Czy Django nadaje się do dużych projektów? Mit vs. rzeczywistość

Jeśli ktoś wciąż powtarza, że „Django się nie nadaje” do dużych projektów, najwyraźniej ominął go fakt, że Instagram, Pinterest, Disqus czy nawet Mozilla od lat skutecznie orają internet na Django. Mityczny brak skalowalności? Te firmy zdają się o nim nie wiedzieć – i całe szczęście xD Pora na konkrety: jak najwięksi gracze dostosowali Django do ogromnej skali, obalając marudzenie sceptyków.

Instagram – miliardy użytkowników na monolicie Django

Instagram to jeden z najgłośniejszych przykładów na skalowalność Django. W zaledwie rok od startu (2010/2011) aplikacja urosła do 14 milionów+ użytkowników – a obsługiwało ją tylko trzech inżynierów​

instagram-engineering.com​instagram-engineering.com. Ich recepta? Trzymać się prostych, sprawdzonych rozwiązań zamiast „wynajdować koło na nowo”. Instagram od początku postawił na monolityczną aplikację Django, co pozostało fundamentem ich infrastruktury nawet po dołączeniu do Facebooka. Jak przyznał zespół, serwer Instagramu to „monolit... z kilkoma tysiącami endpointów Django” i nie planują agresywnego dzielenia go na mikroserwisy​instagram-engineering.com – po co, skoro działa znakomicie?

Kluczowe rozwiązania, które pozwoliły Instagramowi urosnąć na Django do gigantycznej skali:

• Horyzontalne skalowanie aplikacji – Backend Instagrama to stateless’owe instancje Django za load balancerem. Gdy przybywało użytkowników, dokładali kolejne maszyny. Z kilkunastu serwerów WWW zrobiło się ponad 25 serwerów aplikacyjnych obsługujących ruch ​instagram-engineering.com. Zero problemu – Django ma architekturę shared-nothing, więc łatwo klonować instancje i rozdzielać obciążenie.
• Potężna baza danych na wiele kawałków – Wszystkie dane (użytkownicy, zdjęcia, lajki itd.) trzymają w PostgreSQL. Zamiast przesiadać się na egzotyczne NoSQL, Instagram sharduje PostgreSQL. Już w 2011 mieli główny klaster podzielony na 12 shardów (każdy na dużej maszynie) plus 12 replik w zapasowej strefie​ instagram-engineering.com. Dodali warstwę PgBouncer do poolowania połączeń, dzięki czemu aplikacja Django sprawnie gada z dziesiątkami baz​ instagram-engineering.com. Co z unikalnymi kluczami ID przy wielu bazach? Rozwiązali to autorsko – generując 64-bitowe ID zawierające znacznik czasu i shard (opisali to na Instagram Engineering Blog).
• Cache, cache, cache – Instagram intensywnie korzysta zarówno z Memcached, jak i Redis. Memcached trzyma typowe kesze (mieli już 6 instancji Memcache w 2011​instagram-engineering.com), a Redis służy do bardziej złożonych struktur danych – zasila feedy użytkowników, system sesji Django, licznik aktywności itp.​instagram-engineering.com. Dane w Redisie są trzymane w RAM i w razie potrzeby shardowane między kilkoma serwerami dla wydajności ​instagram-engineering.com​instagram-engineering.com. Efekt? Większość odczytów idzie z pamięci, odciążając bazy.
• CDN i storage poza aplikacją – Zdjęcia, filmy? Django nie musi ich dźwigać. Pliki trafiają prosto do Amazon S3, a do użytkowników są serwowane przez CDN (CloudFront)​instagram-engineering.com. Dzięki temu serwery Django skupiają się na logice aplikacji, a statyka idzie z peryferiów.
• Asynchroniczne zadania w tle – Aby żaden request nie trwał zbyt długo, Instagram odciąża „ciężary” na bok. Wykorzystali kolejkę zadań (Gearman, dziś pewnie byłby to Celery). Gdy wrzucasz posta, notyfikacje do Facebooka/Twittera czy fan-out posta do followersów są wykonywane w tle przez setki workerów Python, zamiast blokować żądanie HTTP ​instagram-engineering.com. To samo z wysyłaniem push notifications – robi to osobny serwis oparty o Twisted (pyapns), który przerabiał ponad miliard powiadomień i nadal dawał radę​ instagram-engineering.com.
• Sprawdzona infrastruktura – Instagram postawił na Gunicorn jako serwer WSGI (porzucając Apache/mod_wsgi dla większej efektywności)​ instagram-engineering.com, a całość od początku działa w chmurze AWS na Ubuntu. Monitoring rozwiązali przy pomocy narzędzi open-source (Munin, Sentry od Disqusa itp.​instagram-engineering.com). Żadnej magii – po prostu solidne klocki połączone z głową.

