最直接方式是在process_request和process_response中用time.perf_counter()打时间戳并计算差值，需覆盖异常路径，避免i/o，推荐接入prometheus记录耗时分布。
用 Django Middleware 记录每个请求的耗时
最直接的方式是在请求进入和离开时打时间戳，中间差值就是接口响应耗时。Django 的中间件天然适合这个场景，且不侵入业务逻辑。
关键点在于：必须在 process_request 和 process_response 中分别记录时间，不能只依赖 process_view（它不覆盖 404、静态文件等路径），也不能用装饰器——漏掉 admin、APIView 子类、DRF 路由等常见入口。
- 推荐在
settings.py的MIDDLEWARE列表最顶部插入自定义中间件，确保覆盖所有请求 - 用
time.perf_counter()而非time.time()，避免系统时钟回拨导致负耗时 - 注意异常路径：
process_exception里也要记录耗时，否则 500 错误的请求会丢失指标 - 不要在中间件里做 I/O 操作（如写文件、发 HTTP 请求），否则会拖慢所有请求；只存内存或发到日志/监控系统
把耗时数据送到 Prometheus 或 ELK
单纯打印到 console 或 log 文件没意义，生产环境需要聚合、报警和趋势分析。Prometheus + Grafana 是目前最轻量可靠的组合，ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）适合已有日志体系的团队。
如果选 Prometheus，核心是暴露一个 /metrics 端点，并用 Summary 类型指标记录耗时分布（比 Gauge 更合适，能自动计算 p95/p99）：
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from prometheus_client import Summary
<p>REQUEST_TIME = Summary('django_http_request_duration_seconds', 'Time spent processing request', ['method', 'endpoint'])</p><p>def my_middleware(get_response):
def middleware(request):
start_time = time.perf_counter()
response = get_response(request)
duration = time.perf_counter() - start_time
REQUEST_TIME.labels(
method=request.method,
endpoint=request.resolver_match.view_name or 'unknown'
).observe(duration)
return response
return middleware
</p>
-
view_name可能为None（如 404、静态文件），务必 fallback - 避免在
observe()前做复杂字符串拼接，影响性能 - Prometheus 默认每 15 秒 scrape 一次，所以
/metrics响应要快（
警惕 DRF 和异步视图的耗时偏差
Django 4.1+ 支持异步视图，DRF 的 APIView 默认仍是同步执行但内部可能触发异步 IO（如数据库查询）。这时用同步中间件测出的“耗时”其实是整个请求生命周期，但真正瓶颈可能在 DB 或缓存层，而非 Python 执行本身。
- 对 async view，中间件也得是 async 的：
async def __call__，否则会阻塞 event loop - DRF 的
APIView.dispatch会额外包装一层，resolver_match.view_name可能返回'api_view'而非真实路由名，建议改用request.path或提取 URL pattern - 若用了
django-redis或psycopg2-binary，记得确认是否启用连接池；否则耗时波动大，不是代码问题而是连接开销
别忽略静态文件和健康检查接口的干扰
生产环境常把 /static/、/healthz、/favicon.ico 这类请求也计入监控，结果拉低平均耗时、掩盖真实业务接口问题。
- 在中间件里加白名单或黑名单判断：
if request.path.startswith('/static/') or request.path in ['/healthz', '/readyz']:直接跳过记录 - 注意 Django 的
STATIC_URL可能不是/static/，应读取配置而非硬编码 - 某些前端构建产物会高频请求
/favicon.ico，这类 404 请求虽快，但数量大时会刷高 QPS，建议 Nginx 层直接返回空响应，不进 Django
真正难的是区分“慢是代码写的差”，还是“慢是数据库锁了”，或是“慢是 CDN 回源超时”。监控只是第一步，后续得配合 DB 慢查询日志、APM 工具（如 Sentry Performance）才能定位根因。
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