1. 开发背景
现有开源缓存代理中间件有twemproxy、codis等，其中twemproxy为单进程单线程模型，只支持memcache单机版和redis单机版，都不支持集群版功能。
由于twemproxy无法利用多核特性，因此性能低下，短连接QPS大约为3W，长连接QPS大约为13W，同时某些场景时延抖动厉害。
为了适应公有云平台上业务方的高并发需求，因此决定借助于twemproxy来做二次开发，把nginx的高性能、高可靠、高并发机制引入到twemproxy中，通过master+多worker进程来实现七层转发功能。
2 Twemproxy
2.1 Twemproxy简介
Twemproxy 是一个快速的单线程代理程序，支持 Memcached ASCII协议和更新的Redis协议。它全部用C写成，使用Apache 2.0 License授权。支持以下特性：
i)速度快
ii)轻量级
iii)维护持久的服务器连接
iiii)启用请求和响应的管道
iiiii)支持代理到多个后端缓存服务器
iiiii)同时支持多个服务器池
iiiiii)多个服务器自动分享数据
iiiiiii)可同时连接后端多个缓存集群
iiiiiiii)实现了完整的 memcached ascii 和 redis 协议.
iiiiiiiii)服务器池配置简单，通过一个 YAML 文件即可
iiiiiiiiii)一致性hash
iiiiiiiiii)详细的监控统计信息
iiiiiiiiiii)支持 Linux, *BSD, OS X and Solaris (SmartOS)
iiiiiiiiiiii)支持设置HashTag
iiiiiiiiiiiiiii)连接复用，内存复用，提高效率
2.2 memcache缓存集群拓扑结构
图1 twemproxy缓存集群拓扑图
如上图所示，实际应用中业务程序通过轮询不同的twemproxy来提高qps，同时实现负载均衡。
说明:官方memcache没有集群版和持久化功能，集群版和持久化功能由我们自己内部开发完成。
2.3 推特原生twemproxy瓶颈
如今twemproxy凭借其高性能的优势, 在很多互联网公司得到了广泛的应用，已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, 存在以下缺陷，如下：
i)单进程单线程, 无法充分发挥服务器多核cpu的性能
ii)当twemproxy qps短连接达到8000后，消耗cpu超过70%，时延陡增。
iii)大流量下造成IO阻塞，无法处理更多请求，qps上不去，业务时延飙升
iiii)维护成本高，如果想要充分发挥服务器的所有资源包括cpu、 网络io等，就必须建立多个twemproxy实例，维护成本高
iiiii)扩容、升级不便
原生twemproxy进程呈现了下图现象：一个人干活，多个人围观。多核服务器只有一个cpu在工作，资源没有得到充分利用。
3. Nginx
nginx是俄罗斯软件工程师Igor Sysoev开发的免费开源web服务器软件，聚焦于高性能，高并发和低内存消耗问题，因此成为业界公认的高性能服务器，并逐渐成为业内主流的web服务器。主要特点有：
i)完全借助epoll机制实现异步操作，避免阻塞。
ii)重复利用现有服务器的多核资源。
iii)充分利用CPU 亲和性（affinity），把每个进程与固定CPU绑定在一起，给定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性，减少进程调度开销。
iiii)请求响应快
iiiii)支持模块化开发，扩展性好
iiiii)Master+多worker进程方式，确保worker进程可靠工作。当worker进程出错时，可以快速拉起新的worker子进程来提供服务。
iiiiii)内存池、连接池等细节设计保障低内存消耗。
iiiiii)热部署支持，master与worker进程分离设计模式，使其具有热部署功能。
iiiiiii)升级方便，升级过程不会对业务造成任何伤害。
Nginx多进程提供服务过程如下图所示：
4 Nginx master+worker多进程机制在twemproxy中的应用
4.1 为什么选择nginx多进程机制做为参考？
Twemproxy和nginx都属于网络io密集型应用，都属于七层转发应用，时延要求较高，应用场景基本相同。
Nginx充分利用了多核cpu资源，性能好，时延低。
4.2 Master-worker多进程机制原理
Master-worker进程机制采用一个master进程来管理多个worker进程。每一个worker进程都是繁忙的，它们在真正地提供服务，master进程则很“清闲”，只负责监控管理worker进程, 包含：接收来自外界的信号，向各worker进程发送信号，监控worker进程的运行状态，当worker进程退出后(异常情况下)，会自动重新启动新的worker进程。
worker进程负责处理客户端的网络请求，多个worker进程同时处理来自客户端的不同请求，worker进程数可配置。
4.3 多进程关键性能问题点
master-worker多进程模式需要解决的问题主要有：
i)linux内核低版本(2.6以下版本), “惊群”问题
ii) linux内核低版本(2.6以下版本),负载均衡问题
iii)linux内核高版本(3.9以上版本)新特性如何利用
iii)如何确保进程见高可靠通信
iiii)如何减少worker进程在不同cpu切换的开销
iiiii)master进程如何汇总各个工作进程的监控数据
iiiiii)worker进程异常，如何快速恢复
4.3.1 linux内核低版本关键技术问题
由于linux低内核版本缺陷，因此存在”惊群”、负载不均问题，解决办法完全依赖应用层代码保障。
4.3.1.1 如何解决“惊群”问题
