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Rails 常见性能问题一览(转)

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Rails 常见性能问题一览

作者 Stefan Kaes译者 Jason Lai 发布于 2007年3月26日 上午6时48分

社区
Ruby
主题
Web框架,
性能和扩展性,
Ruby on Rails

在 最近几个月里,我从性能问题的角度,分析了不少 Rails 应用程序(里面有一些牵涉到我的咨询业务,另外一些则是开源应用)。这些应用程序面向的多个领域之间存在着诸多差异,导致每项性能调优任务都颇具挑战性。 然而,它们之间还是存在不少共性,使得我们得以提炼出不少出现问题的地方,正是它们导致了很多应用程序难以达到高性能。它们包括:

  • 选用了缓慢的 Session 容器
  • 本可在启动时一次性完成的操作被放在每次请求中执行
  • 请求处理过程中重复相同运算
  • 频繁从数据库加载过多数据(尤其在使用关联进行连接的情况下)
  • 过分依赖于低效 helper 方法

除此之外,Rails 框架自身依然存在某些问题区(problem areas),它们的性能是我所希望在今后改善的。里面有一部分可以在应用程序级别解决,另外一部分则无能为力。下面是我比较感兴趣的问题:

  • Route 识别和 Route生成
  • ActiveRecord 对象的构造
  • SQL 查询的构造

我会在下文中罗列出针对以上问题的部分编码技巧。

一些忠告

遵循本文的建议,有可能改善你的应用程序的性能,但也可能行不通。性能调优是件费脑筋的事情,尤其在实现语言结构的性能特征没有被明确规范的时候,更是如此(在 Ruby 里面就是这种情况)。

强烈建议,在进行任何变更之前,先评测一下你的应用程序原先的性能,之后每次变更后再次进行评测。我编写了一个包,叫做 railsbench,这是一个很不错的性能回归测试工具。它简单易用,只需几分钟你就可以得到性能的基准数据。不过比较遗憾,它无法告诉你,在你的应用程序里时间到底花费在哪里(译注:此外,你的应用程序所调用的 Rails 框架的代码也是有时间开销的)

假如你手头有台运行 Windows 的机器(或者一台带双启动的 Intel Mac),我建议你去试试 Software Verification Ltd.(SVL)的 Ruby Performance Validator(RPVL)。对于我深及 Rails 框架内核的 Rails 性能调优工作,特别是在我所建议的在 已有热点视图基础上的调用图功能被 SVL 实现之后,我发现它真是功勋卓著。据我所知,它是目前市面上唯一的 Ruby 应用程序性能分析工具。Railsbench 内建了对 RPVL 的支持,这样也使得在 RPVL 之下运行被 Railsbench 定义的基准变得易如反掌。

选用 Session 容器

Rails 提供了几个内建的 Session 容器。在所有我分析过的应用程序里,要么使用了将 Session 信息储存在你文件系统上独立文件的 PStore,要么用了和数据库打交道的 ActiveRecordStore。这两个方案都不甚理想,特别是拖累了缓存 Action 的页面(action cached pages)。这里提供两个好用得多的备选方案供大家参考:SQLSessionStoreMemCacheStore

SQLSessionStore 通过以下手段避免了 ActiveRecordStore 相关的额外性能开支:

  • 避免使用事务(对于 SQLSessionStore 的正确操作,它们并不是必要的)
  • 撤销向数据库更新“created_at”和“updated_at”的操作

如果使用 MySQL,你应当保证使用 MyISAM 表来存储 Session 数据,因为它要比 InnoDB 表快很多, 并且它不会强制你使用事务处理。前不久我又为 SQLSessionStore 增加了 Postgres 支持,不过,用于 Session 存储 Postgres 看起来要比 MySQL 慢得多。因此,如果你打算使用基于数据库的 Session 存储,我推荐为 Session 表安装 MySQL 数据库(我想不出一个基于 session id 的需要连接的更好用例(use case))。

