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Django适合做大用户量的系统吗？

分几点来答：

1. 首先，这其实是个技术选型题。

做技术选型的时候不能单纯的考虑性能，应该优先考虑业务类型，以及团队水平。另外的话，框架只是其中一环，还有配套呢。

如果是数据驱动型，尤其是要用吗？到关系型数据库，那么选择Django足以，ORM会比较省事，但是性能损耗是个很明显的问题。不过还是看团队，如果大家玩flask或者bottle都贼溜，那么还要什么Django，自己造就行了。（题外话，不过你得提防比较水的人破坏整体结构）

如果下游是由很多微服务构成的，Tornado处理起来会有一定优势，用它的异步模型。

2. Django能抗多少量？

上面选型如果定下来Django了，那么剩下的就是“Where there is a will, there is a way”的问题。这个问题跟“Where there is a way, there is a will”的差别在于，并不是框架能支撑你到多大的并发量，而是你想要抗住很大的并发量，怎么优化现有框架。

当你的项目大到一定程度，瓶颈基本不在框架上。

我们用Django开发对外的产品不多，量级10w 100w的都有，但是我们上线前的准备都是朝着要抗足够高的流量目标的（谁没有一颗抗万亿流量的心呢），并且要能够通过增加机器提高承载能力。当然有些业务类型没法通过简单的增加机器来进行扩容，那只能通过其他途径优化单机的TPS。所以最终压测的结果都要远高于真实流量。百万量级的产品，扛起来并不费力。不过还是强调一下，看业务类型！

3. 用户体验问题

当量级变大之后，影响用户体验吗？

用户体验分很多方面，包括交互，设计，前端，后端。这里讨论的是后端，那么就说后端。后端对用户体验的影响只有一个——那就是响应时间。当你的网站或者接口有一个用户访问时，能在短时间内返回response，那么，当用户量达到10w时，是否能在同样的时间内返回response呢？这是个问题。

对于后端来说，把响应时间控制在合理的范围之内是很重要的。20ms和30ms或许差别不大，但是50ms跟100ms会有明显差别。

怎么衡量合理的返回时间呢？

这块还是得说点细节，比方说Django的系统，一个用户请求进来了，需要涉及多少次Redis查询，平均每次响应时间是多少；涉及到多少次内网或者外网的HTTP请求，平均响应时间是多少；涉及到多少次MySQL查询，平均响应时间是多少。

所以大家面试时都喜欢问一个问题：用户输入网址之后，到页面展示出来的详细过程是什么？

当你知道了所有的细节之后，你就能知道，如果系统只涉及到Redis查询，那应该多少ms内返回是合理的，如果你发现nginx日志里面的后端响应时间高于你的预期，那你就得排查下了。其他的也是类似。