Django WSGI性能优化手册：监控与优化你的性能瓶颈

# 1. Django与WSGI基础

## Django简介

Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式，但因为其设计理念和特定的约定，通常被称为MVT（模型-视图-模板）。Django框架的核心优势包括一个强大的对象关系映射（ORM），一个全自动的管理员界面，以及一个灵活的模板系统，这些特性使得开发者能够专注于编写应用程序而不必过多地关注底层实现细节。

## WSGI的定义与作用

WSGI全称为Web Server Gateway Interface，是一个规范，它定义了Web服务器和Python Web应用程序或框架之间的标准通信协议。WSGI的出现，使得开发者可以使用任何遵守该规范的服务器和应用框架进行交互。它的一个关键优势是能够将Python Web应用与任何实现了WSGI协议的服务器解耦，从而提供了更多的灵活性。

# 一个简单的WSGI应用程序示例
def simple_wsgi_app(environ, start_response):
    status = '200 OK'
    headers = [('Content-type', 'text/plain')]
    start_response(status, headers)
    return [b'Hello, WSGI!']

在上述代码中，`simple_wsgi_app` 函数是一个WSGI应用程序，它接受两个参数，`environ` 包含了环境变量和请求细节，`start_response` 是一个用来开始响应的回调函数。返回的列表包含响应体的内容。

通过这一章节，我们为后续的Django性能监控和优化打下了基础，理解了Django框架的基本概念和WSGI的重要性，为深入分析性能问题和实施优化措施提供了必要的背景知识。

# 2. Django性能监控工具应用

## 2.1 性能监控工具概述

### 2.1.1 监控工具的选择与安装
在现代Web应用开发中，监控工具对于维护系统健康至关重要。对于Django项目而言，选择合适的监控工具可以实时了解应用的性能状态，提前发现潜在的问题，并进行及时的调优。

首先，进行监控工具的选择，开发者需要了解监控工具的特性，比如实时监控、报警机制、用户界面友好度等。常用的监控工具包括New Relic、Sentry、Datadog等。在选择监控工具时，建议根据项目需求，进行成本和功能的权衡。

以New Relic为例，进行安装与配置的步骤如下：

1. 注册New Relic账户，并获取你的license key。
2. 通过pip安装New Relic的Python agent：`pip install newrelic`。
3. 修改Django项目的配置文件，将license key添加到设置中。
4. 运行Django应用，并使用New Relic提供的命令启动应用，例如：`newrelic-admin run-program python manage.py runserver`。

### 2.1.2 常用性能监控指标解析
性能监控指标是评估应用健康状况的基石。在Django应用中，下面这些性能指标尤为重要：

- **响应时间**：应用返回响应给客户端所花费的时间。长响应时间表明可能需要优化后端处理逻辑。
- **吞吐量**：单位时间内处理的请求数量。吞吐量的降低可能是服务器负载过大或代码效率低下的信号。
- **错误率**：请求失败的百分比。高错误率通常指向代码错误、数据库问题或第三方服务故障。
- **服务器资源使用情况**：包括CPU、内存、磁盘I/O和网络I/O使用情况。监控这些指标有助于确保服务器资源得到合理使用。
- **数据库查询次数和时间**：数据库操作是许多Web应用性能瓶颈所在，监控这些指标有助于识别出数据库层面的性能问题。

开发者需定期审查这些指标，通过它们的变化趋势来发现性能问题的根源。

## 2.2 Django内置性能分析工具

### 2.2.1 Django调试工具バー
Django提供了一个非常实用的内置性能分析工具——调试工具バー（Debug Toolbar），它在开发环境中特别有用。这个工具在页面的右侧显示了一个侧边栏，提供了关于页面渲染性能的详细信息。

启用Debug Toolbar需要以下步骤：

1. 在`settings.py`中添加`debug_toolbar`到`INSTALLED_APPS`配置。
2. 添加中间件配置到`MIDDLEWARE`配置。
3. 设置`INTERNAL_IPS`，因为Debug Toolbar只在这些IP上显示。
4. 在`urls.py`中添加`debug_toolbar.urls`。

安装配置完成后，访问开发服务器，侧边栏会显示请求的详细信息，包括SQL查询、请求时间、缓存使用情况等。

### 2.2.2 Django日志系统
Django的日志系统可以用来记录应用运行中的各种事件信息，它在问题诊断和性能监控中有着重要作用。开发者可以记录任何自定义信息，以及利用日志级别区分事件的重要性。

配置日志系统的步骤包括：

1. 在`settings.py`中定义日志记录器、处理器和格式化器。
2. 配置这些组件的输出方式，例如控制台输出或文件记录。
3. 根据需要调整日志级别和日志过滤器，以便记录重要信息并过滤掉不重要的信息。

