我使用Django的经验很少，但我记得在Django书中有一章他们采访了运行一些大型Django应用程序的人。这里有一个链接。我想这能提供一些启示。

它说curse.com是最大的Django应用程序之一，每月有6000万到9000万的页面浏览量。

我所知道的最大的django网站是华盛顿邮报，这肯定表明它可以很好地扩展。

好的设计决策对性能的影响可能比其他任何东西都要大。Twitter经常被认为是另一个基于动态解释语言的web框架——Ruby on Rails——体现了性能问题的站点——但Twitter工程师表示，该框架并不像他们早期所做的一些数据库设计选择那样是个大问题。

Django可以很好地使用memcached，并提供了一些管理缓存的类，这可以解决大部分性能问题。在现实中，你在网络上交付的东西几乎比你的后端更重要——使用像yslow这样的工具对于高性能web应用程序来说是至关重要的。你可以在后台添加更多硬件，但你不能改变你的用户带宽。

我相信你正在寻找一个更可靠的答案，但我能想到的最明显的客观验证是谷歌推动Django与它的应用程序引擎框架一起使用。如果有人了解并经常处理可伸缩性，那就是谷歌。据我所知，最大的限制因素似乎是数据库后端，这就是为什么谷歌使用他们自己的…

是的，它可以。它可以是Django with Python或Ruby on Rails。它仍然会缩放。

有几种不同的技术。首先，缓存不是可伸缩性。除了硬件平衡器之外，还可以有多个应用服务器以nginx作为前端平衡。 为了在数据库端扩展，如果你走RDBMS的路，你可以在MySQL / PostgreSQL中使用读从。

Django中一些大流量网站的例子如下:

当他们还在那里的时候。 通用共享评论管理器 所有与报纸相关的网站:《华盛顿邮报》等。

你会有安全感。

请注意，如果您希望每天有10万用户，并且一次活跃数小时(意味着最多有2万+并发用户)，那么您将需要大量的服务器。SO有大约1.5万名注册用户，其中大多数人可能不是每天都活跃。虽然大部分流量来自未注册用户，但我猜他们中很少有人在网站上停留超过几分钟(即他们关注谷歌搜索结果后离开)。

对于这样的容量，预计至少需要30台服务器……这仍然是相当沉重的，每台服务器有1000个并发用户。

前几周我参加了EuroDjangoCon会议，这是几个演讲的主题——其中包括最大的django网站Pownce的创始人(幻灯片来自其中一个演讲)。主要的信息是，你不必担心Django，而是像适当的缓存，负载平衡，数据库优化等。

实际上，Django已经为这些事情提供了钩子——尤其是缓存，它变得非常简单。

我有点唱反调:

你应该看看calhenderson在Django con 2008的主题演讲，标题是“为什么我讨厌Django”，他在演讲中详细介绍了Django在高流量网站中所缺少的所有功能。最后，你必须以开放的心态看待这一切，因为编写可伸缩的Django应用程序是完全可能的，但我认为这是一个很好的演示，与你的问题相关。

"What are the largest sites built on Django today?" There isn't any single place that collects information about traffic on Django built sites, so I'll have to take a stab at it using data from various locations. First, we have a list of Django sites on the front page of the main Django project page and then a list of Django built sites at djangosites.org. Going through the lists and picking some that I know have decent traffic we see: Instagram: What Powers Instagram: Hundreds of Instances, Dozens of Technologies. Pinterest: Alexa rank 37 (21.4.2015) and 70 Million users in 2013 Bitbucket: 200TB of Code and 2.500.000 Users Disqus: Serving 400 million people with Python. curse.com: 600k daily visits. tabblo.com: 44k daily visits, see Ned Batchelder's posts Infrastructure for modern web sites. chesspark.com: Alexa rank about 179k. pownce.com (no longer active): alexa rank about 65k. Mike Malone of Pownce, in his EuroDjangoCon presentation on Scaling Django Web Apps says "hundreds of hits per second". This is a very good presentation on how to scale Django, and makes some good points including (current) shortcomings in Django scalability. HP had a site built with Django 1.5: ePrint center. However, as for novemer/2015 the entire website was migrated and this link is just a redirect. This website was a world-wide service attending subscription to Instant Ink and related services HP offered (*). "Can Django deal with 100,000 users daily, each visiting the site for a couple of hours?" Yes, see above. "Could a site like Stack Overflow run on Django?" My gut feeling is yes but, as others answered and Mike Malone mentions in his presentation, database design is critical. Strong proof might also be found at www.cnprog.com if we can find any reliable traffic stats. Anyway, it's not just something that will happen by throwing together a bunch of Django models :)

当然，还有更多感兴趣的网站和博主，但我必须在某个地方停下来!

