原文：https://ses4j.github.io/2015/11/23/optimizing-slow-django-rest-framework-performance/

作者：Scott Stafford

在 Django 的技术栈里，Django REST Framework 无疑算是REST框架中的首选。但是它和Django 的高度耦合，在方便的同时也继承了Django ORM 数据操作的性能底下特性。本文提出了一些性能优化的点，翻译记录，大家可做参考，下面是正文。

---

Django 开发者可以使用 Django REST Framework 快速的开发出简单而强大的标准 REST APIs，我们已经成功的应用在了一些 Django Web 项目上。但是，看似简单直观的 Django REST Framework 及其嵌套的序列化可能会大大降低你的 API 端的性能。你的服务器的其他部分的响应能力也会被某一个低效的 REST API 拖后腿。

问题的根源就是 「N+1 selects problem」。首先查询数据库一次得到表中的数据（例如，Customers），然后每个用户的其他字段又需要循环不止一次地查询数据库（例如 customer.country.Name）。使用 Django 的 ORM，很容易造成这个问题，而使用 DRF，同样会造成这个问题。幸运的是，目前有修复 Django REST Framework 性能问题的解决方法，而且不需要对代码进行重大重组。只需要使用 select_related 和 prefetch_related 方法来执行所谓的「预加载」。这种方法产生了很好的效果，在我们最近的项目中，有个重要的 API 调用花费了5-10秒钟才返回结果。运用合适的预加载后，同样的调用时间花费都变的低于1秒，耗时降低了20倍以上。

为什么 Django REST Framework 那么容易造成这个问题

当你建立一个 DRF 视图时，你经常需要从多个相关联的表中返回相应的数据。写这样的功能是很简单的，DRF文档中有详细的介绍。不过不幸的是，只要你在序列化中使用嵌套关系，你就在拿你的性能开玩笑，像很多的性能问题一样，它往往只出现有大型数据集的真实生产环境中。

这种情况发生就是因为 Django 的 ORM 是惰性的，它只取出当前查询所需响应最小的数据。它不知道你是否有成百上千的相同或相似的数据也需要取出来。

况且如今，当我们谈到数据库型网站时，一般情况下，最重要的响应指标就是数据库的访问次数。

在 DRF 视图中，我们每次序列化有嵌套关系的数据时都会出现问题，如下面的例子：

class CustomerSerializer(serializers.ModelSerializer):
    # This can kill performance!
    order_descriptions = serializers.StringRelatedField(many=True) 
    # So can this, same exact problem...
    orders = OrderSerializer(many=True, read_only=True) # This can kill performance!

CustomerSerializer 函数里面是这么运行的：

• 获取所有的 customers (需要往返到数据库)
• 对于第一个返回的客户，获取他们的 orders (又需要去往返一趟数据库)
• 对于第二个返回的客户，获取他们的 orders (又需要去往返一趟数据库)
• 对于第三个返回的客户，获取他们的 orders (又需要去往返一趟数据库)
• 对于第四个返回的客户，获取他们的 orders (又需要去往返一趟数据库)
• 对于第五个返回的客户，获取他们的 orders (又需要去往返一趟数据库)
• 对于第六个返回的客户，获取他们的 orders (又需要去往返一趟数据库)
• 。。。。终于意识到，千万不要有更多的用户

而且这个很快就变的更糟，如果你 OrderSerializer 本身又有一个嵌套关系，那你就有了嵌套循环，那么即使数据量很小，你也很快就陷入麻烦之中。这有一个经验，一个拥有适度流量的网站，在进入真正的麻烦前也就可以负担起50次到数据库的访问。

解决 Django 「懒惰」的基本方法

现在我们解决这个问题的方法就是「预加载」。从本质上讲，就是你提前警告 Django ORM 你要一遍又一遍的告诉它同样无聊的指令。在上面的例子中，在 DRF 开始获取前很简单地加上这句话就搞定了：

queryset = queryset.prefetch_related('orders')

当 DRF 调用上述相同序列化 customers 时，出现的是这种情况：

• 获取所有 customers（执行两个往返数据库操作，第一个是获取 customers，第二个获取相关 customers 的所有相关的 orders。）
• 对于第一个返回的 customers，获取其 order（不需要访问数据库，我们已经在上一步中获取了所需要的数据）
• 对于第二个返回的 customers，获取其 order （不需要访问数据库）
• 对于第三个返回的 customers，获取其 order （不需要访问数据库）
• 对于第四个返回的 customers，获取其 order （不需要访问数据库）
• 对于第五个返回的 customers，获取其 order （不需要访问数据库）
• 对于第六个返回的 customers，获取其 order （不需要访问数据库）
• 你又意识到，你可以有了很多 customers，已经不需要再继续等待去数据库。