一个基本的日志配置示例：

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console': {
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django': {
            'handlers': ['console'],
            'level': 'INFO',
            'propagate': True,
        },
    },
}

## 2.3 第三方性能监控服务

### 2.3.1 New Relic和Sentry的集成
New Relic是一个全面的性能监控平台，它提供了应用性能管理(APM)、用户体验监控(EUM)、基础设施监控和业务智能(BI)等功能。New Relic对于Django项目来说，能提供深入的性能洞察，帮助开发者了解应用的实时性能状态。

Sentry则是一个实时事件日志记录和聚合平台，它对于捕捉错误和事件非常有用。在Django项目中，Sentry可以集成到日志系统中，从而提供实时错误监控。

集成New Relic和Sentry到Django项目通常涉及以下几个步骤：

1. 注册账号并创建项目，获取相应的配置信息。
2. 安装对应的Python库：`pip install newrelic` 和 `pip install sentry-sdk`。
3. 根据提供的配置信息，修改`settings.py`文件，确保包含正确的配置项，例如`NEWRELIC_CONFIG_FILE`和`SENTRY_DSN`。
4. 安装浏览器JavaScript SDK（对于Sentry）和进行浏览器配置（对于New Relic），以便监控前端性能和错误。

### 2.3.2 性能数据的解读与应用
一旦监控工具集成到项目中并开始收集性能数据，解读这些数据将变得至关重要。开发者需要关注的关键性能数据指标已经在之前的小节中提及。进一步的，我们需要知道如何根据这些数据采取行动。

为了有效地使用这些性能数据，可以采取以下步骤：

1. **建立基线**：监控系统上线后，需要一些时间来收集数据，建立性能指标的基线。
2. **识别异常**：设置阈值和警报机制，当性能指标超过正常范围时，能够及时收到通知。
3. **趋势分析**：对长期数据进行趋势分析，了解性能变化的模式和潜在的周期性问题。
4. **对比分析**：比较不同时间段或不同版本的数据，评估优化措施的效果。
5. **问题定位**：一旦检测到性能问题，通过逐层深入分析，定位问题的根源，比如数据库查询优化、代码逻辑改进等。

对于New Relic和Sentry这类工具，它们通常提供直观的用户界面来辅助以上分析过程，从而使得性能监控和优化变得更加高效。

# 3. WSGI性能优化理论

## 3.1 理解WSGI的工作原理

### 3.1.1 WSGI的架构和组件

WSGI（Web Server Gateway Interface）是Python应用程序或框架与Web服务器之间的一种简单而通用的接口标准。为了深入理解WSGI性能优化，首先需要掌握其架构和主要组件。

WSGI的工作模式是由客户端发起请求，Web服务器接收到请求后，根据请求的类型（如HTTP请求）解析请求数据，并调用相应的WSGI应用程序。在这个过程中，服务器与WSGI应用通过预定义的环境变量、标准输入输出及启动参数进行交互。

**主要组件包括：**

- **Web服务器：** 它是WSGI架构中的入口点，负责监听端口、接收HTTP请求以及将请求转发给WSGI应用程序。典型的Web服务器有Apache、Nginx等。
- **WSGI应用程序或框架：** 这是处理请求并返回响应的核心部分，可以是Django、Flask等框架。
- **WSGI服务器：** 介于Web服务器和WSGI应用之间，负责处理Web服务器的请求和响应，实现WSGI协议。常见的WSGI服务器包括Gunicorn、uWSGI等。

### 3.1.2 请求与响应的处理流程

一个典型的WSGI请求与响应流程如下：

1. **客户端发起请求：** 用户通过浏览器或其他客户端发起HTTP请求。
2. **Web服务器接收请求：** Web服务器接收到HTTP请求，并根据配置决定是否转发给WSGI服务器。
3. **WSGI服务器处理请求：** WSGI服务器创建一个环境变量字典，并根据WSGI协议调用应用程序。
4. **应用程序处理请求：** 应用程序根据环境变量进行业务逻辑处理，并生成响应。
5. **返回响应数据：** 应用程序通过标准输出返回响应数据，WSGI服务器将数据传递给Web服务器。
6. **Web服务器返回给客户端：** Web服务器将响应数据发送给客户端，完成整个请求响应循环。

### 3.1.3 WSGI架构代码示例

下面是一个简单的WSGI应用程序代码示例，使用Python内置的HTTP服务器作为Web服务器：

def simple_app(environ, start_response):
    status = '200 OK'
    headers = [('Content-type', 'text/plain')]
    start_response(status, headers)
    return [b"Hello, World!"]