一篇关于使用Django构建高流量网站michaelmoore.com的博文，将其描述为排名前10,000的网站。Quantcast数据和compete.com数据。

(*)编辑的作者，包括这些引用，曾经在该项目中作为外包开发人员工作。

我们正在进行负载测试。我们认为我们可以支持240个并发请求(24x7每秒120次的持续速率)，而不会显著降低服务器性能。那就是每小时432000次点击。响应时间并不小(我们的事务很大)，但随着负载的增加，基线性能没有下降。

我们使用Apache前端Django和MySQL。操作系统为Red Hat Enterprise Linux (RHEL)。64位。我们在Django的守护模式下使用mod_wsgi。除了接受默认值外，我们没有做任何缓存或数据库优化。

我们都在一台64位戴尔的虚拟机中，(我想)有32Gb内存。

因为对于20或200个并发用户来说，性能几乎是相同的，所以我们不需要花费大量时间进行“调整”。相反，我们只需要通过普通的SSL性能改进、普通的数据库设计和实现(索引等)、普通的防火墙性能改进等来保持我们的基础性能。

我们测量的是我们的负载测试笔记本电脑在15个进程运行16个并发请求线程的疯狂工作负载下挣扎。

另一个例子是俄罗斯的交通时刻表服务。它的出勤率符合你的要求。

扩展Web应用程序不是关于Web框架或语言，而是关于你的架构。 这是关于你如何处理你的浏览器缓存，你的数据库缓存，你如何使用非标准的持久性提供者(如CouchDB)，你的数据库是如何调优的，还有很多其他的东西…

你完全可以用Django运行一个高流量的站点。看看这篇在django 1.0之前但仍然相关的文章:http://menendez.com/blog/launching-high-performance-django-site/

如果您的站点包含一些静态内容，那么在前面放置一个Varnish服务器将极大地提高您的性能。即使是一个盒子也能轻易产生100 Mbit/s的流量。

注意，对于动态内容，使用像Varnish这样的东西变得更加棘手。

我已经使用Django一年多了，它是如何将模块化、可伸缩性和开发速度结合在一起的，这让我印象深刻。与任何技术一样，它也有一个学习曲线。然而，Django社区提供的优秀文档使这条学习曲线变得不那么陡峭。Django能够很好地处理我交给它的所有事情。看起来它将能够很好地扩展到未来。

BidRodeo Penny Auctions是一个中等大小的Django支持的网站。这是一个非常有活力的网站，每天的访问量也不错。

目前在Django上构建的“最大”站点是什么?(我主要通过用户流量来衡量规模)

在美国，是Mahalo。我听说他们一个月要处理大约1000万份。现在，在2019年，Mahalo由Ruby on Rails支持。

在国外，Globo网络(巴西的新闻、体育和娱乐网站网络);Alexa将它们排在全球前100名(目前大约排在第80位)。

其他著名的Django用户包括PBS、国家地理、探索、NASA(实际上是NASA内部的许多不同部门)和国会图书馆。

Django能处理每天10万用户，每个用户访问站点几个小时吗?

是的——但前提是您编写了正确的应用程序，并且有足够的硬件。Django不是灵丹妙药。

像StackOverflow这样的网站可以在Django上运行吗?

是的(但请参见上文)。

在技术方面，很容易:请参阅soclone。在流量方面，compete将StackOverflow固定在每月100万次以下。我能说出至少十几个流量超过SO的Django站点。

下面是Django中构建的一些相对高调的东西:

《卫报》的“调查你的议员的开支”应用程序 Politifact.com(这里有一篇博客文章谈论了(积极的)体验。Site获得了普利策奖。 《纽约时报》的代表应用 EveryBlock WaPo的程序员之一Peter Harkins在他的博客上列出了他们用Django构建的所有东西 它有点老了，但是《洛杉矶时报》的人给出了他们为什么选择Django的基本概述。 洋葱的AV俱乐部最近从(我想是Drupal)转移到了Django。

我想很多这样的网站每天的点击率都超过了10万。Django当然可以达到10万/天甚至更多的点击量。但是YMMV的作用取决于你要建什么。

在Django级别有缓存选项(例如在memcached中缓存查询集和视图可以创造奇迹)和其他级别(如Squid这样的上游缓存)。数据库服务器规范也将是一个因素(通常是挥霍的地方)，以及您对它的调优情况。例如，不要想当然地认为Django会正确地建立索引。不要认为默认的PostgreSQL或MySQL配置就是正确的。

此外，如果Django运行速度慢，您总是可以选择让多个应用服务器运行Django，并在前面安装一个软件或硬件负载均衡器。

最后，静态内容和Django是在同一个服务器上提供的吗?你用的是Apache还是nginx或者lighttpd?你能负担得起为静态内容使用CDN吗?这些都是需要考虑的问题，但都是很有推测性的。每天10万点击量并不是唯一的变量:你想花多少钱?管理所有这些组件，您有多少专业知识?你有多少时间把这些都整理好?

