最新在優化一個複雜的頁面，複雜到什麼情況呢，光請求就可能有30到50個，這種情況下，如果每個請求大概有3，5個數據庫請求的話，我們開啟這個頁面，就可能產生150個數據庫請求，開啟這個頁面時間超過30秒。。。。老大說到了無法容忍的地步，下發指令，2秒開啟頁面，做不到就滾蛋（完成了會所嫩模）。

   苦逼的碼農，為了養家餬口（嫩模），只能分析這個頁面。這個頁面主要的問題是，有N個圖表組成，每個圖表的資料是動態的，還會根據訪問者的不同返回不同資料（做了資料許可權）。那麼這些都是會產生資料庫的查詢，要加快速度，那資料庫的連線肯定是不能要的，統統都要轉移到快取資料庫(Redis)中。

    那麼，問題來了，如何在一個請求中，看出它執行了哪些sql語句呢？方案應該是很多的，我說下我們的方案。

    python連線mysql，目前主流的應該是pymysql和MysqlDB，不管哪個，你都有一個最終執行SQL的地方，我們在這個地方需要用一個上下文的東西去記錄sql語句，示例程式碼如下：    

    def _execute(self, sql, params=None):
        """
        check if connection is alive. if not, reconnect
        :param sql:
        :param params:
        :rtype Cursor:
        """
        if hasattr(g, "profiling"):
            g.sqls.append(
                {
                    "sql": sql,
                    "params": params,
                    "db": self.db,
                }
            )
        self.cur.execute(sql, params)
        return self.cur
 

    每執行一條sql語句(開啟除錯模式的情況下,profiling有值)，就會往g.sqls陣列中追加一條記錄，返回前端時新增上這個g.sqls就可以了。（說明下我們的g，是一個上下文變數，他的生命週期是一個請求的開始到請求的結束。參考Flask）

    前端拿到資料：

    我們就可以清楚的看到，每一個請求到底執行了多少的sql語句。

    知道執行了多少sql語句，那麼問題來了，怎麼去找到這些sql語句的呼叫地方呢？我們需要用到python提供的堆疊資訊，追蹤原始呼叫的地方。一說到堆疊大家可能都先想到日誌，沒錯，跟日誌的堆疊差不多，這裡有篇文章講的是日誌堆疊（python優雅的記錄日誌（堆疊追蹤）

    我這裡使用的是traceback模組,python的標準模組，它其實也是呼叫sys.exc_info()資訊。這裡用traceback主要原因是它做了一層封裝，支援一些引數，用起來更加方便，推薦大家使用。程式碼如下：

    def _execute(self, sql, params=None):
        """
        check if connection is alive. if not, reconnect
        :param sql:
        :param params:
        :rtype Cursor:
        """
        if hasattr(g, "profiling"):
            import traceback

            extracted_list = traceback.extract_stack(limit=10)
            g.sqls.append(
                {
                    "sql": sql,
                    "params": params,
                    "db": self.db,
                    "stacks": [
                        "{fname} {lineno} {name}".format(fname=frame.filename, lineno=frame.lineno, name=frame.name)
                        if isinstance(frame, FrameSummary)
                        else "{fname} {lineno} {name}".format(fname=frame[0], lineno=frame[1], name=frame[2])
                        for frame in extracted_list
                        if (isinstance(frame, (list, tuple)) and not frame[0].find('site-packages') > 0)
                        or (isinstance(frame, FrameSummary) and not frame.filename.find('site-packages') > 0)
                    ],
                }
            )
        self.cur.execute(sql, params)
        return self.cur

    程式碼比較簡單，就是extracted_list拿到堆疊資訊，用format的方式做一下格式化輸出，畢竟是要給人看的嘛。 traceback.extract_stack(limit=10) 表示最多追蹤10層，這個因程式碼複雜程度而異。太深看了頭暈，太淺看不到呼叫的源頭。

再次請求，看到如下圖：

這樣就很請求，是哪個函式在進行資料庫查詢了。（後來還加了一些資料庫執行時間等的功能。）

接下來，我們就可以根據返回，一步一步消滅db查詢咯，使用Redis替換，還是蠻有成就感的，當你看到一個頁面從30秒優化到2秒後。下一篇內容，我會聊下，我們是如何使用快取的。

 祝大家，週末愉快。