使用完全相同的代码，每次调用服务器上的logger方法（例如logger.debug）大约需要50毫秒，而在开发机上则少于1毫秒。记录器以一点点格式化输出到文件。

除了日志记录速度降低之外，服务器的速度是其两倍。

我正在Windows 7的VMWare内部运行的Ubuntu 11.04（Gnome）上进行开发。服务器正在运行Ubuntu Server 11.04（无GUI，纯控制台）。日志记录模块是官方的“日志记录”模块（“导入日志记录... logger = logging.getLogger（'mylogger'）”）。

知道是什么原因造成的吗？实在令人沮丧！

谢谢你的帮助！

编辑：两台机器返回其版本的“ Python 2.7.1+”。两台机器都运行64位Ubuntu。

硬盘配置服务器是软件RAID-1，而在开发计算机中只有一个驱动器。

EDIT2：接受了Fabian的回答，尽管它并不能完全解决问题，但还是很彻底的。

解决方案：写入控制台周期非常慢。我测试了将X写入文件，然后将X写入控制台，这比控制台慢了大约100倍。我不知道为什么会这样，但是我只是用另一台计算机上的ssh运行了我正在运行的东西，一切都解决了。

解决方案

如评论中所述，可能的原因是开发VM和生产计算机之间的磁盘速度不同。例如，两个系统中是否都具有相同类型的驱动器？SSD，SATA与SCSI，主轴速度和缓存等等？您的环境在IO方面有很大不同。桌面Windows和VMWare将使用激进的磁盘缓存，而您的生产Linux机器可能会出于安全考虑而出错，并等待更频繁地将数据提交到磁盘。也许Windows计算机在没有优化的情况下运行时，其驱动程序更适合其所拥有的磁盘类型？文件系统的差异也很明显，并且硬件的差异可能足以导致IO速度显着差异。您还可能在CPU和RAM速度上有很大差异。如今的台式机通常更关注原始速度，而服务器硬件将更关注可靠性。您最了解自己的设置，因此您可以在硬件性能方面比较这两个系统。

除此之外，您还可以通过以下方法了解实际情况：

首先，编写一个MWE以测试日志记录。您应该以实际代码为基础，并以类似方式使用日志记录，但这是一个小示例：

import logging

logging.basicConfig(filename="test.log", level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger("testlogger")

for i in range(0, 1000000):
    logger.info("iteration: %d", i)

然后在开发和生产计算机中的cProfile下运行脚本。请确保登录到与问题情况相同的文件系统，否则结果将不适用。

python -m cProfile testlogging.py

您将获得如下所示的输出：

57000501 function calls in 137.072 seconds

Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 UserDict.py:4(__init__)
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:1044(_fixupParents)
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:1085(Logger)
    2    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:1100(__init__)
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:1112(setLevel)
.....    .....    .....    .....    ..... ...............................

这应该使您了解导致生产机器运行缓慢的原因。特别要注意的事情：

• 寻找线阅读{method 'write' of 'file' objects}和{method 'flush' of 'file' objects}。这将告诉您Python花了多少时间写文件并将数据刷新到磁盘（在本例中为日志文件）。这两台机器之间有显着差异吗？如果是这样，那绝对是IO（磁盘）速度上的差异。然后，您应该查看服务器的磁盘设置，看看是否有什么可以做的以获得更好的磁盘性能。
• 查找第一percall列特别大的行。此列是在该函数中花费的总时间除以对该函数的调用次数。比较两台机器，您可能会发现造成差异的原因。
• 查找tottime列特别大的行。此列是该功能花费的总时间。同样，比较两台机器，您可能会发现速度差异的一些原因。

如果发现磁盘IO似乎是问题所在，则可以仅对文件进行原始写入即可进行其他测试。您可能会找到一个基准测试程序来测试磁盘吞吐量，但是您也可以只编写一个简单的C（或Python）程序，该程序将未格式化的数据写入文件，以确保它确实是纯磁盘性能。

最后一点：性能测试就像编程一样，是艺术，科学和工程的结合，尽管您可以遵循一些模式和建议，但每种情况都需要一些创新才能破解。因此，请尝试尝试，确保自己不要自欺欺人，玩得开心！祝好运！