Python3 下的 Django 在 4G 内存能支撑多少 qps？

这个问题没法给一个确定的数字。说“4G内存的Django能支撑多少QPS”，就像问“一辆2.0排量的车能跑多快”一样，答案完全取决于路况、车手和车子本身。

核心点在于，QPS（每秒查询数）的瓶颈很少是内存总量，而是应用逻辑、数据库、缓存、代码质量和部署架构。

给你几个关键因素和大致范围参考：

1. 应用类型：一个纯返回“Hello World”的简单视图，在优化后，单进程用4G内存可能能跑到几百甚至上千QPS。但如果涉及复杂的数据库查询、序列化、外部API调用，QPS可能瞬间掉到几十甚至个位数。
2. 数据库与缓存：这是最大的瓶颈点。没有缓存的复杂查询会直接拖垮性能。用了Redis或Memcached做缓存，性能会有数量级的提升。
3. WSGI服务器与工作进程：比如用Gunicorn，你通常会设置多个worker进程（例如 -w 4）。4G内存下，大概能稳定运行3-4个worker（每个约占用200-500MB，取决于应用）。更多的worker会导致内存交换，性能急剧下降。
4. 静态文件与媒体文件：一定要用Nginx/Apache等前端服务器来处理，别让Django自己处理，否则内存和CPU都不够用。

一个非常粗略的经验估算（在优化良好的前提下）：

• 极简API：可能达到 500 - 1500 QPS（Gunicorn + 3-4 workers，数据库压力极小）。
• 典型带数据库查询的API（有缓存）：可能在 100 - 300 QPS 范围。
• 复杂业务逻辑或重查询（无缓存）：可能 < 50 QPS。

想知道你具体应用的性能，唯一可靠的方法是进行压力测试。用 locust 或 ab (ApacheBench) 工具，在你的4G内存服务器上模拟真实请求。

总结：别猜，直接压测。