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我正在制作基于 Python/Redis 的 API 原型(prototype)，并使用 Bottle 提供 JSON，但不幸的是，开箱即用的 Bottle 在负载和高并发性下表现不佳。对真实流量的一些初始测试导致 python 脚本崩溃但没有终止，这意味着 API 没有响应并且没有重新启动*。
目前在性能和文档方面扩展 Python/Redis API 的最佳解决方案是什么。我发现 bottle+greenlet 解决方案的文档很少，而且对于像我这样的 Python 初学者来说实现起来并不容易。我听说 tornado 不错，但它与 Redis 的集成比 Bottle 慢。
*似乎当 bottle 无法将 HTTP 请求的主体发送到客户端时，服务器会出现“[Errno 32] Broken pipe”错误，这似乎是服务器停止工作的一个糟糕理由
最佳答案
您是否已阅读 Bottle docs关于这个主题？
Bottle 在重负载下表现非常好——我用它每天处理数百万个请求——但如果你需要并发或高性能，你一定不要使用它的默认 HTTP 服务器。 (默认情况下，Bottle 仅使用 wsgiref.WSGIServer，它是单线程的，不适用于任何高性能应用程序。)
在生产中，我使用 mod_wsgi 在 Apache 中运行 Bottle . (其中的 Here's an example。)扩展性非常好； Bottle 本身增加的开销可以忽略不计。
换句话说:你的性能瓶颈不是Bottle造成的，而是你的HTTP服务器造成的。选择可扩展的服务器，您会看到更好的性能。
希望对您有所帮助!
编辑 2015
我发现 Bottle 有其局限性，并且为了获得更高的并发性(每个内核数千 QPS)，Bottle 不会这样做。 (瓶颈似乎是 Bottle 使用线程本地存储和 gevent 的 TLS 实现之间的交互。)我没有使用 falcon，它在高负载下的性能比 Bottle 好得多。
关于python - 最好的高并发Python/Redis服务器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19784948/