David | Desarrollo Web
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Saturday 19 September 2026 01:26:20 GMT
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Comments
David | Desarrollo Web :
jsjjs este experimento me costó un servidor XD
2026-09-19 01:27:28
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Jack :
pásalo por cloudflare, y optimizar con redis cache , y hay otra configuración de cloudflare que ayuda a manejar en apariencia más hilos. Verifica también los workers etc... tantas cosas por hacer para incrementar la capacidad de un servidor, incluído crear queue para que no se caiga y sirve también como protección ante ataques. blablabla...
2026-09-19 13:59:47
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LexMono :
como compras un servidor?
2026-09-20 18:34:09
1
Luigui Saenz :
que usaste para obtener esas métricas??
2026-09-19 15:41:56
1
emaenriquez.desing :
cómo haces para realizar las pruebas de los usuarios ?
2026-09-21 03:51:45
1
Daniel :
El servidor estaba 100% libre o había más trabajo en el? Cantidad de conexiones abiertas? Tipo de consultas?
2026-09-19 10:53:29
1
Nashandra :
Tuviste en cuenta los problemas clásicos de concurrencia (lecturas sucias, escrituras sucias, write skew, lecturas fantasma, etc.), o te centraste únicamente en performance? Conviene priorizar la integridad transaccional y los niveles de aislamiento adecuados antes de pasar a la fase de optimización
2026-09-19 12:49:48
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rastafareysoft :
Pero con pool, conexión directas?, fetchall?, ósea esa explicación está muy limitado, con una máquina idéntica he usado 5.000 conexiones y nunca me ha dado problemas, también es que uso apis, epoll y más cosas, y el servidor no se enteró, por eso digo qué esa explicación no es muy completa, faltan más cosas, no es solo decir x o y cosas es como y bajó que esquema, no es lo mismo decir 50.000 conexiones con redis haciendo caché de postgres, teniendo algo como Odyssey frente a postgres, no es por fastidiarte, pero la pregunta el contexto importante demasiado, yl tipo de sistemas, si usas sesiones o jwt u otro tipo de token o seguridad, osea no se puede decir así de fácil. por qué esa misma máquina y la configuración que nombré 50.000 conexiones probadas con hey, porque el sistema real, logré que todos los clientes llegarán a eso simultáneo, por pará qué eso pasé se debe tener millones
2026-09-20 14:48:37
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ifcrun :
Pero fue con flask o Django ? Seria interesante con otros entornos de backend como node , spring y net
2026-09-19 08:18:42
1
Victor Robles :
perdón por la pregunta, pero como empezar de cero con las pruebas?
2026-09-21 04:49:43
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Roberto Carlos Abrego :
500 concurrentes, creo que usuarios reales aguanta con 500 porque no se van a lanzar todas las peticiones a la vez
2026-09-19 18:40:07
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R EGV :
como hiciste esa prue a q usastes
2026-09-19 02:11:31
1
gran7 :
no querrás decir 2 núcleos ? por que dos CPU's lo tiene mi dell servidor y tiene 64 nucleos y puede con miles de usuarios
2026-09-19 15:06:28
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nayum :
¿Solo con 500? Uhmm, yo creería que algo está mal en el backend
2026-09-19 02:42:53
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Joel :
me dá curiosidad saber si el bottleneck fue Python, la DB o el cpu scheduling contention por tener 3 servicios y un api con varios workers en un solo server con solo 2cpu 🤔
2026-09-19 07:17:05
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Yapaitas :
no tengo sencillo
2026-09-19 02:00:49
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Luís Andrés González Corzo :
mmmmm pero python ahí está el primero problema
2026-09-20 04:31:52
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santis :
DISCULPA ESO PODRÍA AYUDARME A PREDECIR EL AGUANTE DE CARGA? SE VE BUENO LO QUE HICISTE BRO
2026-09-19 11:37:05
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