---
title: "\u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u2014 Dinext"
description: "\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439."
space: "Docs"
url: "https://docs.dinext.ru/docs/servisy-platformy/vysokie-nagruzki"
updated: "2026-07-09"
---

# Высокие нагрузки

## Назначение

Сервис описывает поддержку стабильной работы системы при росте числа пользователей и операций. Включает обработку нагрузки через воркеры, очереди и настройки БД , оптимизацию больших списков и канбана , а также общие рекомендации по масштабированию.

## Цели и задачи

- Обрабатывать рост одновременных запросов за счет пула воркеров и очередей.
- Оптимизировать запросы к БД и избегать N+1 и тяжелых отчетов в основном процессе.
- Выносить длительные операции в фоновые задания (bench worker).
- Оптимизировать представления с большим количеством карточек (канбан, списки) через Dinext и пагинацию.
- Мониторить производительность и настраивать лимиты и кэширование.

## Для кого

- Администраторы и DevOps при настройке воркеров и БД.
- Разработчики при написании отчетов и фоновых задач.
- Руководители ИТ при планировании масштабирования.

## Основные понятия

- **Воркер (worker)** — процесс обработки HTTP-запросов (gunicorn/uWSGI воркеры) и очередей заданий (bench worker). Увеличение числа воркеров повышает пропускную способность в пределах ресурсов сервера.
- **Очередь заданий** — разгрузка тяжелых операций в фоновые воркеры; основной веб-процесс не блокируется.
- **Оптимизация БД** — индексы, ограничение выборок (limit), избегание N+1 запросов; настройки пула соединений в database.py.
- **Dinext** — приложение для оптимизации отображения канбана при большом числе карточек (README).
- **Нагрузочное тестирование** — проверка поведения под пиковой нагрузкой до продакшена.

## Основные сущности / объекты

- **background_jobs.py**, **database.py** .
- **Dinext** (README).
- Конфигурация: количество воркеров веб-сервера и bench worker, лимиты БД, Redis (очереди).

## Основные сценарии / процессов

### Масштабирование воркеров и очередей

1. Увеличить число воркеров веб-сервера (gunicorn workers) в конфигурации в пределах числа ядер и RAM.
2. Запустить достаточное количество процессов bench worker для очередей short, default, long; при росте очередей добавить воркеры или оптимизировать время выполнения заданий.
3. Использовать отдельный Redis для очередей при высокой нагрузке; настроить персистентность и лимиты по документации.
4. Тяжелые отчеты и массовые операции выполнять через enqueue, а не в HTTP-запросе.

### Оптимизация запросов и представлений

1. В отчетах и списках ограничивать выборку (limit_page_length, фильтры); избегать загрузки всех записей сразу.
2. В коде избегать N+1: использовать get_all с полями и ссылками или join вместо цикла с запросами по одному документу.
3. Для канбана с тысячами карточек использовать Dinext при установке; отображать карточки порциями или виртуализировать список.
4. Добавлять индексы по полям, используемым в фильтрах и сортировках часто используемых списков (через миграции приложения).

### Мониторинг и настройка БД

1. Мониторить время отклика страниц и запросов к БД; выявлять медленные запросы через логи или мониторинг СУБД.
2. Настроить пул соединений и таймауты в database.py (или в конфигурации) в соответствии с нагрузкой.
3. Периодически анализировать и оптимизировать тяжелые отчеты и скрипты; кэшировать редко меняющиеся данные при возможности.
4. При росте данных планировать партиционирование или архивирование старых записей по регламенту.

## Правила и ограничения

- Рост воркеров увеличивает потребление RAM; балансировать с доступными ресурсами сервера.
- БД остается узким местом при большом числе одновременных запросов; рассмотрите read replicas и оптимизацию запросов перед бесконечным увеличением воркеров.
- Dinext решает проблему отрисовки большого числа карточек на клиенте; серверная выборка по-прежнему должна быть ограничена (пагинация, lazy load).

## Результаты / отчетность

- Стабильное время отклика при пиковой нагрузке.
- Отсутствие накопления очереди заданий при нормальной нагрузке.
- Метрики мониторинга (RPS, время ответа, использование CPU/RAM, очередь заданий) для принятия решений по масштабированию.

## Типовые вопросы и ошибки (FAQ)

### Страницы открываются медленно при многих пользователях

Проверьте: количество воркеров веб-сервера; время выполнения запросов к БД (медленные запросы в логах); не выполняются ли тяжелые операции в основном запросе — перенесите их в фоновые задания. Проверьте нагрузку на БД и при необходимости добавьте индексы или оптимизируйте запросы.

### Канбан «подвисает» при большом числе карточек

Установите и используйте Dinext для этого представления; приложение оптимизирует отрисовку. Дополнительно ограничьте выборку на сервере (фильтр по проекту/статусу, пагинация по страницам канбана).

### Как понять, сколько воркеров нужно?

Эмпирически: начать с 2–4 воркеров веб-сервера и 1–2 bench worker на очередь; мониторить использование CPU и время ожидания в очереди. При росте очереди заданий — добавить воркеров очередей; при росте времени ответа страниц — добавить веб-воркеров или оптимизировать код. Нагрузочное тестирование поможет оценить лимиты.

## Связанные темы

- [Фоновые задания](/docs/servisy-platformy/fonovye-zadaniya)
- [Отказоустойчивость](/docs/servisy-platformy/otkazoustoychivost)
- [Мониторинг](/docs/servisy-platformy/monitoring)
- [Задачи](/docs/biznes-funktsii/zadachi)