当客户端发起连接后，由于所有的worker子进程都监听着同一个端口，内核协议栈在检测到客户端连接后，会激活所有休眠的worker子进程，最终只会有一个子进程成功建立新连接，其他子进程都会accept失败。
Accept失败的子进程是不应该被内核唤醒的，因为它们被唤醒的操作是多余的，占用本不应该被占用的系统资源，引起不必要的进程上下文切换，增加了系统开销，同时也影响了客户端连接的时延。
“惊群”问题是多个子进程同时监听同一个端口引起的，因此解决的方法是同一时刻只让一个子进程监听服务器端口，这样新连接事件只会唤醒唯一正在监听端口的子进程。
因此“惊群”问题通过非阻塞的accept锁来实现进程互斥accept()，其原理是：在worker进程主循环中非阻塞trylock获取accept锁，如果trylock成功，则此进程把监听端口对应的fd通过epoll_ctl()加入到本进程自由的epoll事件集；如果trylock失败，则把监听fd从本进程对应的epoll事件集中清除。
Nginx实现了两套互斥锁：基于原子操作和信号量实现的互斥锁、基于文件锁封装的互斥锁。考虑到锁的平台可移植性和通用性，改造twemproxy选择时，选择文件锁实现。
如果获取accept锁成功的进程占用锁时间过长，那么其他空闲进程在这段时间内无法获取到锁，从而无法接受新的连接。最终造成客户端连接相应时间变长，qps低，同时引起负载严重不均衡。为了解决该问题，选择通过post事件队列方式来提高性能，trylock获取到accept锁成功的进程，其工作流程如下：
1.trylock获取accept锁成功
2.通过epoll_wait获取所有的事件信息，把监听到的所有accept事件信息加入accept_post列表，把已有连接触发的读写事件信息加入read_write_post列表。
3.执行accept_post列表中的所有事件
4.Unlock锁
5.执行read_write_post列表中的事件。
Worker进程主循环工作流程图如下：
从上图可以看出，worker进程借助epoll来实现网络异步收发，客户端连接twemproxy的时候，worker进程循环检测客户端的各种网络事件和后端memcached的网络事件，并进行相应的处理。
twemproxy各个进程整体网络i/o处理过程图如下：
4.3.1.2 如何解决“负载均衡“问题
在多个子进程争抢处理同一个新连接事件时，一定只有一个worker子进程最终会成功建立连接，随后，它会一直处理这个连接直到连接关闭。这样，如果有的子进程“运气”很好，它们抢着建立并处理了大部分连接，其他子进程就只能处理少量连接，这对多核cpu架构下的应用很不利。理想情况下，每个子进程应该是平等的，每个worker子进程应该大致平均的处理客户端连接请求。如果worker子进程负载不均衡，必然影响整体服务的性能。
nginx通过连接阈值机制来实现负载均衡，其原理如下：每个进程都有各自的最大连接数阈值max_threshold和当前连接阈值数local_threshold，和当前连接数阈值，进程每接收一个新的连接，local_threshold增一，连接断开后，local_threashold减一。如果local_threshold超过max_threshold，则不去获取accept锁，把accept机会留给其他进程，同时把local_threshold减1，这样下次就有机会获取accept锁，接收客户端连接了。
在实际业务应用中，有的业务采用长连接和twemproxy建立连接，连接数最大可能就几百连接，如果设置max_threshold阈值过大，多个连接如果同时压到twemproxy，则很容易引起所有连接被同一个进程获取从而造成不均衡。
为了尽量减少负载不均衡，在实际应用中，新增了epoll_wait超时时间配置选项，把该超时时间设短，这样减少空闲进程在epoll_wait上的等待事件，从而可以更快相应客户端连接，并有效避免负载不均衡。
4.3.2 Linux内核高版本TCP REUSEPORT特性如何利用
4.3.2.1 什么是reuseport？
reuseport是一种套接字复用机制，它允许你将多个套接字bind在同一个IP地址/端口对上，这样一来，就可以建立多个服务来接受到同一个端口的连接。
4.3.2.2 支持reuseport和不支持reuseport的区别
如果linux内核版本小于3.9，则不支持reuseport(注:部分centos发行版在低版本中已经打了reuseport patch,所以部分linux低版本发行版本也支持该特性)。
不支持该特性的内核，一个ip+port组合，只能被监听bind一次。这样在多核环境下，往往只能有一个线程（或者进程）是listener，也就是同一时刻只能由一个进程或者线程做accept处理，在高并发情况下，往往这就是性能瓶颈。其网络模型如下:
在Linux kernel 3.9带来了reuseport特性，它可以解决上面的问题，其网络模型如下:
reuseport是支持多个进程或者线程绑定到同一端口，提高服务器程序的吞吐性能，其优点体现在如下几个方面:
i)允许多个套接字 bind()/listen() 同一个TCP/UDP端口
ii)每一个线程拥有自己的服务器套接字
iii)在服务器套接字上没有了锁的竞争，因为每个进程一个服务器套接字
iiii)内核层面实现负载均衡
iiiii)安全层面，监听同一个端口的套接字只能位于同一个用户下面
4.3.3 Master进程和worker进程如何通信？
由于master进程需要实时获取worker进程的工作状态，并实时汇总worker进程的各种统计信息，所以选择一种可靠的进程间通信方式必不可少。
