mirror of https://github.com/kianby/blog
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5 years ago
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<!-- title: Performance Python Web -->
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<!-- categories: Développement Hébergement Blog -->
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5 years ago
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J'ai terminé l'article précédent en évoquant le [système de gestion des
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commentaires Stacosys](https://github.com/kianby/stacosys) et sa mise en place
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sur le blog propulsé par [Hugo](https://gohugo.io).<!-- more --> Il est installé sur le même
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serveur que le blog mais il pourrait tout à fait être déporté car le blog
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statique interagit avec lui par du code JavaScript qui envoit des requêtes
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RESTful afin de :
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- récupérer le nombre de commentaires d'un article
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- récupérer les commentaires d'un article
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- soumettre un nouveau commentaire
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Avant de migrer vers Hugo, les commentaires étaient visibles seulement à
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l'intérieur des articles. C'est à dire qu'une page de blog affiche un extrait de
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l'article, à raison de 10 articles par page, et une pagination (page précédente /
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page suivante) permet de naviguer. C'est seulement quand on lit un article
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particulier qu'en fin de page on a un bouton *"voir les XX commentaires"* qui
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affiche le nombre de commentaires de l'article. Donc en navigation, on n'a
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aucune requête vers Stacosys. C'était un choix technique pour ne pas le
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surcharger de requête. En réécrivant le thème, j'ai trouvé sympa d'ajouter
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l'affichage du nombre de commentaires de chaque article sur la page principale,
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ce qui se fait un peu de partout.
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Cela ressemble à ceci :
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La récupération du nombre de commentaires des 10 articles de la page est
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réalisée en JavaScript donc de manière asynchrone et on envoie 10 requêtes vers
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le serveur HTTP de Stacosys qui est celui du framework Python Flask. J'ai voulu
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tester un peu les limites du système pour avoir une idée de ce le blog est
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capable de supporter.
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Le test consiste à effectuer le plus de requêtes possible pendant 1 minute avec
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une charge de 250 clients simultanés par seconde. Avec 10 articles par page,
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cela correspond à 25 lecteurs simultanés et particulièrement excités qui tapent
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frénétiquement sur la touche F5 pour rafraichir la page du navigateur donc
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beaucoup plus de lecteurs avec un comportement *normal*. Sur une base de 8
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secondes de visite par page, cela correspond à 200 visiteurs simultanés. J'en
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suis loin, c'est mon nombre de visites par jour :-) mais cela donne un objectif
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de charge à tenir.
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Quand la minute est écoulée on regarde **combien de requêtes** on a pu
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satisfaire et **le temps de réponse moyen** pour les satisfaire. La qualité du
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résultat dépend de ces deux variables. J'ai fixé arbitrairement 10 secondes
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comme temps de traitement acceptable. Les requêtes non honorées dans ce laps de
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temps sont marquées en erreurs. N'ayant pas 250 volontaires, j'ai utilisé une
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plate-forme de test non libre (oui je sais
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[Richard](https://fr.wikipedia.org/wiki/Richard_Stallman)...)
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Comment lire le tableau des résultats :
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- La colonne *workers* indique le nombre de processus ou threads travaillant en
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parallèle pour traiter les requêtes.
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- Le temps de réponse est en millisecondes avec le temps minimum, le temps moyen et le temps maximum.
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- Les erreurs sont des timeout : la requête n'a pas pu être honorée en moins de 10 secondes.
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J'ai d'abord fait un test dans l'état actuel avec Stacosys en HTTPS et le
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résultat est assez décevant. Pour le test, j'ai repassé Stacosys en HTTP et le
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résultat m'a étonné :
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| Serveur | Workers | Temps de réponse | Requêtes | Erreurs |
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| ----------- | :-----: | :----------------: | -------: | ------: |
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| Flask HTTP | 1 | 95 > 2595 > 20000 | 7169 | 197 |
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| Flask HTTPS | 1 | 104 > 4194 > 32000 | 4043 | 326 |
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On constate un écroulement complet en HTTPS. Je sais qu'il y a un coût, mais la
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gestion SSL étant portée par le serveur HTTP en frontal, je n'aurais pas pensé à
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une telle baisse de performance.
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Comme on récupère un nombre de commentaires par article, une information non
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critique, j'ai envisagé de demander cette information en HTTP. Ca n'aurait pas été
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glorieux mais la différence de performance est telle que je l'ai envisagé avec
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deux options qui ne peuvent pas fonctionner.
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**Option 1** : le blog reste en HTTPS et fait des appels CORS en HTTP à Stacosys.
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Ce n'est pas autorisé par les navigateurs car on n'a pas le droit de baisser la sécurité.