Instagram stał się synonimem największej instalacji Django na świecie. Co ważne, osiągnęli to bez przepisywania back-endu na inną technologię. Jak podsumowali inżynierowie: „Instagram Server is entirely Python powered... a fast-moving monolith” z setkami commitów dziennie, wdrażanymi na produkcję co 7 minut​

instagram-engineering.com​instagram-engineering.com. Krótko mówiąc: Django dźwiga Instagram i ma się świetnie.

Pinterest – prosta architektura, która uciągnęła miliony

Gdy Pinterest startował, jego założyciele również postawili na Python/Django – i to się opłaciło. Serwis rósł jak na drożdżach: na początku 2012 osiągnęli 11,7 mln unikalnych użytkowników miesięcznie przy zaledwie 6 inżynierach w zespole news.ycombinator.com. Jak żartobliwie pisano, Pinterest „zapomniał”, że Django niby nie skaluje – po prostu zbudowali „dziko prosty” stack i dokładali elementy w miarę potrzeb.

Co kryło się pod maską Pinteresta na etapie gwałtownego wzrostu?

• Django + uwsgi/Node – Główna aplikacja użytkownika napisana była w Django (Python), natomiast do obsługi realtime i długotrwałych połączeń dołożyli komponenty na Node.js/Tornado​rootstrap.com. Django odpowiadało za generowanie stron i API, a np. serwer powiadomień mógł działać na Node – dzięki czemu zachowali wysoką wydajność przy interaktywności. To wczesny przykład architektury hybrydowej: użyć Django tam, gdzie błyszczy, a do specyficznych zadań dołączyć dedykowane narzędzia.
• Skalowanie przez mnożenie – Pinterest od początku hostował się w AWS. Architekturę mieli stateless podobnie jak Instagram, więc klonowanie instancji frontendu było proste. W szczycie rozwoju raportowali infrastrukturę rzędu 180 serwerów web (Django) plus 240 serwerów API obsługujących aplikacje mobilne​highscalability.com. Do tego doszły dziesiątki serwerów baz danych i cache (o czym za chwilę). Zasada była prosta: gdy brakuje mocy, dorzuć kolejny serwer – architektura była na to gotowa.
• Sharding bazy danych – Sercem danych był MySQL. Zespół Pinterestu szybko musiał rozbić bazę na kawałki. Wdrożyli sharding na wielu serwerach MySQL – każdy trzymał podzbiór danych (np. podział po użytkownikach czy tablicach pinów). Już w 2013 korzystali z około 88 instancji MySQL (każda z repliką zapasową)​highscalability.com! Takie podejście – wiele mniejszych baz zamiast jednej gigantycznej – pozwoliło skalować się praktycznie liniowo. Co ważne, nie zrezygnowali z transakcji SQL ani spójności – po prostu podzielili dane wg klucza. Jak przyznali, woleli sharding nad skomplikowane klastery – prościej dokładać shard niż walczyć z nieprzewidywalnymi zachowaniami rozproszonych joinów​highscalability.com.
• Mocne cachowanie wszędzie – Aby odciążyć bazy i przyspieszyć aplikację, Pinterest masowo wdrożył cache. Używali Memcached (setki instancji) oraz Redis. Według inżynierów, wybór padł na sprawdzone technologie: “mature, simple, well-supported tools” – dlatego wybrali MySQL, Solr, Memcache, Redis, a odrzucili bardziej eksperymentalne wtedy Cassandra czy MongoDB​highscalability.com. W szczycie mieli ok. 110 instancji Redis i 200 instancji Memcached​highscalability.com! Dane często trzymane były w pamięci podręcznej blisko aplikacji, co dramatycznie zmniejszało obciążenie źródeł danych.
• Prostota przede wszystkim – Pinterest słynął z podejścia “Keep it simple”. Początkowo obywali się bez skomplikowanych rozwiązań: jeden region AWS, proste wdrożenia, minimalna „magia”. Ta niska złożoność architektury paradoksalnie umożliwiła obsłużenie gigantycznego ruchu. Jak stwierdzili prelegenci Pinterestu, każda technologia zawodzi przy dość dużej skali, więc zamiast gonić za nowinkami, lepiej używać solidnych klocków i skalować je poziomo​highscalability.com. To właśnie robili – dokładali serwery app, redisy, memcache i wszystko działało.