MemCacheStore 要比 SQLSessionStore快得更多。我的测评结果显示,对于缓存了 Action 的页面它能够带来了 30% 的速度提升 。你得先安装 Eric Hodel 的 memcache client ,并在 environment.rb 中做相应配置之后才能正常使用。注意:Ruby-Memcache 还是不要去试的好(实在、实在慢得让人难以忍受)。

在我自己的项目中,我更倾向于使用基于数据库的 Session 存储,原因是可以使用 Rails 命令行或者数据库软件包提供的管理工具进行简单得管理。对于 MemCacheStore 你就得自己为它编写脚本了。另一方面,对于高访问量网站来说,内存缓存方式的扩展性更好一些,并且它随支持 Session 超时(session expiry)的 Rails 一起提供。

在请求过程中缓存运算结果

假如你在处理一次请求过程中不止一次需要某些相同的数据,但由于你的数据以某种形式依赖于请求参数,而不能使用类级别缓存的时候,那么请将数据缓存起来,以避免重复计算。

要采取这种模式很简单:

module M
def get_data_for(request)
@cached_data_for_request ||=
begin
expensive computation depending on request returning data
end
end
end

你的代码可以是简单的  "A".."Z".to_a ,或者是一个数据库查询,例如取得一个指定的用户等。

在启动或者首次访问时执行与请求无关的运算

这个性能忠告太简单了,我都有点儿犹豫是不是还该把它放在本文中谈论——然而,我还是发现很多我分析过的应用程序并没有采取这项有效的优化技术。

事实上,这个技术再简单不过了:如果你的应用程序里面存在哪些数据,在整个生命周期里都不会发生改变,或者数据改变之少到发生变更之后进行一次服务器重启就可以解决问题的话,那么,请把这些数据缓存在你的应用程序中某个类适当的类变量中。常见的范例如下:

class C
@@cached_data = nil
def self.cached_data
@@cached_data ||= expensive computation returning data
end
...
end

实际的例子有:

  • 应用程序的配置数据(如果你把应用程序设计成其他人可以安装的方式)
  • 数据库中恒定不变的(静态的)数据(否则使用缓存)
  • 使用 ObjectSpace.each 检测已安装的 Ruby 类/模块

优化查询

Rails 提供了功能强大的领域特定语言(Domain Specific Language),用来定义模型类之间反映数据表关系的关联。哎,可惜目前的实现仍然没有对性能进行优化。依赖于内建生成的访问器会严重地影响性能。p>

首当其冲的问题就是常被大家称作“1 + N”查询的问题:如果你从类 Article(数据表“articles”)加载 N 个对象,而类 Article 到类 Author(数据表“authors”)之间存在多对一的关系,使用生成访问器方法访问一个特定的 Article 将会触发 N 个额外的数据库查询。这自然而然就给数据库带来了额外负担,不过对于 Rails 应用服务器性能来说,更重要的是,要提交的 SQL 查询语句会为已经访问过的对象被重新进行构造。

要解决这个额外开销,你可以像下面一样在你的查询参数中添加一个 :include => :author:

Articles.find(:all, :conditions => ..., :include => :author

这样一来,通过提交单独的 SQL 语句以及立即构造 Author 对象的方式,上述额外开销都能得以避免。这项技术常常被称为“贪婪关联查找(find with eager associations)”,并且它对于其它关系类型同样适用(比如一对一、一对多或者多对多关联)。p>

尽管如此,我们还可以使用一项叫做“携带加载(piggy backing)”的技术来进一步优化多对一关系:来自原数据表的属性连同连接表的属性均由带表连接的 ActiveRecord 对象。因此,一条带连接的查询就可以从数据库全数抓取所需的信息。假设你的视图要显示的只是关联到文章信息的作者名称,你可以把上面的查询替换成:

Articles.find(:all, :conditions => ...,
:joins => "LEFT JOIN authors ON articles.author_id=authors.id",
:select => "articles.*, authors.name AS author_name")

此外,假如你的视图显示的是可用的文章字段的一个子集,譬如“title”、“author_id”和“created_at”,那么你得把上述代码改成:

Articles.find(:all, :conditions => ...,
:joins => "LEFT JOIN authors ON articles.author_id=authors.id",
:select => "articles.id, articles.title, articles.created_at, articles.author_id, authors.name AS author_name")

一般说来,仅加载部分对象可以在一定程度上提升查询的速度,尤其在你的模型对象拥有大量字段的时候更是如此。为了使用这项技术达到全面提速,你还得在模型类中定义一个方法,用来访问查询附带的所有属性:

class Articles
...
def author_name
@attributes['author_name'] ||= author.name
end
end

当你编写视图代码时,使用这个模式,你就可以不必去了解原来的查询是否存在连接了。

假如你的数据库支持视图,你可以定义一个仅包含必要信息的视图,这样就不必手动编写复杂的查询代码了。这么做的另外一条好处是,可以为你从连接表内加载的字段获得正确的数据类型转换。到目前为止,Rails 尚未提供这些功能,你必须手动为它们编写代码。

给“潮流前沿的伙计们”的一点补充:翻来覆去捣腾这些相同的模式真是让我颇为厌倦,所以我编写了一些扩展代码用来自动完成大部分这类任务。请到我的博客上查看其预发行版

避免使用笨拙迟缓的 helper 方法

在 Rails 内核中,有许多 helper 方法运行缓慢。一般而言,所有取 URL hash 作参数的 helper 方法都会调用 routing 模块,来生成引用前基础控制器 action 的最短 URL。这就意味着 route 文件中的几个 routes 应该进行检查,这个过程通常煞费时间。哪怕只是使用像下面一个简单的 route 文件:

ActionController::Routing::Routes.draw do |map|
map.connect '', :controller => "welcome"
map.connect ':controller/service.wsdl', :action => 'wsdl'
map.connect ':controller/:action/:id'
end

你将会发现写成

link_to "Look here for joke #{h @joke.title}",
{ :controller => "jokes", :action => "show", :id => @joke },
{ :class => "joke_link" }

和直接编写这样精简的HTML之间显著的性能差异:

<a href="/jokes/show/<%= @joke.id %>"
class="joke_link">Look here for joke <%= h @joke.title %></a>

对于显示大量链接的页面,我所测得的速度提升比例最高能达到 200%(前提是其它部分已经进行了优化)。

为使模板代码可读性更强,并避免不必要的重复,我通常在 application.rb 内加入生成链接的 helper 方法:

def fast_link(text, link, html_options='')
%(<a href="#{request.relative_url_root}/#{link}"> hmtl_options>#{text})
end

def joke_link(text, link)
fast_link(text, "joke/#{link}", 'class="joke_link"')
end

将上述范例改成:

joke_link "Look here for joke #{h @joke.title}", "show/<!---->"

用这种方式来解决 route 生成缓慢的问题显然过于繁琐,一般只有性能要求很高的页面才应当使用。如果你不必马上进行性能调优的话(啊呃,读起来挺像我每天收到的垃圾邮件的感觉), 不妨关注我那即将问世的模板优化工具的第一个发行版本,它将在大多数情况下自动帮你完成所有此类工作。

未来 Rails 性能调优的话题

正如上文所说,route 识别和 route 生成的性能需要有些东西来协助解决。我的模板优化工具将解决 route 生成问题。上周又有一个新的 route 实现被整合进 Rails 开发分支中。我进行了一些评测,结果显示,在 route 识别方面,性能似乎得到了一些改善。但就 route 生成而言,结果则比较参差不齐。新的实现是否能改善到一直都比先前版本的速度快,尚且有待观望。

从数据库加载大量 ActiveRecord 对象相对来说是比较慢的,当然程度并不高,因为实际的数据库连接传输开销比较大。不过,由于行数据被表示成用字符串作为键值索引的 hash,在 Rails 内部构造 Ruby 对象的开销相当昂贵。转而使用基于数组的数据行类(array based row class)可以改善这个问题。然而,要做得恰如其分的话,就得牵扯到 ActiveRecord 实现的核心部分,因而我们只能寄希望它在 Rails 2.0 中推出。

