该用缓存还是得用缓存

后台用了一年多,现在查询报表变得很卡,大概要15~180秒,运营经常反映报表加载不出来,我去服务器一看日志,原来查询花了200多秒,nginx直接超时了……

先优化一下 SQL

我的想法是优化报表的 SQL 语句,因为我发现查个 sql 居然加起来要 10几秒。

我们的 sql 分为2条,一条是先查总数,这是为了下一步分页用。另一条是查详情。

查总数的 sql 我看了下,index 都有用到,但是在 explain 中多出了 using temporary; using file sort; 这2项。于是我把 group by date 去掉,这2项就没了。

于是吭哧吭哧地把数据都加载出来,然后在代码里 group by,虽然比较费内存和 CPU,但总比让数据库做好啊对不对?

后来想着对第二条也这样优化,但是发现不行,因为第二条有个分页,不 group by 的话,就没法分页了……这个暂时没想到替代方法。可怜代码已经写了2小时了,只好先不用了。

代码写完了,本地测试一下,发现查询速度从 9s 降到 1s,果然有效!
于是赶紧弄上服务器,然后一试,变成 32s 了!而且 cpu 、内存狂涨!
无语了,赶紧回滚了。

事后分析,大概是因为数据量太大,服务器也处理不过来了……

试试缓存?

这事只好作罢,心里想,慢点就慢点吧,反正也是自己人用。
但是渠道那边又来找了,说是我们的 api 拉取超时了。这下就比较难办了,渠道那边超时,可能会影响我们正常的业务。况且这种现象如果听之任之,最终可能引发雪崩效应,到时就麻烦了。

但是现在数据库优化很蛋疼,怎么办呢?这时还是应该从业务角度考虑,渠道要的数据并不是实时数据,所以完全可以用缓存顶一下嘛。

django 的话,直接用 django-cacheops 就行了,挺好用的,直接在 queryset 后面加个 .cache() 就可以启用缓存了,当然配置里面要设置一下,不然它默认对所有查询都缓存就不好了,毕竟运营要看到的是实时数据。

代码改好了,部署上去,加载时间立即缩短了10倍!而且不是光 api 接口,连报表的查询也大大缩短了!真是意外的惊喜啊。

所以从这件事可以总结出2个道理:

  1. sql 查询变慢了,不一定是这条 sql 本身,可能是慢查询太多,导致它被拖累了
  2. 缓存一定要用上,减少数据库的压力是非常有必要的。

redis 的问题

不过,刚高兴没多久呢,也就1、2分钟吧,接口就报 500 错误了,异常信息提示 Connection closed by server ,郁闷,赶紧回滚。然后就在本地测,结果一点问题没有。我猜可能是配置不一样,但具体是哪个参数我也不知道了。

然后就是上网查资料,发现一个参数 timeout 貌似有用。分别在本地和服务器端看了下,原来本地 timeout = 0,服务器是 timeout = 60 。把它改过来之后,终于正常了。

不过呢,最近遇到的 redis 的问题挺多的,比如服务器上经常遇到 use of closed network connection ,这个就挺郁闷的,完全不知道怎么下手。

现在疏理一下,timeout 是 redis 用来控制客户端连接的。如果 timeout > 0 的话,如果客户端持续 timeout 秒没有活动,redis 就会关闭这个连接。

如果设置成 timeout = 0,就表示永远不关闭。

问题在于,admin 服务器请求量小,确实可能 60s 里没有活动,redis 可以关闭它,但是广告服务器请求量很大,为什么还是会关闭呢?

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,015评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,262评论 1 292
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,727评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,986评论 0 205
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,363评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,610评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,871评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,582评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,297评论 1 242
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,551评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,053评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,385评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,035评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,079评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,841评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,648评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,550评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容