Django w Pinterest sprostało wymogom dynamicznego, obrazkowego serwisu o globalnej popularności. Co prawda z czasem firma eksperymentowała z mikroserwisami i nowymi komponentami (pojawiły się np. usługi w Go czy Java do specyficznych zadań), ale rdzeń biznesowy długo działał na Django. Jak ujął to jeden z inżynierów, dziś przy tańszym sprzęcie i dojrzałych narzędziach skalowanie do 100 mln użytkowników na Python/Django i relacyjnej bazie to żaden cud – to codzienność​ news.ycombinator.com.

Disqus – 8 miliardów odsłon, 5-cyfrowe RPS i Django na pierwszej linii

Disqus – system komentarzy embedowany na tysiącach stron – to kolejny dowód, że Django daje radę nawet przy absurdalnym ruchu. W 2013 Disqus chwalił się wynikiem 8 miliardów odsłon miesięcznie i około 45 tysięcy zapytań na sekundę (!) trafiających do ich infrastruktury​

blog.disqus.com​blog.disqus.com. Mimo to dalej prawie cały ruch web obsługiwał monolit Django​blog.disqus.com. Jak to możliwe? Dzięki sprytnym optymalizacjom oraz architekturze, która maksymalnie odciąża Django tam, gdzie to możliwe, pozwalając mu robić to, w czym jest najlepszy – generować unikalne odpowiedzi.

Oto, jak Disqus ujarzmił skalę, wyciskając maksimum z Django:

• Wydajny front cache (Varnish) – Disqus postawił przed Django warstwę cache HTTP (Varnish). Wiele komentarzy i widgetów jest powtarzalnych, więc można je keszować na poziomie całych odpowiedzi HTTP. Rezultat? Z 45k żądań/sek tylko ~15k trafia do serwerów Django, resztę błyskawicznie serwuje Varnish​blog.disqus.com. Ta jedna zmiana „zdjęła” z Django kilkadziesiąt tysięcy zapytań na sekundę (!). Dzięki temu Django obsługuje głównie unikalne, niekeszowalne zapytania – czyli dokładnie to, co trzeba. Twórcy przyznają, że wcześniej traktowali Varnish jak czarną skrzynkę, ale dogłębna konfiguracja i optymalizacja VCL dała ogromne efekty​blog.disqus.com. W prezentacjach na DjangoCon opisywali sztuczki, które pozwoliły im tak agresywnie keszować treści.
• Agresywne keszowanie w aplikacji – Oprócz Varnisha, Disqus oczywiście używa też typowego cache w warstwie aplikacji (Redis, Memcached). Wszystko co może, jest trzymane w pamięci. Wzorzec cache-aside (pobierz z cache albo załaduj i zapisz) jest wszechobecny ​blog.disqus.com​blog.disqus.com. Liczba unikalnych zapytań jest znikoma w porównaniu do ogólnego ruchu, więc ten prosty schemat działa świetnie. Inżynierowie stale profilują, które części aplikacji są „wolne” i czy da się je skeszować albo pre-generować zanim trafią do użytkownika.
• Rozproszone bazy danych – Przy takim obciążeniu jedna baza danych to za mało. Disqus wykorzystał wbudowane możliwości Django 1.2+ w zakresie wielu baz i routerów baz danych​ stackoverflow.com. Pod spodem zastosowano zarówno partycjonowanie pionowe (różne tabele/aplikacje w osobnych bazach), jak i sharding poziomy wybranych danych. Np. każdy duży forum/komentarze były przypisane do osobnego shardu bazy na podstawie ID forum​ stackoverflow.com​stackoverflow.com. Django dzięki customowym routerom baz potrafił kierować zapytania do właściwego serwera. W efekcie Disqus miał wiele baz PostgreSQL pod jednym Django – co znacząco zwiększyło skalę, zanim w ogóle trzeba było myśleć o innych technologiach. Co ważne, nadal korzystali z transakcji i silnych gwarancji spójności tam, gdzie to potrzebne (mit, że „SQL nie skaluje” obalony).
• Mikroserwisy tam, gdzie ma to sens – Zespół Disqusa z czasem wyodrębnił niektóre funkcje do osobnych usług, ale... uwaga: te usługi również zbudowano na Django! Na EuroPython 2014 opowiadali, jak stworzyli Service Oriented Architecture opartą o wiele aplikacji Django współpracujących poprzez wewnętrzne API​youtube.com. Logika była podzielona na mniejsze komponenty (np. osobny serwis do real-time powiadomień, inny do analityki), co ułatwiało pracę kilku zespołów równolegle. Nie wynikało to z braku skalowalności monolitu, tylko z porządkowania architektury przy rozroście organizacji. Django okazało się na tyle elastyczne, że sprawdziło się i w monolicie, i w ekosystemie mikroserwisów.
• Obalanie mitów wydajności – Inżynier Disqusa, Matt Robenolt, napisał wprost: wolne działanie aplikacji web to nie wina „ciężkiego” frameworka czy języka, lecz głównie wolne zapytania do bazy i zewnętrznych usług ​blog.disqus.com. Overhead Django (napisanego w Pythonie) stanowi ułamek czasu obsługi requestu, bo większość czasu i tak idzie na sieć i I/O. Dlatego optymalizowali tam, gdzie to realnie bolało: indeksy w bazie, query, cache, redukcja liczby zapytań. „Slowness is not a product of your framework’s bloat... Slow DB queries and network latency generally outweigh the overhead of a robust framework such as Django.” – to zdanie z oficjalnego bloga Disqusa mówi wszystko ​blog.disqus.com. Innymi słowy, Django nie jest wąskim gardłem przy prawidłowej architekturze.
• Tradycyjny stack, nowoczesna skala – Ciekawe spostrzeżenia padły, gdy Disqus ujawnił szczegóły swojej platformy. Korzystali z Apache + mod_wsgi (tak, nie Nginx!) i to działało na takiej skali ​news.ycombinator.com. Używali relacyjnej bazy, cache, trochę Celery/Task Queue, trochę NoSQL (w pewnym momencie wprowadzili Cassandra do specyficznych danych). Ale żadnych cudów z kosmosu – większość to “nudna”, sprawdzona technologia. Jeden z komentujących trafnie podsumował: Disqus utrzymuje lekki stack i udowadnia, że mity typu „Django/SQL nie skaluje” to bzdura​news.ycombinator.com. Nawet przy ruchu rzędu dziesiątek tysięcy RPS, podstawowy stack Django + PostgreSQL daje radę z tylko drobnymi usprawnieniami.