最后一点,目前 SQL 查询的构造方式,使得生成查询语句的运算比从数据库获取实际数据的代价更为高昂。要大幅度改善这个现状,我的看法是,可以使绝大多数 SQL 查询只生成一次,然后代入实际参数值进行扩充。当前唯一能解决这个问题的方法只有手动编写你的查询代码。

注:以上关于追求更优性能的可行方案,是我个人的观点,并不代表任何官方“核心团队”对待这些问题的看法。

结语

上文列举的问题并不想给你一种 Rails 可能运行缓慢(乃至于我觉得它太过迟缓)的心里暗示。恰恰相反,我坚信 Rails 是一个卓越的 Web 应用开发框架,对于稳健而又快速的 Web 应用的开发大有裨益,并且带来开发效率的改善。正如所有框架一样,它提供了方便的使用方法,可以大幅度地提升你的开发速度,而且在绝大多数场合下适用于你 绝大部分的需求。不过,有些时候,你必须尽可能在每一秒内腾出一些额外的请求,或者你在硬件资源上面受到一定限制,了解如何进行性能调优是大有帮助的。一 旦你碰上性能问题,希望本文帮助你理清某些范围的要点,助你一臂之力。

关于作者

Stefan Kaes 是 Rails 性能方面的权威博客RailsExperess 和于 2007 年初发行的《Performance Rails》一书的作者。Stefan 的书将跻身于 Addison-Wesley 新系列丛书 Professional Ruby 的首发阵容。此系列丛书将于 2006 年底面世,包括 Hal Fulton 的《The Ruby Way》第二版,以及丛书编辑 Obie Fernandez 所著的旗舰大作《Professional Ruby on Rails》。该系列将是一套精辟入里的学习工具型丛书,从专业的高度帮助读者最大限度从 Ruby 和 Rails 中汲取精华。

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fast_link 好像有错误 发表人 Suave Su 发表于 2007年5月31日 下午9时56分 <script language="javascript" type="text/javascript"> Event.observe('tooltip_7139', 'mouseover', initializeTooltip); Event.observe('tooltip_7139', 'mouseout', deintializeTooltip); </script>
Re: fast_link 好像有错误 发表人 Suave Su 发表于 2007年5月31日 下午9时57分 <script language="javascript" type="text/javascript"> Event.observe('tooltip_7140', 'mouseover', initializeTooltip); Event.observe('tooltip_7140', 'mouseout', deintializeTooltip); </script>
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    fast_link 好像有错误

    2007年5月31日 下午9时56分 发表人 Suave Su

    我现在的写法是:
    def fast_link(text, link, options='')
    %(#{text})
    end

  2. 返回顶部

    Re: fast_link 好像有错误

    2007年5月31日 下午9时57分 发表人 Suave Su

    code帖不进去,被parse了 -___-

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    内容概要:本文深入探讨了丰田Prius 2004永磁同步电机的设计过程,涵盖了从Excel设计程序到Maxwell参数化仿真的各个环节。首先介绍了利用Excel进行初步设计计算的方法,通过设定关键参数如功率、转矩等,计算出电机的体积、叠厚、匝数等重要设计指标。接着讨论了Maxwell参数化仿真模型的应用,展示了如何通过调整参数并运行仿真,直观地观察磁场分布和转矩波动等结果。此外,文章还提到了橡树岭实验室提供的拆解和实测数据,强调了这些一手资料对于验证设计和仿真的重要性。最后,介绍了MotorCAD模型在温升仿真分析中的应用,解释了如何设置热学参数并预测温度分布,确保电机的稳定性和可靠性。 适合人群:从事电动汽车电机设计的研究人员和技术人员,以及对电机设计感兴趣的工程专业学生。 使用场景及目标:适用于需要深入了解永磁同步电机设计原理和方法的人群,旨在提供从理论到实践的全面指导,帮助读者掌握电机设计的关键技术和工具。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论讲解,还附带了大量的实例和代码片段,便于读者理解和实践。同时,文中提到的多种工具和方法可以相互结合,形成一套完整的电机设计流程。