在twemproxy改造过程中，直接参考nginx的信号量机制和channel机制(依靠socketpair)来实现父子进程见通信。Master进程通过信号量机制来检测子进程是否异常，从而快速直接的反应出来；此外，借助socketpair，封装出channel接口来完成父子进程见异步通信，master进程依靠该机制来统计子进程的各种统计信息并汇总，通过获取来自master的汇总信息来判断整个twemproxy中间件的稳定性、可靠性。
配置下发过程：主进程接收实时配置信息，然后通过channel机制发送给所有的worker进程，各个worker进程收到配置信息后应答给工作进程。流程如下:
获取监控信息流程和配置下发流程基本相同，master进程收到各个工作进程的应答后，由master进程做统一汇总，然后发送给客户端。
4.3.4 如何减少worker进程在不同cpu切换的开销
CPU 亲和性（affinity） 就是进程要在某个给定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。
Linux 内核进程调度器天生就具有被称为 软 CPU 亲和性（affinity） 的特性，这意味着进程通常不会在处理器之间频繁迁移。这种状态正是我们希望的，因为进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。具体参考sched_setaffinity函数。
4.3.5 worker进程异常如何减少对业务的影响？
在实际线上环境中，经常出现这样的情况:某个多线程服务跑几个月后，因为未知原因进程挂了，最终造成整个服务都会不可用。
这时候，master+多worker的多进程模型就体现了它的优势，如果代码有隐藏的并且不容易触发的bug，某个时候如果某个请求触发了这个bug，则处理这个请求的worker进程会段错误退出。但是其他worker进程不会收到任何的影响，也就是说如果一个改造后的twemproxy起了20个worker进程，某个时候一个隐藏bug被某个请求触发，则只有处理该请求的进程段错误异常，其他19个进程不会受到任何影响，该隐藏bug触发后影响面仅为5%。如果是多线程模型，则影响面会是100%。
如果某个worker进程挂了，master父进程会感知到这个信号，然后重新拉起一个worker进程，实现瞬间无感知”拉起”恢复。以下为模拟触发异常段错误流程：
如上图所示，杀掉31420 worker进程后，master进程会立马在拉起一个31451工作进程，实现了快速恢复。
多进程异常，自动”拉起”功能源码，可以参考如下demo：
https://github.com/y123456yz/reading-code-of-nginx-1.9.2/blob/master/nginx-1.9.2/src/demo.c
5 网络优化
5.1 网卡多队列
在实际上线后，发现软中断过高，几乎大部分都集中在一个或者几个CPU上，严重影响客户端连接和数据转发，qps上不去，时延抖动厉害。
RSS（Receive Side Scaling）是网卡的硬件特性，实现了多队列，可以将不同的流分发到不同的CPU上。支持RSS的网卡，通过多队列技术，每个队列对应一个中断号，通过对每个中断的绑定，可以实现网卡中断在cpu多核上的分配，最终达到负载均衡的作用。
5.2 可怕的40ms
原生twemproxy在线上跑得过程中，发现时延波动很大，抓包发现其中部分数据包应答出现了40ms左右的时延，拉高了整体时延抓包如下(借助tcprstat工具)：
解决办法如下：在recv系统调用后，调用一次setsockopt函数，设置TCP_QUICKACK。代码修改如下：
6 Twemproxy改造前后性能对比 (时延、qps对比)
6.1 线上真实流量时延对比
6.1.1 改造前线上twemproxy集群时延
线上集群完全采用开源twemproxy做代理，架构如下：
未改造前线上twemproxy+memcache集群，qps=5000~6000，长连接，客户端时延分布如下图所示：
在twemproxy机器上使用tcprstat监控到的网卡时延如下:
从上面两个图可以看出，采用原生twemproxy,时延高，同时抖动厉害。
6.1.2 参照nginx改造后的twemproxy时延
线上集群一个twemproxy采用官方原生twemproxy，另一个为改造后的twemproxy，其中改造后的twemproxy配置worker进程数为1，保持和原生开源twemproxy进程数一致，架构如下：
替换线上集群两个代理中的一个后(影响50%流量)，长连接，qps=5000~6000，客户端埋点监控时延分布如下:
替换两个proxy中的一个后，使用tcprstat在代理集群上面查看两个代理的时延分布如下:
原生twemproxy节点机器上的时延分布:
另一个改造后的twemproxy节点机器上的时延分布：
总结：替换线上两个proxy中的一个后，客户端时间降低了一倍，如果线上集群两个代理都替换为改造后的twemproxy，客户端监控时延预计会再降低一倍，总体时延降低3倍左右。
此外，从监控可以看出，改造后的twemproxy时延更低，更加稳定，无任何波动。
6.2 参考nginx多进程改造后的twemproxy线下压测结果(开启reuseport功能)
监听同一个端口，数据长度100字节，压测结果如下：
linux内核版本:linux-3.10
物理机机型： M10(48 cpu)
多进程监听同一个端口，数据长度150字节，压测结果如下：
linux内核版本:linux-3.10
物理机机型： TS60 (24 cpu)
7 总结
7.1 多进程、多线程机制选择
选择参照nginx多进程机制，而不选择多线程实现原因主要有:
1) 多进程机制无锁操作，实现更容易
2) 多进程的代理，整个worker进程无任何锁操作，性能更好
