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python - Channels：如何在 Windows Server 上使用 Redis 通道层作为后端来处理大量并发用户？

问题描述

我有一个消费者方法，它使用调度程序（apscheduler库）每 15 秒运行一次。此方法的目的是向频道组中的所有用户发送 JSON 数据。

def auto_update():
    group_name = 'auto_update'
    channel_layer = get_channel_layer()
    async_to_sync(channel_layer.group_send)(
        group_name,
        {
            'type': 'auto_update',  # this is the name of my consumer method which return json data
        }
    )

我已经在 daphne 服务器（作为 API 服务器）上部署了 Django 通道，而 Apache 服务器用于服务 HTTP/HTTPS 请求。

当并发用户增加超过 50（近似值）时，下一个用户将无法接收数据。

收到 403 握手错误。

这种情况的最佳实践是什么？在这里，我只需要向一个大组发送数据（超过 350-460 个并发用户可以达到 1000 个）。

操作系统： Windows Server 2008 R2

内存： 32GB

编辑-1：

在这台服务器上，有两个 daphne 实例正在运行。一个用于此应用程序，另一个用于同样具有 350 个并发用户的应用程序。

达芙妮命令：（作为windows服务）

daphne.exe -e ssl:8081:privateKey=cert\\development.key:certKey=cert\\development.crt --ws-protocol "graphql-ws" --proxy-headers real_time_data.asgi:application

通道层：

CHANNEL_LAYERS = {
    "default": {
        "BACKEND": "channels_redis.core.RedisChannelLayer",
        "CONFIG": {
            "hosts": [('localhost', 6379)],
        },
    },
}

可能是什么问题？我读过 daphne 可以轻松处理成千上万的用户。有人可以帮助我调试以找到路由原因吗？

编辑2：

来自@MatthausWoolard共享的文档，

A.3.1 Redis 在 Windows 上的缺点

Windows 不支持 fork 系统调用，Redis 在各种情况下使用它来将其数据库转储到磁盘。如果没有 fork 的能力，Redis 无法在不阻塞客户端的情况下执行一些必要的数据库保存方法，直到转储完成。

除了 Redis 之外，还有其他适合生产级用例的 Windows 服务器替代方案吗？或者有什么解决办法？

标签： pythondjangorediswindows-server-2008django-channels

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