Przypadek Disqusa to klasyczne studium skalowania: zamiast przepisywać wszystko w C++ czy Go, wycisnęli maksimum z istniejącego kodu Django. Udało się obsłużyć miliardy zdarzeń miesięcznie i dostarczyć komentarze w czasie rzeczywistym użytkownikom na całym świecie. Jeśli to nie jest dowód na skalowalność Django, to co nim jest?

Mozilla – Django w służbie setkom milionów użytkowników

Projektów Mozilli chyba nie trzeba przedstawiać – Firefox, Thunderbird… Ale Mozilla to nie tylko przeglądarka. Firma wykorzystuje Django do wielu swoich usług, obsługujących setki milionów użytkowników. Przykłady? MDN Web Docs (Mozilla Developer Network) – gigantyczny portal dokumentacji web, oraz Mozilla Support (support.mozilla.org) – witryna pomocy dla użytkowników Fx – obie działają w oparciu o Django​

seclgroup.com. MDN to przecież jeden z najpopularniejszych serwisów dla programistów na świecie, serwujący treści w kilkunastu językach, z ogromnym ruchem. Skoro dokumentacja MDN od lat śmiga na Django, to chyba coś znaczy.

Jak Mozilla skaluje swoje usługi na Django? Choć nie krzyczy o tym tak głośno jak start-upy, wiadomo o kilku praktykach:

