Django 在高并发下的“读写分离 + 分层缓存”落地指南

在实际业务中，瓶颈常出现在“读多写少”的页面：列表、详情、导航与配置。要让 Django 在高并发场景保持稳定与低时延，可以按“数据访问 → 缓存分层 → 一致性 → 观测与回滚”的顺序实施。

1）读写分离与最小化查询 模型层先确保可被索引：高频过滤字段加 db_index=True，组合查询用联合索引；查询端坚持只取必要字段，并使用 select_related/prefetch_related 消除 N+1。分页页码要限制上限，防止深分页拖垮数据库；接口返回尽量使用 values() 直接序列化。

posts = (Post.objects
         .select_related('author')
         .prefetch_related('tags')
         .only('id','title','author__name')  # 最小字段集
         [:50])

2）分层缓存：本地 + Redis 模板片段（如“热门文章卡片”）先上片段缓存；跨进程共享的热点数据放 Redis，并给 TTL 加随机抖动（±10%）防止雪崩。对不存在的数据缓存空值（短 TTL）避免穿透，对极热点键用互斥锁或 singleflight 限制并发回源次数。

from django.core.cache import cache
import random

def get_with_jitter(key, base_ttl, creator):
    ttl = int(base_ttl * random.uniform(0.9, 1.1))
    val = cache.get(key)
    if val is None:
        # 可加分布式锁避免击穿
        val = creator()
        cache.set(key, val, ttl)
    return val

3）一致性与失效策略 写路径优先前滚：业务更新后按键前缀批量失效，或采用“版本号键名”（resource:{id}:v{ver}）实现自然过期与灰度回滚。对强一致页面（订单、余额）禁用缓存或仅做超短 TTL 并加 ETag/Last-Modified 协商缓存。

4）I/O 解耦：队列与幂等 耗时任务（生成缩略图、推送搜索索引）下沉到 Celery，入参带业务唯一键；失败采用指数退避与最大重试次数，外部调用必须设置超时与断路器，避免级联故障。

@app.task(autoretry_for=(Exception,), retry_backoff=True, max_retries=5)
def sync_index(post_id):
    if already_synced(post_id): return
    push_to_search(post_id, timeout=2)

5）可观测性闭环 暴露 P95/P99、缓存命中率、DB QPS、队列长度与任务失败率；日志结构化并携带 trace_id，接入 OpenTelemetry 对 ORM、视图与外部调用打点。发布时使用特性开关与蓝绿/灰度，异常即可一键熔断或回滚版本号键。

结语 Django 的高并发优化并非单一魔法参数，而是从查询最小化、缓存分层、写后失效、异步解耦到可观测性的系统工程。按上述顺序稳步推进，能在 www.django.cn 面向的生产环境中获得可预测且可回滚的性能收益。