Оптимизация медленного эндпоинта — это пошаговый процесс, который начинается с диагностики для поиска узкого места.

1. Диагностика (поиск узкого места)

• Профилирование запросов: Используйте django-debug-toolbar. Он наглядно показывает количество и время выполнения SQL-запросов, время рендеринга шаблонов и другие метрики для каждого запроса.
• Анализ логов: Проверьте логи веб-сервера (Nginx/Gunicorn) и базы данных на предмет ошибок или медленных запросов (slow query log).
• Профилирование кода: Для поиска медленных функций в Python-коде используйте встроенный cProfile или py-spy.

2. Оптимизация

В зависимости от найденной проблемы, применяются следующие техники:

• Оптимизация ORM-запросов:

  • Решение проблемы N+1: используйте select_related (для ForeignKey, OneToOneField) и prefetch_related (для ManyToManyField, reverse ForeignKey) для сокращения числа запросов к БД.
  • Загружайте только нужные поля с помощью only() и defer().
  • Используйте values() или values_list() для получения данных в виде словарей/кортежей без создания экземпляров моделей.

• Кеширование:

  • Кешируйте результаты тяжелых вычислений или запросов к БД с помощью django.core.cache.
  • Используйте декоратор @cache_page для кеширования ответа всего представления.

    
    from django.views.decorators.cache import cache_page

  @cache_page(60 * 15) # Кешировать на 15 минут def my_slow_view(request):

  ... ресурсоемкая логика ...

  return HttpResponse(...)

• Асинхронные задачи:

  • Выносите долгие операции (отправка email, обработка изображений, запросы к внешним API) в фоновые задачи с помощью Celery и Redis/RabbitMQ, чтобы не блокировать HTTP-ответ.

• Оптимизация базы данных:

  • Убедитесь, что для полей, по которым происходит фильтрация и сортировка, созданы индексы.