3) 如果是多线程方式，如果代码出现bug段错误，则整个进程挂掉，整个服务不可用。而如果是多进程方式，因为bug触发某个worker进程段错误异常，其他工作进程不会受到如何影响，20个worker进程，如果触发异常，同一时刻只有有1/20的流量受到影响。而如果是多线程模式，则100%的流量会受到影响。
4) worker进程异常退出后，master进程立马感知拉起一个新进程提供服务，可靠性更高。
5) 配置热加载、程序热升级功能实现更加容易
7.2 参照nginx改造后的twemproxy特性
支持nginx几乎所有的优秀特性，同时也根据自己实际情况新增加了自有特性:
1) master+多worker进程机制
2) 适配所有linux内核版本，内核低版本惊群问题避免支持
3) quic_ack支持
4) reuser_port适配支持
5) worker进程异常，master进程自动拉起功能支持
6) 90%、95%、98%、100%平均时延统计功能支持
7) memcache单机版、集群版支持
8) redis单机版、集群版支持
9) 二进制协议、文本协议同时支持
10) redis、memcache集群在线扩容、缩容、数据迁移支持，扩缩容、数据迁移过程对业务无任何影响。
11) 多租户支持，一个代理可以接多个memcache、redis集群，并支持混部。
12) mget、gets、sets等批量处理命令优化处理
13) 慢响应日志记录功能支持
14) 内存参数实时修改支持
15) 详细的集群监控统计功能
16) CPU亲缘性自添加
17)内存配置动态实时修改
7.3后期计划
添加如下功能:
i) 配置文件热加载支持。
ii) 代码热升级功能支持。
7.4 长远规划展望
抽象出一款类似nginx的高性能代理软件，nginx支持http协议，我们的支持tcp协议代理，覆盖nginx所有功能，包括前面提到的所有功能，同时支持模块化开发。这样，很多的tcp协议代理就无需关心网络架构底层实现，只需要根据需要开发对应的协议解析模块，和自己关心的统计、审计等功能功能，降低开发成本。现有开源的中间件，很大一部分都是tcp的，有自己的私有tcp协议，把这个抽象出来，开发成本会更低
对nginx有兴趣的可以源码分析参考：
1 import re
2 import requests
3
4
5 url = "https://www.newegg.cn/Product/A36-125-E5L.htm?neg_sp=Home-_-A36-125-E5L-_-CountdownV1"
6 res = requests.get(url)
7 result = re.findall("name:'www.yongshi123.cn(.+?)', price:'(.+?)'", res.text)
8 print(result)
复制代码
难一点的方法是把图片下载到本地之后进行识别，由于这个图片的清晰度很高，也没有扭曲或者加入干扰线什么的，所以可以直接使用OCR进行识别。但是用这种方法的话需要安装好Tesseract-OCR，这个工具的安装过程还是比较麻烦的。用这种方法破解的代码如下：
复制代码
1 import requests
2 import pytesseract
3 from PIL import Image
4 from lxml import etree
5
6
7 url = "https://www.wujirongyaoy.com /Product/A36-125-E5L.htm?neg_sp=Home-_-A36-125-E5L-_-CountdownV1"
8 res = requests.get(url)
9 et = etree.HTML(res.www.dfgjpt.com text)
10 img_url = et.xpath('//*[@id="priceValue"]/span/strong/img/@src')[0]
11 with open(www.yongshiyule178.com'price.png'www.yingka178.com,'wb') as f:
12 f.write(requests.get(img_url).content)
13 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd www.jiahuayulpt.com= 'E:/Python/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
14 text = pytesseract.image_to_string(Image.open('price.png'))
15 print(text)
16 # 6999.00
内核网卡时延分析工具:
https://github.com/y123456yz/tcprstat
twemproxy源码分析:
https://github.com/y123456yz/Reading-and-comprehense-twemproxy0.4.1
内核协议栈延迟确认机制：
https://github.com/y123456yz/Reading-and-comprehense-linux-Kernel-network-protocol-stack