看看这个叫做EveryBlock的微型新闻聚合器。

它完全是用Django编写的。事实上，正是他们开发了Django框架本身。

YouTube的开发者倡导者在PyCon 2012上做了一个关于扩展Python的演讲，这也与扩展Django有关。

YouTube拥有超过10亿用户，而YouTube是建立在Python之上的。

不知道每天的访问量有多少，但这里有一些大型Django站点的例子:

Disqus.com(来自djangocon的演讲) bitbucket。org(写作) lanyrd.com(源) support网站(源代码) Addons.mozilla.org(源代码)(来自django的谈话) Theonion.com网站 uk评论系统使用Django(来源) instagram pinterest rdio

这里是Quora上高流量Django网站的链接。

平均分配任务，简而言之，优化每个方面，包括db，文件，图像，CSS等，并平衡其他资源的负载，一旦你的网站/应用程序开始增长是必要的。或者你给它更多的生长空间。大型网站必须采用CDN、Cloud等最新技术。仅仅开发和调整一个应用程序不会给你百分之百的满意度，其他组件也发挥着重要作用。

我觉得我们不妨把苹果2011年的最佳应用Instagram也加入到这个大量使用django的榜单中。

我用Django为爱尔兰国家广播公司开发高流量网站。这对我们来说很有效。开发一个高性能的网站不仅仅是选择一个框架。框架只是系统的一部分，它的强大程度取决于它最薄弱的环节。如果问题是数据库查询缓慢或服务器或网络配置糟糕，使用最新的框架'X'将无法解决您的性能问题。

问题是不知道django是否可以伸缩。

正确的方法是理解和知道哪些网络设计模式和工具应该放在django/symfony/rails项目下，以实现良好的扩展性。

一些想法可以是:

多路复用。 反向代理。例如:Nginx，清漆 Memcache会话。例如:Redis 在项目和数据库上进行集群化，以实现负载平衡和容错:例如:Docker 使用第三方存储资产。例子:Amazon S3

希望它能有所帮助。这是我的小石头。

我认为问题并不在于Django的伸缩性。

我真的建议你研究一下你的架构，这将有助于你的扩展需求。如果你弄错了，Django的性能就没有意义了。性能=规模。你可以拥有一个具有惊人性能但无法扩展的系统，反之亦然。

您的应用程序是否绑定了数据库?如果是，那么你的规模问题也存在。你打算如何与Django中的数据库交互?如果数据库处理请求的速度不及Django接收请求的速度，会发生什么?当您的数据超出一台物理机器时会发生什么。你需要考虑如何应对这些情况。

此外，当你的流量超过一个应用服务器时会发生什么?在这种情况下，如何处理会话是很棘手的，通常情况下，您可能需要一个共享的“无”架构。这取决于你的应用。

简而言之，决定规模的不是语言，而是语言的性能(同样取决于您的应用程序，不同的语言表现不同)。正是您的设计和架构使扩展成为现实。

我希望它能有所帮助，如果你有问题，我很高兴能进一步帮助你。

正如在高性能Django书中所述 然后查一下卡尔·亨德森

详情如下:

人们经常会说“Django无法伸缩”。这取决于你如何看待它，这种说法要么完全正确，要么明显错误。Django本身是无法伸缩的。

Ruby on Rails、Flask、PHP或数据库驱动动态网站使用的任何其他语言也是如此。

不过，好消息是Django与缓存和缓存套件的交互非常漂亮 负载平衡工具将允许它扩展到尽可能多的流量，你可以扔在它。

与你在网上看到的相反， 它可以做到这一点，而不需要替换通常被标记为“太慢”的核心组件，如数据库ORM或模板层。

Disqus每月的页面浏览量超过80亿次。这些都是很大的数字。

这些团队已经证明了Django的扩展性。 我们在林肯环线的经验证明了这一点。

我们已经建立了大型的Django站点，可以让用户在Reddit主页上轻松浏览一整天。

Django在伸缩方面的成功案例不胜枚举。

它支持Disqus、Instagram和Pinterest。想要更多的证据吗?只用3个工程师(其中2个没有后端开发)，Instagram就能在Django上维持超过3000万的用户

