可能原因 1. 数据库性能问题： • 查询效率低：检查是否有复杂的查询、缺少索引等问题。 • 数据库连接池配置：确保数据库连接池的配置合适，避免连接不足或过多导致的性能瓶颈。 2. 网络延迟： • 服务器之间的网络延迟：检查 Docker 容器之间的网络延迟，确保网络配置合理。 • 服务器与客户端之间的网络延迟：使用网络工具（如 ping 或 traceroute ）检查网络延迟。 3. 资源限制： • CPU 或内存资源不足：检查服务器的 CPU 和内存使用情况，确保资源充足。 • 磁盘 I/O 问题：检查磁盘读写性能，确保没有 I/O 瓶颈。 4. 容器配置问题： • 容器资源限制：检查 Docker 容器的资源限制配置，确保没有限制 CPU 或内存。 • 容器间通信：确保 Docker 网络配置合理，容器之间通信畅通。 5. 应用程序问题： • 代码效率：检查代码是否存在性能瓶颈，如循环嵌套、耗时操作等。 • 日志输出：过多的日志输出可能导致性能下降，检查日志配置。 6. Docker 配置： • Docker 网络模式：检查 Docker 网络模式，可能需要调整为桥接模式（ bridge ）或主机模式（ host ）。 • Docker 数据卷性能：检查数据卷的性能，确保挂载的数据卷没有 I/O 瓶颈。 排查方法 1. 日志检查： • 查看应用程序日志和 Docker 日志，查找异常信息。 • 使用 Django 自带的 DEBUG 模式，检查请求处理过程中的耗时点。 2. 性能监控： • 使用监控工具（如 htop 、top 、docker stats 等）监控服务器和容器的资源使用情况。 • 使用 APM （应用性能管理）工具，如 New Relic 、Datadog 等，分析应用程序性能。 3. 数据库优化： • 使用数据库性能分析工具（如 MySQL 的 EXPLAIN 语句）分析查询性能。 • 添加适当的索引，优化查询语句。 4. 网络排查： • 使用网络工具（如 ping 、traceroute 、curl ）检查网络延迟和带宽。 • 检查 Docker 网络配置，确保容器间通信顺畅。 5. 应用程序调优： • 优化代码逻辑，减少不必要的计算和 I/O 操作。 • 使用缓存技术（如 Redis ）减少数据库查询次数。 通过以上步骤，你可以逐步排查问题，找到性能瓶颈所在并进行优化。如果仍然无法解决问题，建议分步骤进行调试，从简单到复杂，逐一排除可能的原因。
1. 内网测试环境能不能复现 2. 打开前端页面点开 network ，看 timing ，至少排除前端或者证书问题 3. 我记得很多年前用过 django 就有 debug 模式（不过别用线上环境跑），https://github.com/jazzband/django-debug-toolbar ，排除 sql 问题 4. 如果前端和 sql 都没问题。。。。。 你懂我想说什么
