Python这么慢，为啥大公司还在用？-白红宇

Python这么慢，为啥大公司还在用？

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发布时间：2023-03-06

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Instagram 的技术团队在 2017 年 PyCon 上分享了他们如何将 Instagram 的后端环境从 Python 2.7 和 Django 1.3 升级到 Python 3 的历程。这一迁移不仅是为了应对性能问题，更是为了拥抱 Python 3 的新特性。

为什么选择 Python 和 Django

Instagram 的创始人 Kevin Systrom 和 Mike Krieger 都是产品经理，他们在选择技术时注重稳定性和成熟度。Django 在 2010 年的 Facebook 收购 Instagram 后仍然是其后端的核心框架，至今 Instagram 仍然是 Django 的重度用户。尽管用户数量超过 30 亿，Instagram 的后端仍然以 Python 和 Django 为核心，这得益于 Django 的高性能和可扩展性。

Python 语言的优势所在

Instagram 的联合创始人 Mike Krieger 曾表示，Instagram 的用户对技术实现无关，核心是产品功能和用户体验。Python 的简单性和实用性让 Instagram 的开发者能够专注于解决问题，而不是纠结于复杂的编程语言特性。Python 的语法简单，容易上手，同时具有高度的可读性，使得 Instagram 的团队能够快速迭代开发。

进一步优化运行效率

尽管 Python 和 Django 在功能上表现出色，但随着用户数量的快速增长，Instagram 的服务器数量增长率逐渐赶不上用户增长率。为应对这一挑战，Instagram 的工程师采取了以下措施：

开发工具优化：Instagram 开发了专门的性能调优工具，帮助工程师定位和解决性能瓶颈。

C/C++ 重写：对一些对性能敏感的组件（如 memcache 访问）使用 C/C++ 进行重写。

Cython 利用：Cython 是 Instagram 的另一个性能提升工具，用于优化 Python 部分的执行效率。

异步 IO 探索：Instagram 的工程师正在探索 asyncio 模块的潜力，希望通过异步 IO 提升处理能力。

为什么要升级到 Python 3

在长达 5 年的时间里，Instagram 的后端环境一直基于 Python 2.7 和 Django 1.3。这一选择得到了 Instagram 的工程师们的广泛支持，因为 Python 2.7 的稳定性和 Django 1.3 的成熟度为他们提供了可靠的开发基础。

然而，随着时间的推移，Python 2.7 的社区支持逐渐减少，新功能的开发速度也大大放缓。Instagram 的工程师们认识到，如果不升级到 Python 3，Instagram 的技术将被局限在一个逐渐衰落的生态系统中。

迁移到 Python 3 的过程

Instagram 的迁移过程并非一帆风顺，面临了诸多技术挑战：

Unicode 处理：Python 3 与 Python 2 在 Unicode 处理上有显著差异，许多函数参数的类型在不同版本中表现不同，导致大量代码需要修改。

Pickle 不兼容：Python 2 和 Python 3 的 pickle 模块不兼容，Instagram 的 memcache 库因此需要重新设计。

迭代器特性：Python 3 中的迭代器在某些场景下导致意想不到的问题，例如 map 函数返回迭代器而非列表，导致部分代码逻辑失效。

字典顺序问题：Python 3.6 以后字典的顺序特性与之前版本不同，影响了一些依赖字典顺序的配置管理模块。

Instagram 的解决方案包括：

帮助函数封装：开发了 ensure_str、ensure_binary 和 ensure_text 等工具，帮助工程师处理不同版本的字符串类型。

单元测试覆盖：在迁移过程中，Instagram 的单元测试覆盖率达到了 95%，确保迁移过程中的代码稳定性。

配置优化：调整了 Django 和 uwsgi 的配置，确保在不同 Python 版本下性能达到最佳。

迁移后效应

迁移到 Python 3 带来了显著的性能提升：

CPU 指令数下降：每次请求产生的 CPU 指令数减少了 12%，这表明代码执行效率得到了改善。

内存使用优化：内存使用率降低了 30%，进一步提升了服务器资源利用率。

功能扩展：Python 3 的新特性（如类型注解）为 Instagram 的代码库注入了新生力量，同时 asyncio 的引入为后续的异步处理开辟了新路径。

Instagram 的启示

Instagram 的 PyCon 演讲揭示了几个关键点：

Python + Django 是可行的：即使在高并发场景下，Python 和 Django 仍然能够胜任。

迭代速度至关重要：通过主分支开发和持续部署，Instagram 保持了快速迭代的开发速度。

社区支持至关重要：与 Python 社区的紧密联系为 Instagram 的技术发展提供了强有力的支持。

迁移的关键：对代码库的全面测试、工具辅助和细致的配置优化是成功迁移的关键因素。

总之，Instagram 的经验告诉我们，选择合适的技术栈并对其进行优化，是产品成功的关键。在迁移过程中，保持代码的可读性和可维护性，通过完善的测试和工具支持，才能确保迁移的顺利进行。

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