一、性能监控工具
- 系统资源监控
- psutil：获取CPU、内存、磁盘、网络等系统资源使用情况，支持实时监控。
- dstat：多功能资源统计工具，可替代vmstat等命令，实时展示系统指标。
- Glances：跨平台监控工具，提供终端和Web界面，支持实时刷新系统性能数据。
- Python程序性能分析
- py-spy：采样分析器，无需修改代码即可定位性能瓶颈，支持多线程程序。
- cProfile：Python内置性能分析工具，用于分析函数调用耗时。
- line_profiler：逐行分析代码性能，定位具体低效代码段。
二、性能调优技巧
- 系统级优化
- 增加交换空间：避免内存不足导致性能下降。
- 调整文件描述符限制：通过
ulimit提升并发处理能力。
- Python解释器优化
- 使用PyPy：对计算密集型任务，PyPy的JIT编译可显著提升速度。
- 虚拟环境隔离：避免全局依赖冲突，确保环境一致性。
- 代码优化策略
- 算法与数据结构：选择高效算法，使用字典、集合等快速查找结构。
- 减少全局变量：局部变量访问速度更快，避免不必要的全局状态。
- 利用生成器与迭代器：处理大数据时节省内存，如
yield生成器。
- 并发处理优化
- I/O密集型任务：使用多线程（
threading模块）提高并发能力。
- CPU密集型任务：采用多进程（
multiprocessing模块）或异步编程（asyncio）。
- 依赖与编译优化
- 更新依赖库：确保使用最新版本的性能优化补丁。
- 优化C扩展模块：重新编译为CPU架构优化版本，启用
-O2或-O3选项。
三、辅助工具与实践
- 缓存机制：使用
functools.lru_cache缓存重复计算结果。
- 数据库优化：添加索引、优化查询语句，减少I/O开销。
- 定期基准测试：通过
time命令或性能分析工具对比优化前后的执行效率。
以上工具和方法可根据具体场景组合使用，优先通过监控定位瓶颈，再针对性优化。
