负荷/压力testing方法。 期望什么和如何解释结果？

我从来没有用Django的设置，所以可能无法进入Django的细节。 如果你能够提供CPU，IO，内存统计信息，当你达到每秒100个请求时，这将是非常好的。 根据您的资源紧缩的性质，您可能会因各种原因得到20秒的延迟。 如果不知道压力下系统的健康状况，您可能无法理解性能统计数据。 开始的好地方可能是Amazon CloudWatch指标和/或使用适当的graphics工具（如Graphite或Ganglia）启用对Munin，Nagios或类似工具的监控。 即使跟踪vmstat输出也可能揭示很多事情。

识别您的问题的关键是收集有关您的系统的健康的足够的数据，并遵循它。 您可以简单地在Graphite上绘制您的stream量趋势以及CPU使用率，IO等待，上下文切换，中断数量，可用内存等其他统计数据，并尝试将这些数据共同关联起来。 你甚至可以将你的请求周期分解成数据库，中间件和渲染阶段，并跟踪每个阶段所花费的时间。

1. 检查数据库查询是否缓慢。 我不确定这一点，但RDS可能为您提供缓慢查询的统计数据。 你可能想优化这些。
2. 如果CPU导致瓶颈，并且在高峰stream量期间看到CPU峰值，则可能需要检查处理过程中的峰值和零点处理状况，以确定是否在CPU上出现问题，从而使您的Web服务器在一段时间内不可用（导致20秒延迟）。 此外，你可以想出优化这个过程的措施，或者如果这是不可能的，你可能想切换到一个c1.xlarge实例。
3. 如果您的服务器遇到内存紧缩并在高峰stream量期间显示可用内存不足，则可以检查应用程序内存密集的区域。 您可能希望在这些区域进行优化，或者通过将实例升级到高内存备选scheme来投入更多的内存。 此外，你甚至可以考虑调整你的应用程序代码，使你的内存绑定进程cpu-bound。 通常在内存紧缩期间CPU利用率不高。
4. 如果你的服务器的CPU利用不足，甚至没有看到内存紧缩，那么你的系统很可能会花费大量时间在IO等待中。 这可能是由于任何依赖关系中的延迟。 在使用vmstat高峰负载期间，还要检查上下文切换和中断的数量。 如果您select运行更多数量的工作进程而不是可用的内核数量，则可能会发生这种情况。 服务器也可能正在等待块IO。 有些在EBS上遇到了阻塞IO延迟，虽然我很酷。

希望这可以帮助。

首先，你需要确定这个Web服务的瓶颈。 这可能是缓慢的数据库查询和/或糟糕的Django性能。 请注意，大多数用于快速Web应用程序开发（ Django性能 ）的框架并没有针对速度进行真正的优化。 除非你能负担得起使用许多服务器和负载平衡，否则你不能真正期待很好的性能。

反正…对于初学者我会尽力：

1. 检查关键SQL查询的速度，并在必要时优化查询。 考虑使用memcached来cachingSQL查询的结果（您可能需要对代码进行一些更改）。
2. testingdjango可以处理多less个请求（有和没有数据库查询）
3. 检查一个典型的请求/响应的大小，并问自己，如果你的硬盘驱动器/连接可以处理这种types的stream量。 使用像IOTOP这样的I / O监视可以提供一些帮助。
4. 检查你的CPU是否可以处理这种stream量 – 使用top命令。