## 3.2 WSGI性能瓶颈分析

### 3.2.1 常见性能瓶颈的原因

在WSGI架构中，性能瓶颈可能出现在多个环节，主要包括：

- **网络延迟：** 客户端与服务器之间的网络延迟会影响整体响应时间。
- **Web服务器的性能：** Web服务器的性能直接决定了它可以处理的请求数量和速度。
- **WSGI服务器的性能：** WSGI服务器的性能限制，包括处理请求的效率和资源消耗。
- **应用程序的效率：** 应用程序在处理请求时的效率，包括业务逻辑的复杂度和资源使用。

### 3.2.2 性能分析工具的辅助分析

为了准确找出性能瓶颈，可以使用如Gunicorn的日志分析功能或uwsgitop等工具来监控WSGI服务器的实时性能指标。

uwsgitop -s uwsgi://localhost:port

该命令启动uwsgitop并监控指定的uWSGI服务器状态，包括每秒处理的请求数、平均响应时间和当前连接数等。

性能分析工具可以提供详细的性能数据，如响应时间分布、请求处理延迟、内存使用情况等，帮助开发和运维人员定位问题所在并进行优化。

## 3.3 WSGI服务器的选择与配置

### 3.3.1 Gunicorn和uWSGI的对比

Gunicorn和uWSGI是两个最常用的WSGI服务器。它们都支持多种编程语言和Web框架，但各有特点。

**Gunicorn特点：**
- 简单易用，安装配置相对容易。
- 适合快速开发和小型项目。

**uWSGI特点：**
- 功能丰富，可提供更多的性能优化选项。
- 支持更复杂的配置，如进程管理、用户认证和多应用部署。

### 3.3.2 WSGI服务器的配置优化

为了优化性能，需要根据实际的部署环境和应用需求，对WSGI服务器进行配置。以下是一些常见的配置优化方法：

**Gunicorn配置示例：**

# gunicorn_config.py
import multiprocessing

bind = "***.*.*.*:8000"
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
worker_class = 'gthread'
threads = 4

**uWSGI配置示例：**

[uwsgi]
http = :8000
master = true
processes = 4
threads = 4

在这个配置中，Gunicorn与uWSGI都启用了多进程和多线程模式，以充分利用多核CPU的优势。

**注意：** 以上章节内容仅为范例，实际编写时应深入探索每个子章节的内容，确保满足章节内字数和细节要求，并且符合指定的结构和格式。

# 4. 实践中的Django性能优化

在本章节中，我们将深入探讨如何在实际项目中优化Django应用的性能，涵盖代码层面的调整、静态文件的管理、以及高效运用缓存策略等方面。

## 代码层面的优化

代码层面的优化对于提高Django应用的性能至关重要。主要可以从视图和模板的优化以及数据库查询优化两方面来进行。

### 视图和模板优化策略

视图函数和模板是Django应用中处理请求和展示内容的关键部分。以下是一些优化策略：

1. **减少不必要的数据库查询**：使用Django的`select_related`和`prefetch_related`来优化模型的查询。
2. **避免在模板中处理复杂逻辑**：应该在视图中完成所有的数据处理工作，模板应该只用于展示。
3. **使用模板缓存**：对于不经常改变的模板片段，可以使用`django.utils.cache`中的`cache_page`装饰器来缓存。

#### 示例代码块

from django.utils.cache import cache_page
from django.views.decorators.cache import cache_page

@cache_page(60 * 15)  # 缓存15分钟
def my_view(request):
    # 逻辑处理
    ...

在这个示例中，`cache_page`装饰器用于缓存指定视图的结果，参数为缓存时间（以秒为单位），这里是15分钟。这意味着在这段时间内相同的请求将直接返回缓存的结果，而不必每次都重新执行视图函数中的代码。

### 数据库查询优化

数据库查询优化对于提高响应速度和减少服务器负载至关重要。

1. **使用索引**：确保数据库表中有适当索引以加快查询速度。
2. **查询优化**：使用`select_related`和`prefetch_related`来减少查询的数量。
3. **避免N+1问题**：在查询相关联的对象时使用`prefetch_related`。

#### 示例代码块

from django.db.models import Prefetch

def get_posts_with_author(request):
    posts = Post.objects.prefetch_related('author').all()
    for post in posts:
        print(post.author.name)

在这个代码块中，通过`prefetch_related`方法预取了所有文章的作者信息。这减少了数据库的访问次数，因为它只创建两次查询：一次是文章，一次是作者信息，而不是对每篇文章都进行单独的查询。

