python – Heroku上的Flask：对于大型POST数据,request.form非常

发布时间：2020-12-16 21:41:47 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我正在使用带有eventlet工作人员的gunicorn在Heroku上运行Flask应用程序.我的应用程序上的特定路径经常接收POST数据(x-www-form-urlencoded),其中包含一些相当粗糙的字段 – 最多为500KB. 这在本地运行时工作正常,但在Heroku上,对该路由的请求需要5到30秒才

我正在使用带有eventlet工作人员的gunicorn在Heroku上运行Flask应用程序.我的应用程序上的特定路径经常接收POST数据(x-www-form-urlencoded),其中包含一些相当粗糙的字段 – 最多为500KB.

这在本地运行时工作正常,但在Heroku上,对该路由的请求需要5到30秒才能完成 – 几乎100％的时间花在第一次访问request.form上：

t = time.time()
action = str(request.form['action'])
dt = time.time() - t  # Often 10 seconds or more!

Newrelic慢速请求跟踪也证实了这一点.数据库操作在这里或那里有几毫秒,然后在Python代码中花费了大量时间,显然花在等待某些i / o上,因为报告的CPU时间通常小于一毫秒.

我完全无法在本地环境中使用我在生产中使用的相同gunicorn / eventlet设置重现这一点.甚至内置的调试WSGI服务器对这些请求都是闪电般快速的.

有谁知道可能出了什么问题？这是Flask的问题,还是我需要联系Heroku支持的东西？

解决方法

我想我确切地知道发生了什么. TL; DR它在服务器端实际上并不慢,我只是被Newrelic报告的响应时间误导了！

我尝试在@AllanAnderson建议的dotCloud沙箱上运行相同的代码.我首先创建了一个简化的测试用例：一个简单的HTML表单,其中一些隐藏字段预先加载了大约900KB的数据,以及一个除了从request.form字典读取之外什么都不做的视图函数,并测量每次访问所用的时间了time.time().

在Heroku上,结果看起来像这样：

5.87100 seconds: read field "p1": 786432 bytes
0.00019 seconds: read field "p2": 131072 bytes
0.00003 seconds: read field "p3": 12288 bytes
0.00001 seconds: read field "p4": 1024 bytes

在dotCloud上：

0.00096 seconds: read field "p1": 786432 bytes
0.00019 seconds: read field "p2": 131072 bytes
0.00003 seconds: read field "p3": 12288 bytes
0.00001 seconds: read field "p4": 1024 bytes

但是,这两个测试似乎在我的浏览器中占用了相同的时间……到现在为止,你可能已经猜到了这个“问题”的真正答案.

（编辑：李大同）

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