怎样提升 RailS 应用的性能？

提升 RAILS 应用性能的一些建议

Is rails slow?

「铁路非常慢」，你或许听过这个笑话，那么我们的 Rails 框架呢？
假设说 Rails 慢，那么怎样提升 Rails APP 的性能就成了开发人员们最关注的问题。

或许你听说过非常多提升 RoR APP 性能的方法，它们有难有易。我们须要在选择其中最能帮助开发人员脱离性能困境的。

这里列举了几种不同的提升 Rails 应用性能的方法。

1. 数据库索引

你的 APP 被 DB 性能限制，优秀的数据库索引能够在大型数据库表中带给你100倍的性能提升。

然而并不是全部 Rails 开发人员都明确这一点有多重要。

加入 indexes 非常easy：

class AddIndexToClientIndustry < ActiveRecord::Migration
    def change
        add_index :client_industries, :client_id
    end
end

接下来就有无 Index 的情况做个对照。

有 Index 的情况:

CREATE INDEX 
addresses_addressable_id_addressable_type_idx  ON
addresses  USING btree  (addressable_id,addressable_type);
t1 = Time.now
 c = Company.find(178389)
 a = c.addresses.first
t2 = Time.now
puts "---Operation took #{t2-t1} seconds---”

Result with index:
---Operation took 0.012412 seconds---

没有 Index 的情况：

DROP INDEX
addresses_addressable_id_addressable_type_idx;

t1 = Time.now
 c = Company.find(178389)
 a = c.addresses.first
t2 = Time.now
puts "---Operation took #{t2-t1} seconds---”

Result without index:
---Operation took 0.378073 seconds---

0.378073 / 0.012412 = 30.46 没有索引比有索引慢了30.46秒。

因此project师能够在全部引用參数。或者其它经常查询的參数中加入 Indexes。

可是不能加太多，由于每个都会添加 DB Size 从而影响性能。

2. 数据库查询数量

RoR让编程更快捷。但反过来也让每条请求的数据库查询次数难以控制。举个样例，假设每个 Client 有一或多个 Industries。我们想要显示 Client List 和它们的 Primary Industries:

<% @clients.each do |client| %>
  <tr>
      <td><%= client.id %></td>
      <td><%= client.business_name %></td>
      <td><%= client.industries.first.name %></td>
  </tr>
<% end %>

# app/controllers/clients_controller.rb
def index
    @clients = Client.all
end

假设有50个 Clients, 则会有51条数据库查询：

    Processing by ClientsController#index as HTML
    SELECT "clients".* FROM "clients" 
    SELECT "industries".* FROM "industries" INNER JOIN "client_industries" ON "industries"."id" = "client_industries"."industry_id" WHERE "client_industries"."client_id" = 1 LIMIT 1
    SELECT "industries".* FROM "industries" INNER JOIN "client_industries" ON "industries"."id" = "client_industries"."industry_id" WHERE "client_industries"."client_id" = 2 LIMIT 1
    SELECT "industries".* FROM "industries" INNER JOIN "client_industries" ON "industries"."id" = "client_industries"."industry_id" WHERE "client_industries"."client_id" = 3 LIMIT 1
    …

解决方式: Eager Loading

# app/controllers/clients_controller.rb
def index
    @clients = Client.includes(:industries).all
end

如今仅仅有2至3条数据库查询而非51条：

    Processing by ClientsController#index as HTML
    SELECT "clients".* FROM "clients" 
    SELECT "client_industries".* FROM
    "client_industries" WHERE
    "client_industries"."client_id" IN (1, 2, 3）
    SELECT "industries".* FROM "industries" WHERE "industries"."id" IN (1, 5, 7, 8, 4)

3. 降低内存占用

仅仅用真正须要的gem
使用时再载入对象
分批处理海量数据。

一个使用真实数据的样例——find_each：

Using find:

t1 = Time.now  
Company.where(:country_id=>1).find do |c|
puts "do something!" if ['Mattski Test'].include?(c.common_name)
end
t2 = Time.now
puts "---Operation took #{t2-t1} seconds---”

Result:

1 query, taking 46.65 seconds

Now using find_each:

t1 = Time.now  
Company.where(:country_id=>1).find_each do |c|
    puts "do something!" if ['Mattski Test'].include?(c.common_name)
end  
t2 = Time.now
puts "---Operation took #{t2-t1} seconds---"

Result:

100 queries, taking 15.53 seconds in total (3x faster)

也有查询多了反而快的情况。

4. 使用缓存

缓存的使用对性能有巨大影响。首先确保数据模型正确，缓存能够帮你隐藏结构问题。

对象缓存
在使用对象缓存的情况下，应该把查询方法的 include 去掉。避免关联查询无法利用缓存的现象。
查询缓存
在不要求实时的情况下，对于统计类耗时查询，那么能够使用 memcache-client 将查询结果缓存到 memcached 里。
页面局部缓存
对象缓存和查询缓存都会降低数据库訪问负载，但假设 RoR 的负载非常高。就仅仅能依靠页面局部缓存了。

「web2.0站点比較经常使用使用页面局部缓存，Rails 的页面局部缓存有一个缺点。就是和页面查询结果相应的 Action 其中的查询语句要放在 View 里面。否则每次 Action 里面的查询还是会被执行，可是这样做会破坏程序代码良好的 MVC 结构。这样的情况下。也能够採用另外一个 Cache 插件: better rails caching。在缓存页面的同一时候能够缓存 Action 其中的查询语句。」

5. 让 web 请求更快

仅仅有少量可用进程用于服务 web 请求。因此须要使 web 请求更快。理想情况下。 web 进程一般在毫秒内完毕，1至2秒算是慢的，10秒以上是非常慢的。假设你的 web 请求非常慢。你的Rails APP 将无法支撑同一时间的大量用户。

解决方式：使用后台执行
对长时间执行的项目使用后台执行诸如 delayed jobs, 从而释放你的 web 进程来解决很多其它请求。

6. 性能监控

对 APP 进行性能监控从而便于发现哪部分执行的慢。甚至高速定位到问题所在，能够利用国内应用性能监控做的最好的 OneAPM 监控工具。

OneAPM for Ruby 能够深入到全部 Ruby 应用内部完毕应用性能管理和监控，包含代码级别性能问题的可见性、性能瓶颈的高速识别与追溯、真有用户体验监控、server监控和端到端的应用性能管理。追溯性能瓶颈至：性能表现差的 SQL 语句、第三方 API、Web Services、Caching Layers、后台任务等。

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