Django的rest_framework的视图之Mixin类编写视图源码解析 Mixin类编写视图 我们这里用auther表来做演示，先为auther和autherdetail写2个url url(r'^autherdetail/(?P<id>\d+)', views.Book_detail_cbv.as_view(), name="autherdetail"), url(r'^auther/', views.Book_cbv.as_view(),name="auther"), 然后分别为这2个类写对应的序列化的类 class authermodelserializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = models.Auther fields = "__all__" 下面我们开写视图函数 需要在view文件中导入2个模块 1 2 from rest_framework import mixins from rest_framework import generics 先介绍一下mixins类，我们主要用mixins类来对queryset对象或者model对象做操作 mixins.ListModelMixin 这个是用来显示queryset的数据 mixins.CreateModelMixin 这个用来创建一条model对象 mixins.RetrieveModelMixin 这个是用来显示一个model对象 mixins.DestroyModelMixin 这个是用来删除一个model对象 mixins.UpdateModelMixin 这个是用来更新一个model对象 下面我们一个一个来看下面的类 1、看下mixins.ListModelMixin 这个类就只有一个方法，list方法，我们看下面的代码其实很熟悉，就是把一个queryset对象做序列化后，然后把序列化后的结果返回 class ListModelMixin(object): """ List a queryset. """ def list(self, request, *args, **kwargs): queryset = self.filter_queryset(self.get_queryset()) page = self.paginate_queryset(queryset) if page is not None: serializer = self.get_serializer(page, many=True) return self.get_paginated_response(serializer.data) serializer = self.get_serializer(queryset, many=True) return Response(serializer.data) 我们这里看到get_serializer中的参数有个queryset，那么这个queryset是什么呢？ 通过上面的图，我们大致可以猜到，是由self.get_queryset()这个方法返回的结果，那么这个方法又干了什么呢？ 首先我们要清楚self是什么？ 从上面的图我们知道，self其实就是Auther_view这个类的实例对象，这个实例对象根本就没有get_queryset这个方法，但是由于这个类继承了3个类，我们一个一个找，最终在 generics.GenericAPIView这个类中找到了get_queryset这个方法 def get_queryset(self): """ Get the list of items for this view. This must be an iterable, and may be a queryset. Defaults to using `self.queryset`. This method should always be used rather than accessing `self.queryset` directly, as `self.queryset` gets evaluated only once, and those results are cached for all subsequent requests. You may want to override this if you need to provide different querysets depending on the incoming request. (Eg. return a list of items that is specific to the user) """ assert self.queryset is not None, ( "'%s' should either include a `queryset` attribute, " "or override the `get_queryset()` method." % self.__class__.__name__ ) queryset = self.queryset if isinstance(queryset, QuerySet): # Ensure queryset is re-evaluated on each request. queryset = queryset.all() return queryset 我们可以很清晰的看到get_queryset这个方法返回的结果就是self.queryset 那么self.queryset这个是什么呢？ 我们在Auhter_view这个类中已经定义了这个类变量，所以我们这里定义的2个类变量的名称是固定的，不能随意修改的，属于配置项 下面我们走的流程就和之前差不多了 先定义get请求的处理的函数 因为mixins.ListModelMixin这个类是为了显示queryset对象的类，那么下面我们进入这个类 所以我们在get方法中，直接调用list方法的返回结果就是我们想要的结果 2、在来看mixin.CreateModelMixin类 这个类是为了创建一个model对象 首先进入这个类，看下具体的代码 class CreateModelMixin(object): """ Create a model instance. """ def create(self, request,www.wujirongyaoy.com *args, **kwargs): serializer = self.get_serializer(data=request.data) serializer.is_valid(raise_www.yongshiyule178.com exception=True) self.perform_create( www.dfgjpt.com serializer) headers = self.get_success_headers(serializer.www.feifanyule.cn data) return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED, headers=headers) def perform_create(self, www.jiahuayulpt.com serializer): serializer.save() def get_success_headers(self, data): try: return {'Location': www.yongshi123.cn str(data[api_settings.URL_FIELD_NAME])} except (TypeError, www.dashuj5.com KeyError): return {} 下面我们来分析一下代码 首先这里有个self.get_serializer方法，这个方法也在generics.GenericAPIView类中 下面我们在来看下get_serializer方法 def get_serializer(self, *args, **kwargs): """ Return the serializer instance that should be used for validating and deserializing input, and for serializing output. """ serializer_class = self.get_serializer_class() kwargs['context'] = self.get_serializer_context() return serializer_class(*args, **kwargs) 我们在来看下get_serializer_class这个方法 我们看到非常清楚，这个函数的返回值就是我们先前定义个serializer_class的类变量，所以这个类变量的名称也不能修改，必须要这么写，属于一个配置类的变量 流程我们已经梳理清楚了，下面我们在看下post请求的视图函数 post请求调用的mixins.CreateModelMixin类中的create方法 class CreateModelMixin(object): """ Create a model instance. """ def create(self, request, *args, **kwargs): serializer = self.get_serializer(data=request.data) serializer.is_valid(raise_exception=True) self.perform_create(serializer) headers = self.get_success_headers(serializer.data) return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED, headers=headers) 最后我们在看下perform.create这个方法，是不是很熟悉了，调用save方法保存 3、然后来看下mixins.RetriveModelMixin类 先看下这个类的代码 class RetrieveModelMixin(object): """ Retrieve a model instance. """ def retrieve(self, request, *args, **kwargs): instance = self.get_object() serializer = self.get_serializer(instance) return Response(serializer.data) 然后在来看下get_object这个方法干了什么，这个方法同样在generics.GenericAPIView类中，我们一猜就知道这个方法是获取一个model对象，然后对这个model对象进行序列化处理 def get_object(self): """ Returns the object the view is displaying. You may want to override this if you need to provide non-standard queryset lookups. Eg if objects are referenced using multiple keyword arguments in the url conf. """ queryset = self.filter_queryset(self.get_queryset()) # Perform the lookup filtering. lookup_url_kwarg = self.lookup_url_kwarg or self.lookup_field assert lookup_url_kwarg in self.kwargs, ( 'Expected view %s to be called with a URL keyword argument ' 'named "%s". Fix your URL conf, or set the `.lookup_field` ' 'attribute on the view correctly.' % (self.