Hruške, jabuke, jablane, čežane.

Ko folk razmišlja o skupnem gostovanju, je včasih težko obiti dejstvo, da je Python razmeroma požrešen, kar se tiče porabe RAM-a. Na Webfactionu je en ukaz, s katerim lahko izračunamo, koliko RAMa posamezen program uporablja. Sam sem jo nekoliko spremenil, da prikazuje samo Python:

ps -u username -o pid,rss,command | grep -v awk | \\
  awk '/python/ {print $0 ; sum+=$2} END {print "Total", sum}'

Django lahko prek FastCGI poganjamo na dva načina, z večimi nitmi in z večimi procesi. Če ga poganjamo z večimi procesi (prefork), je izpis zgornjega ukaza sledeč:

 6646  4320 python prevoz/manage.py runfcgi method=prefork host=127.0.0.1 port=34001
 6647  3788 python prevoz/manage.py runfcgi method=prefork host=127.0.0.1 port=34001
 6648  3800 python prevoz/manage.py runfcgi method=prefork host=127.0.0.1 port=34001
 6649  9604 python prevoz/manage.py runfcgi method=prefork host=127.0.0.1 port=34001
 6650  9608 python prevoz/manage.py runfcgi method=prefork host=127.0.0.1 port=34001
 6651  8512 python prevoz/manage.py runfcgi method=prefork host=127.0.0.1 port=34001
Total 39632

Če ga poganjamo večnitno (threaded) pa sledeč:

 6747 10236 python prevoz/manage.py runfcgi method=threaded host=127.0.0.1 port=34001
Total 10236

Pri tem gre omeniti, da sem pred merjenjem trikrat pognal ukaz httrack 127.0.0.1 -c10, ki prezrcali celotno stran, projekt, ki sem ga uporabil za testiranje, pa je bil razmeroma enostaven. Django pa je bil na FastCGI priklenjen prek flup r2347 in LigHTTPd spletnega strežnika.

Z večnitnim načinom lahko tako prihranimo precej RAM-a, velja pa omeniti, da Python v osnovi ni večniten in se bo pravzaprav naenkrat obravnaval le en zahtevek, čeprav bo vmes prihajalo do preklopov med nitmi.

Comments are closed.