[파이썬] Django의 프로파일링과 성능 튜닝

01 Sep 2023

python

소개

Django는 웹 애플리케이션 개발을 쉽고 편리하게 만들어주는 인기있는 파이썬 웹 프레임워크입니다. 하지만 대규모 애플리케이션이나 트래픽이 많은 애플리케이션을 개발할 때는 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이런 경우 Django의 프로파일링과 성능 튜닝 기능을 사용하여 속도를 향상시킬 수 있습니다.

프로파일링(Profile)이란?

프로파일링은 애플리케이션의 실행 시간과 자원 사용량을 측정하고 분석하여 성능 문제를 찾는 기술입니다. Django는 프로파일링을 위한 다양한 도구와 라이브러리를 지원합니다. 간단한 설정만으로 프로파일링 데이터를 수집하고 시각화할 수 있습니다.

django-debug-toolbar은 Django의 디버그 도구로, 프로파일링과 성능 모니터링 기능을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 웹 페이지의 각 요청마다 실행 시간, SQL 쿼리, 캐시 사용과 같은 정보를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

설치 및 설정은 아래와 같습니다:

pip install django-debug-toolbar

settings.py에 다음과 같이 추가합니다:

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'debug_toolbar',
    ...
]

MIDDLEWARE = [
    ...
    'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware',
    ...
]

INTERNAL_IPS = ['127.0.0.1']

이 후, 웹 애플리케이션을 실행하면 웹 페이지 상단에 프로파일링 도구가 표시됩니다.

django-silk

django-silk는 Django 애플리케이션의 성능을 모니터링하기 위한 도구입니다. django-silk를 사용하면 각 요청의 SQL 쿼리, 메모리 사용량, 캐시 히트 횟수 등을 확인할 수 있습니다. 또한, 실시간으로 쿼리 실행 계획을 확인하고 SQL 튜닝을 할 수도 있습니다.

설치 및 설정은 아래와 같습니다:

pip install django-silk

settings.py에 다음과 같이 추가합니다:

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'silk',
    ...
]

MIDDLEWARE = [
    ...
    'silk.middleware.SilkyMiddleware',
    ...
]

이후, http://localhost:8000/silk/에 접속하면 성능 모니터링 페이지를 확인할 수 있습니다.

성능 튜닝

프로파일링을 통해 성능 문제를 파악했다면, 이를 개선하기 위한 성능 튜닝 작업을 수행해야 합니다. Django에서 성능 튜닝을 하기 위한 몇 가지 기본적인 접근 방법을 살펴보겠습니다.

캐싱

캐싱은 반복적으로 실행되는 비용이 큰 작업의 결과를 저장해두고 재사용하는 방법입니다. Django는 다양한 캐싱 백엔드를 제공하며, 간단한 설정만으로 캐싱 기능을 사용할 수 있습니다.

from django.core.cache import cache

def my_view(request):
    # 캐시에서 데이터 조회
    data = cache.get('my_data')
    if data is None:
        # 캐시에 없을 경우 작업 수행 후 캐시에 저장
        data = expensive_operation()
        cache.set('my_data', data)
    return HttpResponse(data)

데이터베이스 쿼리 최적화

성능 튜닝에서 가장 큰 부분을 차지하는 것은 데이터베이스 쿼리입니다. Django는 다양한 방법을 제공하여 쿼리를 최적화할 수 있습니다.

select_related(): 관계된 모델을 사전에 조회하여 N+1 쿼리 문제를 해결합니다.
prefetch_related(): 역참조에 대한 쿼리를 사전에 조회하여 N+1 쿼리 문제를 해결합니다.
annotate()와 aggregates(): 복잡한 쿼리를 한 번에 처리하고 결과를 캐싱합니다.
인덱스 추가: 자주 사용되는 필드에 인덱스를 추가하여 쿼리의 성능을 향상시킵니다.

마무리

Django의 프로파일링과 성능 튜닝은 대규모 애플리케이션의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 합니다. django-debug-toolbar와 django-silk를 통해 프로파일링 데이터를 수집하고 분석하여 성능 문제를 파악할 수 있습니다. 성능 튜닝 작업을 통해 캐싱을 적절히 활용하고 데이터베이스 쿼리를 최적화함으로써 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.