__class__.__name__, lookup_url_kwarg) ) filter_kwargs = {self.lookup_field: self.kwargs[lookup_url_kwarg]} obj = get_object_or_404(queryset, **filter_kwargs) # May raise a permission denied self.check_object_permissions(self.request, obj) return obj 我们看到这个方法确实返回一个obj对象 最后看下get请求，调用mixins。RetrieveModelMixin类中的retieve方法返回我们要查询的结果 4、然后我们在看下mixins.DestroyModelMixin类 直接拿到model独享，然后调用perform_destory方法删除这个model对象 class DestroyModelMixin(object): """ Destroy a model instance. """ def destroy(self, request, *args, **kwargs): instance = self.get_object() self.perform_destroy(instance) return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT) def perform_destroy(self, instance): instance.delete() 然后我们在看下视图函数中是如何处理delete请求的 class Autherdetail_view(mixins.RetrieveModelMixin,mixins.DestroyModelMixin,mixins.UpdateModelMixin,generics.GenericAPIView): queryset = models.Auther.objects.all() serializer_class = authermodelserializer def get(self,request,*args,**kwargs): return self.retrieve(request,*args,**kwargs) def delete(self,request,*args,**kwargs): return self.destroy(request,*args,**kwargs) 直接返回mixins.DestoryModelMixins的detory函数的返回值就可以了 5、最后看下mixins.UpdateModelMixin类 同样，先获取model对象，然后获取序列化类，然后把model对象和request.data一起传递给序列化类 序列化类在调用调用sava方法保存数据 class UpdateModelMixin(object): """ Update a model instance. """ def update(self, request, *args, **kwargs): partial = kwargs.pop('partial', False) instance = self.get_object() serializer = self.get_serializer(instance, data=request.data, partial=partial) serializer.is_valid(raise_exception=True) self.perform_update(serializer) if getattr(instance, '_prefetched_objects_cache', None): # If 'prefetch_related' has been applied to a queryset, we need to # forcibly invalidate the prefetch cache on the instance. instance._prefetched_objects_cache = {} return Response(serializer.data) def perform_update(self, serializer): serializer.save() def partial_update(self, request, *args, **kwargs): kwargs['partial'] = True return self.update(request, *args, **kwargs) 我们在看put请求的视图函数 class Autherdetail_view(mixins.RetrieveModelMixin,mixins.DestroyModelMixin,mixins.UpdateModelMixin,generics.GenericAPIView): queryset = models.Auther.objects.all() serializer_class = authermodelserializer def get(self,request,*args,**kwargs): return self.retrieve(request,*args,**kwargs) def delete(self,request,*args,**kwargs): return self.destroy(request,*args,**kwargs) def put(self,request,*args,**kwargs): return self.update(request,*args,**kwargs)