在多个项目中后,会有多麻烦。


    本系列到此结束,谢谢

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhengxiaoyao0716/p/5914911.html
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