• Globalna obecność dzięki CDN i klastrom – Serwisy Mozilli działają w wielu centrach danych. Np. MDN został przeniesiony do AWS z własnych serwerów – inżynierowie Mozilli chwalili się, że migracja poszła gładko i pozwoliła skalować ruch w ciągu paru godzin przy zwiększonym obciążeniu​mozilla.github.io. Wykorzystują CDN do serwowania statycznych assetów (których MDN ma mnóstwo: artykuły, obrazki, przykłady kodu), dzięki czemu instancje Django generują głównie HTML/API, a resztę roboty robi cache przeglądarki i CDN.
• Cache i baza podobnie jak u innych – Mozilla również stosuje keszowanie na wszystkich poziomach. W projektach takich jak addons.mozilla.org (który także działał na Django – kod o nazwie "Zamboni") trzymano ogromne ilości danych o rozszerzeniach w pamięci podręcznej i korzystano z replikacji bazy danych, by rozłożyć ruch do odczytu. PostgreSQL jest często wybieraną bazą (Mozilla od dawna jest znana z zamiłowania do open-source, a Postgres to u nich standard). Dane o użytkownikach, dodatkach, zgłoszeniach bugów – wszystko to da się skalować pionowo i poziomo dzięki mechanizmom baz SQL (indeksy, partycje, read-replica). Gdy potrzeba czegoś ekstra szybkiego, wstawiają Redis – np. do sesji, kolejek zadań czy przechowania wyników intensywnych obliczeń.
• Asynchroniczność i kolejki zadań – Współczesne usługi Mozilli korzystają z Celery do wykonywania zadań w tle. Wysyłka maili (np. potwierdzenia, reset hasła), generowanie raportów, synchronizacja danych między usługami – to wszystko dzieje się poza głównym requestem. Np. Firefox Accounts (system logowania Mozilli) używa osobnych serwisów i kolejek do weryfikacji maili i synchronizacji między urządzeniami. Dzięki Django + Celery można to zrealizować bez bólu – aplikacja wystawia API i zadania, a kolejka (broker na RabbitMQ lub Redis) rozprowadza pracę na workerów. To standard w skalowaniu każdej większej aplikacji na Django dziś.
• Nowoczesne deploymenty – Mozilla wdraża swoje aplikacje Django na Dockerze i Kubernetes jak większość dużych firm obecnie. Konteneryzacja zapewnia powtarzalność środowisk i łatwe skalowanie – jeśli potrzebujemy więcej instancji Django, Kubernetes uruchomi kolejne kontenery w parę sekund. Skalowanie automatyczne (HPA) reaguje na wzrost obciążenia. To duża zmiana względem dawnych czasów Instagramu/Pinteresta, gdzie trzeba było ręcznie zarządzać flotą VM-ek. Teraz orkiestrator dba o równoważenie obciążenia i dostępność. Django świetnie wpasowuje się w ten model – jest bezstanowe między requestami, więc można go dowolnie replikować.

Mozilla pokazuje, że dojrzałe, wieloletnie projekty też mogą opierać się na Django i obsługiwać ogromny ruch. Ważne jest odpowiednie zaprojektowanie infrastruktury – ale to dotyczy każdego stacku. Django daje im bezpieczeństwo (łatki na bieżąco, sprawdzona społeczność) i szybki development, a skalowanie osiąga się przez dobre praktyki (cache, rozdział obciążenia, optymalizację zapytań). Skoro 500 milionów użytkowników Mozilli pośrednio korzysta z usług napędzanych Django​ seclgroup.com, to argument o nieskalowalności można włożyć między bajki.

Współczesne trendy: ASGI, mikroserwisy, Kubernetes – Django nadąża za przyszłością

Przeskoczmy do 2025 roku i dalej. Krajobraz webowy się zmienia, ale Django ewoluuje, żeby sprostać nowym wymaganiom. Które nowoczesne technologie pozwalają dzisiejszym aplikacjom Django rosnąć bez bólu? Oto przegląd:

• ASGI i asynchroniczność – Przez lata Django obsługiwało tylko synchroniczne requesty (WSGI), co utrudniało budowanie czatów, notyfikacji na żywo czy innych funkcji real-time. Ale od wersji 3.x Django wspiera ASGI, czyli asynchroniczny interfejs serwera. Dzięki temu możemy korzystać z WebSockets, long-polling, SSE wprost w Django (przez Django Channels) i obsługiwać znacznie większą liczbę równoczesnych połączeń. To oznacza, że rzeczy kiedyś zarezerwowane dla Node.js czy Tornado, dziś zrobimy w Django nie wychodząc poza Pythona. Firmy skalujące Django mogą więc dodać komunikację w czasie rzeczywistym bez zmiany frameworka. ASGI otwiera drogę do wydajniejszego wykorzystania współbieżności – np. obsługa wielu requestów na jednym workerze dzięki async/await, co przy odpowiednim zastosowaniu zmniejsza zapotrzebowanie na infrastrukturę.
• Kubernetes, Docker, chmura – Standardem stało się konteneryzowanie aplikacji. Wszystkie omawiane firmy zapewne przeniosły swoje deploymenty na kontenery (Instagram jako część Facebooka używa wewnętrznych orkiestratorów podobnych do K8s). Kubernetes ułatwia skalowanie: definiujemy Deployment dla aplikacji Django i możemy automatycznie podnosić np. 100 instancji na klastrze, gdy przyjdzie ruch. Skaling w górę i w dół jest zautomatyzowany. Dla Django nie ma to znaczenia – działa identycznie na 1 jak i na 1000 instancji, bo stworzono go w myśl zasady „add more hardware, it will scale” (co potwierdza oficjalna dokumentacja​docs.djangoproject.com). Współczesne narzędzia (Terraform, Ansible, Docker, K8s) zdejmują ciężar DevOps, więc argument o trudnym skalowaniu to już w ogóle anachronizm.
• Mikroserwisy (z głową) – Moda na mikroserwisy nie ominęła też świata Django. Jednak lekcja od największych jest taka: monolit działa zadziwiająco długo i nie należy go przedwcześnie dzielić na kawałki. Instagram świadomie trzyma monolit Django, by utrzymać spójność i tempo deployów​instagram-engineering.com. Disqus podzielił system na serwisy dopiero, gdy musiało to usprawnić pracę zespołów, a nie dlatego, że Django „nie dawało rady”. W 2025 r. wiele firm stosuje podejście hybrydowe: główny monolit Django + kilka serwisów obok do bardzo specyficznych zadań (np. rekomendacje w TensorFlow, wyszukiwanie w Go, itp.). Co ważne, te mikroserwisy często też są pisane w Django – bo czemu nie wykorzystać ulubionego frameworka do stworzenia mniejszej usługi? Django jest modularne: można użyć tylko jego ORM i walidacji w skrypcie, albo postawić malutką aplikację z 2 endpointami dla wewnętrznego API. Przykład: Mozilla zrobiła mikroserwis do obsługi płatności i też wybrała Django, żeby nie pisać wszystkiego od zera. Mikroserwisy nie oznaczają porzucenia Django, a raczej użycie go w wielu mniejszych kontekstach.
• Lepsze wykorzystanie SQL – Relacyjne bazy danych też ewoluują. PostgreSQL dostał wsparcie dla partycjonowania, JSONB, pełnotekstowego wyszukiwania – wiele rzeczy, do których kiedyś brano NoSQL, dziś da się zrobić w Postgresie na skalę planetarną. Django nadąża za tym, dodając wsparcie dla nowych ficzerów bazy (choćby wygodne funkcje do pracy z JSONField). Firmy takie jak Pinterest czy Instagram udowadniają, że SQL + sharding wystarcza bardzo daleko. W 2025 r. łatwiej niż kiedykolwiek skalować bazy poziomo: są gotowe rozwiązania jak Citus (PostgreSQL sharding extension) czy usługi zarządzane w chmurze. Można mieć klaster Postgresa z podziałem na partycje, read-repliki do skalowania odczytów, automatyczny failover – a Django nadal to obsłuży, bo od lat ma wbudowany support dla wielu baz i routerów. W skrócie: do ładnych paru set milionów użytkowników dojdziesz na Django bez zmiany bazy, jeśli dobrze to zaplanujesz.
• In-memory i cache rozproszone – Współczesne aplikacje Django polegają na Redisie bardziej niż kiedykolwiek. Redis stał się uniwersalnym młotkiem: trzyma sesje, cache, kolejki zadań (broker dla Celery), a nawet streamy zdarzeń. W dużej skali używa się go w trybie klastrowym (Redis Cluster) albo w formie usług typu Amazon ElastiCache, co zdejmuje zarządzanie z głowy. Dodatkowo, pojawiły się wyspecjalizowane cache HTTP dla Django – np. Varnish czy nawet CDN typu Cloudflare zarządza keszem dynamicznych stron. Można ustawić nagłówki HTTP w Django i efektywnie keszować całe widoki na brzegu sieci. Kombinacja: cache na poziomie kodu (fragmenty templatek, query do bazy), cache w Redis/Memcache, cache na warstwie HTTP – to obecnie standard. Dzięki temu większość ruchu obsługują warstwy pośrednie, a kod Django zajmuje się tylko tym, co naprawdę dynamiczne. Dokładnie tak, jak zrobili to Disqus czy Instagram lata temu, tylko dziś jest to łatwiejsze i bardziej zautomatyzowane.
• Profilowanie i tuning Pythona – Python również przyspieszył. Wyszły nowsze wersje interpretera optymalizujące działanie (Python 3.11+ ma znacząco lepszą wydajność). Pojawiły się narzędzia jak PyPy (JIT) czy Cython, z których niektóre duże firmy korzystały eksperymentalnie. Instagram wspominał, że część ich kodu to Cython/C++ dla krytycznych sekcji ​instagram-engineering.com. Dzisiaj można zidentyfikować wąskie gardło w Pythonie (np. serializacja JSON, specyficzny algorytm) i podmienić je na moduł w C – reszta aplikacji dalej jest wygodnym Django. Zresztą duża część „ciężkich” zadań i tak jest wykonywana poza cyklem request-response (w zadaniach async). Dlatego Pythonowa aplikacja webowa może spokojnie obsłużyć ruch, bo nie marnuje czasu na rzeczy spoza Pythona. NewRelic, OpenTelemetry, Sentry – wszystkie te narzędzia pozwalają dziś precyzyjnie mierzyć czasy i optymalizować tam, gdzie to daje efekt. Społeczność Django wypracowała też mnóstwo best practices: jak pisać zapytania ORM, żeby nie zapchać bazy, jak paginować wyniki, jak używać select_related/prefetch – to wszystko pomaga utrzymać wydajność na wysokim poziomie.