如果你想使用开源，那么你有很多选择。但是python是其中最好的，因为它有很多库和一个超级棒的社区。 下面这些原因可能会改变你的想法:

Python is very good but it is a interpreted language which makes it slow. But many accelerator and caching services are there which partly solve this problem. If you are thinking about rapid development then Ruby on Rails is best among all. The main motto of this(ROR) framework is to give a comfortable experience to the developers. If you compare Ruby and Python both have nearly the same syntax. Google App Engine is very good service but it will bind you in its scope, you don't get chance to experiment new things. Instead of it you can use Digital Ocean cloud which will only take $5/Month charge for its simplest droplet. Heroku is another free service where you can deploy your product. Yes! Yes! What you heard is totally correct but here are some examples which are using other technologies Rails: Github, Twitter(previously), Shopify, Airbnb, Slideshare, Heroku etc. PHP: Facebook, Wikipedia, Flickr, Yahoo, Tumbler, Mailchimp etc.

结论是一个框架或语言不会为你做所有的事情。一个更好的架构，设计和策略会给你一个可扩展的网站。Instagram是最大的例子，这个小团队管理着如此庞大的数据。这里有一个关于它的架构的博客，一定要读。

尽管这里有很多很棒的答案，我只是想指出，没有人强调…

这取决于应用程序

如果你的应用程序写得比较少，因为你从DB中读取的数据比写的数据要多得多。然后缩放django应该是相当简单的，见鬼，它带来了一些相当不错的输出/视图缓存直接开箱即用。利用这一点，比如说，redis作为一个缓存提供商，在它前面放置一个负载均衡器，旋转n个实例，你应该能够处理非常大量的流量。

现在，如果你一秒钟要做几千个复杂的写?不同的故事。Django是一个糟糕的选择吗?好吧，不一定，这取决于您如何构建解决方案，以及您的需求是什么。

这只是我的个人意见:-)

今天，我们使用许多网络应用程序和网站来满足我们的需求。其中大部分是非常有用的。我将向你展示一些python或django所使用的。

华盛顿邮报》

《华盛顿邮报》的网站是一个非常受欢迎的在线新闻来源，以配合他们的日报。它的大量视图和流量可以被Django web框架轻松处理。 华盛顿邮报- 5220万独立访客(2015年3月)

NASA

美国国家航空航天局的官方网站是关于他们正在进行的太空探索的新闻、图片和视频的地方。这个Django网站可以轻松处理大量的浏览量和流量。 月访问量200万人次

《卫报》

卫报是卫报媒体集团旗下的英国新闻和媒体网站。它几乎包含了《卫报》和《观察家报》的所有内容。这些巨大的数据是由Django处理的。 卫报(评论系统)- 4600万独立访问者(2014年10月)

YouTube

我们都知道YouTube是一个上传猫咪视频的地方，但失败了。作为现存最受欢迎的网站之一，它为我们提供了无穷无尽的视频娱乐。Python编程语言为它和我们喜爱的特性提供了支持。

DropBox

DropBox开启了在线文档存储革命，并已成为人们日常生活的一部分。我们现在几乎把所有东西都存储在云端。Dropbox允许我们使用Python的强大功能来存储、同步和共享几乎任何东西。

调查猴子

Survey Monkey是最大的在线调查公司。他们可以在重写后的Python网站上每天处理超过100万条回复。

Quora

Quora是在线提问和从个人社区获得答案的首选网站。在他们的Python网站上，相关的结果由这些社区成员回答、编辑和组织。

Bitly的

Bitly URL缩短服务和分析的大部分代码都是用Python构建的。他们的服务每天可以处理数以亿计的事件。

Reddit

Reddit被称为互联网的头版。它是基于数千种不同类别的在线查找信息或娱乐的地方。帖子和链接是用户生成的，并通过投票提升到顶部。Reddit的许多功能都依赖于Python。

Hipmunk

Hipmunk是一个在线旅游网站，通过比较顶级旅游网站来为你找到最优惠的价格。这个Python网站的工具可以让你找到你的目的地最便宜的酒店和航班。

点击这里了解更多: 25-of-the-most-popular-python-and-django-websites, What-are-some-well-known-sites-running-on-Django

目前在Django上构建的“最大”站点是什么?(我主要通过用户流量来衡量规模) Pinterest disqus.com 更多信息请点击:https://www.shuup.com/en/blog/25-of-the-most-popular-python-and-django-websites/

Django能每天处理10万名用户，每个用户访问站点几个小时吗? 是的，但是要使用正确的架构，数据库设计，使用缓存，使用负载平衡和多个服务器或节点

像Stack Overflow这样的站点可以在Django上运行吗? 是的，只需要按照第二个问题中提到的答案