class Dictionary(): def __init__(self,filename): f = open(filename) self.contents = f.readlines() f.close() def getDefinitionForWord(self,word): # returns a word,using etree parser
在我的Flask应用程序中:
from dictionary import Dictionary dictionary = Dictionary('dictionary.xml') print 'dictionary object created' @app.route('/') def home(): word = dictionary.getDefinitionForWord('help')
我理解在理想的世界中,我会使用数据库而不是XML,并在每次请求时建立与此数据库的新连接.
我从文档中了解到,Flask中的应用程序上下文意味着每个请求都会导致重新创建dictionary = new Dictionary(‘dictionary.xml’),因此在磁盘上打开一个文件并将整个内容重新读入内存.但是,当我查看调试输出时,我看到创建的字典对象只打印了一次,尽管从多个源(不同的会话?)连接.
我的第一个问题是:
因为我的应用程序似乎只加载XML文件一次…然后我可以假设它全局驻留在内存中,并且可以通过大量的同时请求安全地读取,仅限于我服务器上的RAM – 对?如果XML是50MB,那么大约需要.内存50MB,可以高速同步请求…我猜这并不容易.
我的第二个问题是:
如果不是这样的话,那么我对处理大量流量的能力有什么限制?如果我重复打开50MB XML,从磁盘读取并关闭,我可以处理多少个请求?我一次假设一个.
我意识到这是模糊的,依赖于硬件,但我是Flask,python和网络编程的新手,只是寻找指导.
谢谢!
解决方法
该数据将保存在WSGI应用服务器的每个工作进程的内存中.这并不意味着一次,但进程数(工作者)很小且不变(不依赖于会话数或流量).
所以,有可能保持这种方式.
也就是说,我会在你的地方使用一个合适的数据库.如果您有16名工作人员,则您的数据将至少占用800 MB的RAM(工作人员数量通常是处理器数量的两倍).如果XML增长并且您最终决定使用数据库服务,则需要重写代码.
如果保留内存的原因是Postgresql和MysqL太慢,你可以使用保存在内存文件系统中的sqlite,如TMPFS的RAMFS.它为您提供了速度,sql界面,您可能会节省RAM使用率.迁移到Postgresql或MysqL也会更容易(就代码而言).