@oldcai
我感觉还是数据库没优化好的原因
最快捷的办法还是去找个 DBA 把，做做分析，要分库的分库，要优化的优化，要分离的分离。
& Rabbitmq 的性能是靠谱的，百万级别的没问题的。 我说的大小是指每个消息的大小，数据大小超过了 4K ， Redis 会慢的一塌糊涂。。。这是个坑点。

// 我只用过 青云的 postgresql ， 简单的读写分离。 供参考。

这跟用不用 Django 没什么关系。
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既然瓶颈在数据库，那就对数据库这一块进行分析（ django-debug-toolbar)
该索引的做索引，处理掉 slow sql 。
然后再看看哪些内容经常数据库操作的，多多移到 Redis ，减少压力。
还不行，看看是不是读多写少，搞读写分离。
taggit 库没用过， tag 功能都是自己实现的。
oauth2 库可以弃用，自己照着改，把存储从 sql 换成 redis ，压力会小的。
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从 rq 换成 redis ，如果异步消息大的话，这个是隐患，但 celery 和 rq 的库 会有几率出现 内存泄露。。都是坑。。。

CodeVS 缺设计。。。。

google 查 SSO
//用 token 也不是很麻烦

@qile1
主要得看每天 或者 每小时的调用频率。
访问量决定架构。
逻辑复杂度决定工期。

//个人觉得起码得千万用户 日百万的 api 请求，或者 几十几百个 T 的数据量 才能算得上 大型吧
//用 django 1 个月写了个 web ， 100g 的数据库生成，每天千人以上的访问量，也就一台阿里 双核 2g 服务器轻松抵御

//本来准备每个模块建立一个数据库，在建立一个统一认证的数据库，把这几个不同的库放到不同服务器，提高查询效率，后期大数据多个系统可以独立服务器提高处理能力，但是最近调查接触很少有这样设计的，大家有什么好建议？

你这系统 每日 pv 得上百万？

用户量几十万内 老老实实做好索引，结合 Redis ，用 mysql / postgrepsql 不会出现性能瓶颈。
数据库做 读写分离。

你说的这个设计叫 微服务化。

//如果让你设计这个，有什么建议或者好的方案
后端 python （ django ） 或者 ror 或者 go ，选 java 。。。选择 go dead....
前端 bootstrap 也算是技术啊 。。。。 SignalR...不就是个 WebSocket 嘛 也算不上什么技术。

功能都是传统 cms 的功能，也不说给多少人用，没法设计。

根本没看出来咋么大型了，逻辑多就算大型？。。。。

@samhjn
当年我还在高中 没有接手 用了某傻 x 开源 judge 方案
改名 codevs 后就换新的 judge 了 欢迎测试

OJ 最难的是 judge ，量小的话直接去参考 hustoj 就好。
量大 自己找 虚拟化 /容器化方案写沙盒。

前后端就是个样子货，不难但繁琐。

# -*- coding: utf-8 -*- 加了吗？
还是老实用 py3 吧 。。。。 彻底杜绝此类问题

sentry 把 drf 弄的丧病
推荐看看 taiga 的源码

@huyinjie
没清北那么高，但也差不多（说了都是裸考呀）
别忘记了 还有加分啊

@spencerqiu
& 貌似木有降一本线这种待遇，都是加 20 ， 40 ， 60 分。
裸考进去估计得伪清北的分数才够。
NOIP 假一等是指超全国一等基准线是吧， 全国基准线全国大学都不认。你在省里几等奖就是几等奖（苦逼的 ZJ 2 年差 10 分 2= 老 oier 的亲身体验）

明明是上海建筑大学。。。说好的今年，哦不 去年年底的建成呢 233
有几个熟人在那里，号称作业天天写到半夜三点。
住宿条件好到爆炸，三人一个寝室，实木家具+大房间，还有物业。。。

当个分母

ipdb 大法好

@echo1937
。。。 犯了个愚蠢的错误
开始不支持 Python2.。。

@yoa1q7y
Django 1.8 开始就转用 python3
并没有遇到什么问题，常见的库都支持 python3
Django 明年底的新版就开始不支持 Python3