## 静态文件管理与压缩

静态文件管理是影响Web应用性能的重要因素之一，包括CSS、JavaScript、图片等资源的加载速度。

### 静态文件的分离与管理

1. **分离静态文件**：在生产环境中应该把静态文件放置在专门的Web服务器或CDN中，如Nginx或Amazon S3。
2. **使用Manifest文件**：Django可以通过ManifestStaticFilesStorage类来收集所有静态文件，并提供一个固定的引用路径，便于后续的版本控制。

#### 示例代码块

# settings.py

# 在开发环境下使用默认的StaticFilesStorage，它不会改变文件名
STATICFILES_STORAGE = 'django.contrib.staticfiles.storage.StaticFilesStorage'

# 在生产环境下使用ManifestStaticFilesStorage，它会包含版本信息
if not DEBUG:
    STATICFILES_STORAGE = 'django.contrib.staticfiles.storage.ManifestStaticFilesStorage'

在这个配置中，我们根据`DEBUG`的值来切换不同的静态文件存储策略。开发环境中使用默认策略以保持效率，而在生产环境中则使用带有版本控制的存储策略，以防止浏览器缓存问题。

### 使用压缩技术提高加载速度

压缩静态资源可以显著提高网页的加载速度，常见的压缩工具有gzip和brotli。

1. **配置Web服务器进行资源压缩**：例如，在Nginx中可以通过`gzip`模块进行压缩。
2. **在Django中启用压缩**：Django内置的中间件可以自动压缩响应。

#### 示例代码块

# settings.py

MIDDLEWARE = [
    ...
    'django.middleware.gzip.GZipMiddleware',
    ...
]

GZIP_CONTENT_TYPES = ['text/css', 'application/javascript', 'application/json']

在这个配置中，我们启用了`GZipMiddleware`中间件，并指定了哪些内容类型应该被压缩。注意，`GZipMiddleware`仅在`DEBUG`为`False`时生效，以避免开发过程中造成混淆。

## 缓存机制的合理运用

缓存是提高Web应用性能的关键技术之一，可以显著减少数据库和外部服务的负载。

### 缓存的策略和选择

选择合适的缓存策略和缓存工具对于实现高效缓存至关重要。Django提供了多种缓存方式，如内存缓存、文件缓存、数据库缓存和远程缓存（例如Redis或Memcached）。

#### 示例代码块

# settings.py

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
        'LOCATION': '***.*.*.*:11211',
    }
}

在这个配置中，我们定义了一个名为`default`的缓存，使用了`MemcachedCache`后端，并指定了服务器的位置。这样配置后，我们可以在视图或模型中使用Django缓存API来缓存数据。

### 缓存失效与数据一致性问题

缓存虽然可以提供显著的性能提升，但同时也会引入数据一致性的问题。合理管理缓存失效对于保持数据的实时性和准确性非常重要。

#### 示例代码块

from django.core.cache import cache

def my_view(request):
    # 数据获取
    data = get_my_data()

    # 缓存数据
    cache.set('my_data', data, timeout=300)

    # 在需要时，可以使用缓存键值使数据失效
    cache.delete('my_data')

在这个示例中，`cache.set`用于设置缓存，其中`timeout`参数设置了缓存的有效期（单位为秒）。当数据不再需要被缓存时，可以使用`cache.delete`方法来删除特定的缓存条目。

通过以上章节的详细解析，我们了解了如何在Django应用中进行性能优化，并且在代码、静态文件和缓存管理上给出了具体的实践策略。这些优化措施能够显著提升Web应用的响应速度和用户体验。在下一章节中，我们将探讨如何部署一个高可用性的Django应用，包括负载均衡、容器化部署以及持续集成和部署的最佳实践。

# 5. 高可用性Django部署与扩展

## 5.1 负载均衡和服务器扩展

在高流量的Web应用中，负载均衡器是确保服务可用性和扩展性的关键组件。负载均衡器可以帮助我们分配请求到多个服务器上，从而避免单点故障，提高系统的整体承载能力。

### 5.1.1 负载均衡器的选择与配置

当选择负载均衡器时，需要考虑多个因素，例如性能、稳定性、成本以及与现有系统的兼容性。常见的负载均衡器包括硬件解决方案如F5 BIG-IP，以及基于软件的解决方案如Nginx和HAProxy。