    (源码)基于C语言的TCPIP网络编程.zip

    # 基于C语言的TCPIP网络编程 ## 项目简介 本项目是一个基于C语言的TCPIP网络编程学习项目,涵盖了从基础的套接字编程到高级的多线程服务器设计。项目内容包括TCP和UDP协议的使用、多线程编程、IO复用、信号量和互斥量的应用等。通过这些内容的学习和实践,开发者可以深入理解网络编程的核心概念和技术。 ## 项目的主要特性和功能 1. TCPIP编程 创建TCP服务器和客户端,实现基本的网络通信。 使用套接字进行数据的发送和接收。 处理TCP连接的建立、数据传输和断开。 2. 多线程编程 使用pthread库创建和管理线程。 在多线程环境中处理共享资源,如全局变量和文件描述符。 通过信号量和互斥量实现线程同步,确保对共享资源的正确访问。 3. IO复用 使用select()和epoll实现IO复用,提高服务器的并发处理能力。 处理多个客户端的并发连接和数据传输。

    财务分析的哈佛框架.ppt

    财务分析的哈佛框架

    电磁学领域中Comsol/CST模拟狄拉克半金属BDS超材料的Matlab脚本与模型应用

    内容概要:本文详细介绍了使用Comsol和CST软件模拟狄拉克半金属BDS超材料的方法和技术细节。文中不仅解释了这两种软件在处理电磁、热等多物理场耦合方面的优势,还提供了具体的Matlab脚本用于超材料的数据预处理和后处理,如计算波数、模拟散射图案等。此外,文章分享了多个CST模型实例,包括简单单元结构模型和周期阵列模型,展示了如何通过调整材料参数和结构设计来优化超材料的电磁响应特性。同时,针对BDS超材料在太赫兹波段的独特电磁响应,提出了若干实用的设计和仿真技巧,如交叉偏振设计、时域求解器设置以及边缘场校正等。 适合人群:从事电磁学、材料科学领域的研究人员和技术人员,尤其是对超材料设计感兴趣的科学家。 使用场景及目标:适用于需要深入理解和掌握超材料电磁响应特性的科研项目,旨在提高超材料设计效率和精度,探索新的电磁调控方法。 其他说明:文章提供的Matlab脚本和CST模型能够帮助读者更好地理解和应用狄拉克半金属BDS超材料的相关理论和技术,促进学术交流和技术进步。

    电力调度领域基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型及其实现方法

    内容概要:本文探讨了基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型,旨在解决电力领域中居民用户柔性负荷资源的有效参与需求响应的问题。文中介绍了模型的构建思路,包括日前投标环节和实时调度环节的具体实现方式。日前投标环节通过非合作博弈思想构建以聚合商利润最大化为目标的博弈模型,并证明纳什均衡解的存在性。实时调度环节则以分类柔性负荷各自的用电物理特性为约束条件,以实时调度和日前投标量之间的偏差最小为目标函数。此外,还采用了双层鲸鱼算法来求解整个模型,确保在不影响用户舒适度的前提下提高聚合商的利润。仿真结果显示,该模型能够在提升电网稳定性的同时,兼顾用户舒适度和聚合商利润。 适用人群:适用于对电力调度、博弈论以及优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:该模型主要用于电力系统的优化调度,特别是在需求响应管理中,帮助电网公司、负荷聚合商和居民用户实现三方共赢。具体应用场景包括电力市场竞价、居民用电负荷调控等。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论背景介绍,还包括了具体的代码实现示例,有助于读者深入理解和实际应用。

    11种水果注释图像数据集

    数据说明: 该数据集包含有用的11种水果的限界框注释。含有8624张相关图像。7种水果,如苹果、鳄梨、辣椒、芒果、橙子、西瓜和草莓是从之前的研究中获得的。现在已经更新了限界框的格式,纠正了人为的注释错误,更重要的是,采用了云服务,可以方便地共享和协作注释。 该数据集中有3个新的注释,分别是蓝莓、樱桃和猕猴桃,进行了高精度注释。

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