其实 Django ORM 的「预加载」是在第1步进行请求，它在本地高速缓存的数据能够提供步骤2+所要求的数据。与之前往返数据库相比从本地缓存数据中读取数据基本上是瞬时的，所以我们在有很多 customers 时就获得了巨大的性能提升。

解决 Django REST Framework 性能问题的标准化模式

我们已经确定了一个优化 Django REST Framework 性能问题的通用模式，那就是每当序列化查询嵌套字段时，我们就添加一个新的 @staticmethod 名叫 setup_eager_loading，像这样：

class CustomerSerializer(serializers.ModelSerializer):
    orders = OrderSerializer(many=True, read_only=True)

    @staticmethod
    def setup_eager_loading(cls, queryset):
        """ Perform necessary eager loading of data. """
        queryset = queryset.prefetch_related('orders')
        return queryset

这样，不管哪里要用到这个序列化，都只需在调用序列化前简单调用 setup_eager_loading ，就像这样

customer_qs = Customers.objects.all()
customer_qs = CustomerSerializer.setup_eager_loading(customer_qs)  # Set up eager loading to avoid N+1 selects
post_data = CustomerSerializer(customer_qs, many=True).data

或者，如果你有一个 APIView 或 ViewSet，你可以在 get_queryset 方法里调用 setup_eager_loading：

def get_queryset(self):
    queryset = Customers.objects.all()
    # Set up eager loading to avoid N+1 selects
    queryset = self.get_serializer_class().setup_eager_loading(queryset)  
    return queryset

那么怎样编写 setup_eager_loading

想要解决 Django 的性能问题，最困难的部分就是要熟悉 select_related 和它的小伙伴儿们是如何工作的。在这儿，我们将详细介绍它们在 Django ORM 和 Django REST Framework 中怎样使用。

• select_related：Django ORM 最简单的预加载工具，对于所有一对一或多对一的数据关系，你都需要从同一个父对象获取数据，如客户的公司名称。这个会被翻译成 SQL 的 join 操作，这样父对象的数据就和子对象的数据一起取回来了。（参见官方文档 (opens new window)）
• prefetch_related：对于更复杂的关系，即每个结果有多行（例如 many=True ），像多对一或多对多的数据关系，比如上述客户的订单，这转化一个二级 SQL 查询，通常有很长的 WHERE ... IN ，从中只选择相关的行。（参见官方文档 (opens new window)）
• Prefetch：用于复杂 prefetch_related 查询，例如过滤子集。它也可以嵌套setup_eager_loading 进行调用。 （参见官方文档 (opens new window)）

一个合适的预加载模型

在本例中，我们优化一个假想活动规划网站的 Django REST Framework 相关的性能问题，我们有一个简单的数据库结构：

from django.contrib.auth.models import User
from django.db import models


class Event(models.Model):
    """ A single occasion that has many `attendees` from a number of organizations."""
    creator = models.ForeignKey(User)
    name = models.TextField()
    event_date = models.DateTimeField()

class Attendee(models.Model):
    """ A party-goer who (usually) represents an `organization`, who may attend many `events`."""
    events = models.ManyToManyField(Event, related_name='attendees')
    organization = models.ForeignKey(Organization, null=True)

class Organization(models.Model):
    name = models.TextField()

在这个例子中，为了获取所有的事件，我们的预加载代码长这样：

class EventSerializer(serializers.ModelSerializer):
    creator = serializers.StringRelatedField()
    attendees = AttendeeSerializer(many=True)
    unaffiliated_attendees = AttendeeSerializer(many=True)

    @staticmethod
    def setup_eager_loading(queryset):
        """ Perform necessary eager loading of data. """
        # select_related for "to-one" relationships
        queryset = queryset.select_related('creator')

        # prefetch_related for "to-many" relationships
        queryset = queryset.prefetch_related(
            'attendees',
            'attendees__organization')

        # Prefetch for subsets of relationships
        queryset = queryset.prefetch_related(
            Prefetch('unaffiliated_attendees', 
                queryset=Attendee.objects.filter(organization__isnull=True))
            )
        return queryset

当我们使用 EventSerializer 之前确定调用 setup_eager_loading，这样我们只会有两个大的查询，而不是 N+1 个小的查询，而且我们的表现通常会好很多！

结论

「预加载」是一项常见的性能优化手段。每当您通过ORM查询嵌套关系时，都应该考虑设置适当的预加载。以我的经验，这是现代中小型Web开发中最常见的与性能相关的问题。