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**Option 2** : le blog revient en HTTP, après tout ce ne sont que des articles et il
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appelle Stacosys tantôt en HTTP, tantôt en HTTPS, en fonction de la criticité de
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l'information. On posterait les commentaires en HTTPS mais on fournirait le
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nombre de commentaires par article en HTTP. Et bien c'est impossible aussi car
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avec une configuration SSL un peu sérieuse, le paramètre
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[HSTS](https://fr.wikipedia.org/wiki/HTTP_Strict_Transport_Security) est activé
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pour éviter les attaques du type
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[man-in-the-middle](https://fr.wikipedia.org/wiki/Attaque_de_l%27homme_du_milieu)
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et, dans mon cas, j'ai fixé la durée HSTS à 1 année. Donc si je désactive HTTPS,
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les navigateurs de mes lecteurs continueront à se connecter en HTTPS, à moins de
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purger leur paramétrage. N'ayant pas les numéros de téléphone de tout le monde,
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c'est foiré. C'est à garder en mémoire pour ceux qui envisageraient de passer à
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HTTPS avec Let's Encrypt pour voir... Le retour en arrière n'est pas évident si
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HSTS est en place.
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Donc il va falloir vivre avec HTTPS et essayer d'améliorer les performances !
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Il est vrai que le serveur HTTP de Flask est préconisé pour le développement et
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pas la production. On recommande d'utiliser [Gunicorn](http://gunicorn.org) ou
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[Uswgi](https://uwsgi-docs.readthedocs.io/en/latest) qui sont optimisés (avec
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des parties écrites en langage C ou C++), fournissent de la concurrence dans le
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traitement. J'ai testé Uswgi qui m'a donné beaucoup de fil à retordre par sa
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complexité de configuration. J'ai fait un test un peu meilleur mais avec une
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charge CPU beaucoup plus lourde. Il faut trouver un équilibre entre le gain de
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performances Web et l'impact sur la charge CPU du serveur en rajoutant des
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processus *workers*.
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Ces deux serveurs Web sont probablement très bien et tout le monde semble les
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utiliser pour la mise en production d'application Python Web sérieuses mais pour
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mon besoin plus humble, ça me gêne de modifier l'application à cause du
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déploiement. Alors à force de chercher j'ai déniché une alternative qui
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s'appelle [Sanic](http://sanic.readthedocs.io) : un serveur HTTP en pur Python
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qui utilise les capacités de traitement asynchrones de Python 3.5 ce qui lui
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permet avec 1 worker, de doubler les performances de Flask. Remplacer Flask par
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Sanic dans une application Flask c'est galette : les développeurs de Sanic ont
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défini une API très proche, pensée pour que la migration se fasse rapidement.
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Voici les résultats de Sanic avec différentes configurations de *workers* :
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| Serveur | Workers | Temps de réponse | Requêtes | Erreurs |
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| ----------- |:-------:|:------------------:| --------:| -------:|
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| Flask HTTPS | 1 | 104 > 4194 > 32000 | 4043 | 326 |
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| Sanic HTTPS | 1 | 85 > 2657 > 20023 | 8741 | 123 |
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| Sanic HTTPS | 2 | 85 > 2087 > 23634 | 7048 | 198 |
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| Sanic HTTPS | 4 | 86 > 1777 > 18936 | 8102 | 191 |
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On constate que le nombre de requête traités grimpe et que le temps de réponse
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moyen s'améliore. Par contre, le nombre d'erreur augmente un peu. La performance
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HTTP progresse car le serveur est capable de gérer plus de requêtes mais le
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temps de traitement ne progresse pas et il faut toujours effectuer une requête
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dans la base de données pour renvoyer le nombre de commentaires. Pire, cette
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partie requête en base n'est pas asychrone donc on bloque un *worker*. Pour la
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1ère page du blog qui est la plus consultée, ce sont les mêmes compteurs qui
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sont demandés par chaque visiteur. Il y a un réel intérêt à mettre en cache ces
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valeurs pour diminuer le temps de traitement. C'est ce que j'ai fait
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programmatiquement dans Stacosys avant de relancer un test de performance avec
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le cache activé.
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| Serveur | Workers | Temps de réponse | Requêtes | Erreurs |
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| ------------------- |:-------:|:------------------:| --------:| -------:|
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| Flask HTTPS | 1 | 104 > 4194 > 32000 | 4043 | 326 |
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| Sanic HTTPS | 4 | 86 > 1777 > 18936 | 8102 | 191 |
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| Sanic HTTPS + cache | 4 | 81 > 1152 > 12408 | 13558 | 210 |
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| Sanic HTTPS + cache | 1 | 81 > 1367 > 18869 | 11589 | 171 |
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On traite plus de requêtes en moins de temps, le gain est palpable. Le cache est
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pour beaucoup dans le gain et pour le dernier test je suis revenu à 1 worker
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seulement pour limiter la charge CPU du serveur. Le résultat est honorable avec
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plus de 11000 requêtes traitées et un taux d'erreur assez bas. C'est cette
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configuration que j'ai mis en place sur le blog.
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Après avoir rédigé cet article, j'ai effectué un test basique (pas dans le
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contexte Stacosys) avec le serveur HTTP du langage Golang et le résultat m'a
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ramené à mes lectures du moment sur les architectures microservices, les couches
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protocolaires optimisées comme [nanomsg](http://nanomsg.org) et les langages
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compilés. Il n'est pas exclu que je réécrive mes outils différemment.
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