Krótko mówiąc, ekosystem Django dojrzał do obsługi nowoczesnych wymagań. Monolity Django działają w kontenerach, odpalane setki razy równolegle, komunikują się przez kolejki i eventy, potrafią gadać realtime po WebSocketach, a przy tym nadal oferują tę samą produktowość i szybki development. Jeśli potrzeba, integrują się z innymi językami/serwisami – ale nie dlatego, że muszą, tylko tam gdzie ma to sens. Django absolutnie dotrzymuje kroku trendom 2020+.

Podsumowanie – Django daje radę, czas skończyć z wymówkami

Co łączy historie Instagrama, Pinteresta, Disqusa czy Mozilli? Wszystkie te firmy osiągnęły ogromną skalę na pozornie “niemodnym” stacku opartym o Django. Setki milionów użytkowników, dziesiątki tysięcy requestów na sekundę, terabajty danych – to realia, w których Django sprawdziło się bojowo. Czy to oznacza, że Django automagicznie załatwi skalowanie? Oczywiście nie – żaden framework tego za Ciebie nie zrobi. Trzeba umieć projektować systemy: podzielić obciążenie, cache’ować co się da, optymalizować zapytania i kod, dodawać serwery gdy pora. Ale to są właśnie cechy dobrze skalowalnej platformy: daje się rozszerzać bez przepisywania od zera. Django dokładnie to oferuje – nie ogranicza Cię, gdy Twoja aplikacja rośnie, o ile trzymasz się zdrowych zasad.

Przeciwnicy lubią rzucać ogólniki w stylu „Django jest za wolne”, „nie nadaje się do X”. Cóż, powiedzcie to ludziom z Instagramu, którzy co godzinę wdrażają największy serwis świata o kodzie Django​

instagram-engineering.com. Powiedzcie to inżynierom Disqusa, którzy już w 2011 wyśmiewali opinie, że SQL/Django nie skalują ​news.ycombinator.com. Fakty są takie, że to nie narzędzie skaluje – skaluje architektura. A Django jest na tyle solidnym narzędziem, że odpowiednio użyte podoła architekturze o dowolnej skali.

Na koniec – następnym razem, gdy ktoś rzuci: “Django się nie nadaje do dużych projektów”, śmiało przytocz te case study. Instagram, Pinterest, Disqus, Mozilla – oni wszyscy dowieźli wynik. Haters gonna hate, Django gonna scale. Zanim więc ktoś powtórzy obiegową opinię rodem z 2010 roku, niech lepiej się doedukuje – bo świat poszedł naprzód, a razem z nim Django. Mówią, że kłamstwo powtórzone tysiąc razy staje się prawdą – ale w przypadku „Django nie skaluje się” powtarzanie tego mitu zderzyło się z murem rzeczywistości, o który rozbiły się niejedne uprzedzenia. Django działa i skaluje – dowody są czarno na białym w historii największych serwisów internetowych. To powinno zamknąć dyskusję raz na zawsze.