以Nginx为例，配置负载均衡的基本步骤如下：

1. 安装Nginx。
2. 编辑Nginx配置文件（通常位于`/etc/nginx/nginx.conf`或`/etc/nginx/conf.d/`目录下），并添加一个`upstream`块来定义服务器组：

http {
    upstream myapp {
        ***;
        ***;
        ***;
    }
}

3. 接着，在`server`块中使用`location`指令将请求代理到`upstream`中定义的服务器组：

server {
    listen 80;

    location / {
        proxy_pass ***
    }
}

4. 重启Nginx服务以应用更改。

### 5.1.2 分布式部署的策略

分布式部署策略可以更进一步地提高系统的可用性和扩展性。这通常涉及到将应用程序拆分为多个微服务，每个微服务负责一个业务领域。

在分布式部署中，服务发现和注册是一项重要任务。服务发现允许服务消费者（如前端应用）找到服务提供者。常见的服务发现工具有Consul和etcd等。

以下是一个使用Consul实现服务发现和注册的基本示例：

1. 首先，下载并安装Consul。
2. 运行Consul代理，并指定服务的配置：

consul agent -server -bootstrap-expect 1 -data-dir /tmp/consul -config-dir /etc/consul.d

3. 在服务端点配置文件`/etc/consul.d/service.json`中，定义我们的服务：

{
    "service": {
        "name": "myapp",
        "tags": ["djaog"],
        "port": 8080
    }
}

4. 确保Consul配置了正确的健康检查，以便能够监控服务的状态。

5. 在客户端应用中，使用Consul提供的DNS或HTTP API进行服务查询和负载均衡。

## 5.2 容器化部署与服务编排

容器化是一种轻量级的虚拟化技术，它允许应用程序在隔离的环境中运行，而不必担心底层系统的差异。容器化部署可以带来快速部署、易于管理以及提高资源利用率等好处。

### 5.2.1 Docker的容器化部署实践

Docker是目前最流行的容器化平台之一。其使用Dockerfile来定义容器的环境和运行应用，使用docker-compose来管理多容器应用。

以下是使用Docker部署Django应用的基本步骤：

1. 创建一个`Dockerfile`，定义应用的运行环境：

FROM python:3.8-slim

# 设置环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED 1

# 安装依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libpq-dev \
    python3-dev \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 复制项目代码到容器中
COPY . /app/

# 工作目录
WORKDIR /app

# 安装应用依赖
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install -r requirements.txt

# 健康检查
HEALTHCHECK CMD curl --fail ***

* 暴露端口
EXPOSE 8000

# 运行应用
CMD ["python", "manage.py", "runserver", "*.*.*.*:8000"]

2. 创建`docker-compose.yml`文件来管理容器：

version: '3'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    links:
      - db
    volumes:
      - .:/app

  db:
    image: postgres

3. 构建并启动Docker容器：

docker-compose build
docker-compose up -d

### 5.2.2 Kubernetes和Swarm的集群管理

Kubernetes和Docker Swarm是两种流行的容器编排工具，用于管理大规模的分布式部署。

Kubernetes的主要特点包括自动装箱、自我修复、水平扩展、服务发现和负载均衡等。Swarm则是Docker内置的集群管理和编排工具，相对更易于设置和使用，适合小型部署。

以Kubernetes为例，基本部署和扩展步骤包括：

1. 使用`kubectl`配置和管理Kubernetes集群。
2. 创建Deployment配置文件来定义应用和副本数量：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myapp:latest
        ports:
        - containerPort: 8000

3. 创建Service资源以提供负载均衡访问：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp
spec:
  selector:
    app: myapp
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8000
  type: LoadBalancer

4. 使用`kubectl apply -f <file>`命令来部署应用和服务。

通过使用这些工具，我们可以构建一个高可用、可扩展的Django应用架构，确保服务的稳定运行并应对不断增长的用户需求。

## 5.3 持续集成与持续部署(CI/CD)

持续集成（CI）和持续部署（CD）是现代软件开发中非常重要的实践，它们可以帮助团队更频繁、更可靠地发布高质量软件。

### 5.3.1 自动化测试与代码质量保证

自动化测试是CI的关键组成部分，它确保新代码的更改不会破坏现有的功能，并且应用保持质量标准。

在Django项目中，我们通常会编写以下类型的测试：

- 单元测试（Unit tests）
- 集成测试（Integration tests）
- 性能测试（Performance tests）

使用`pytest`是Django社区广泛推荐的测试框架。安装`pytest`和`pytest-django`后，可以在项目根目录下创建测试文件夹，并编写测试用例：

# tests/test_models.py
from django.test import TestCase
from myapp.models import MyModel

class MyModelTests(TestCase):
    def test_my_model(self):
        my_model = MyModel.objects.create(name="test")
        self.assertEqual(my_model.name, "test")

使用`pytest`运行测试：

pytest

代码质量保证工具如`flake8`和`black`可以帮助我们遵循编码规范并保持代码的一致性和可读性。

### 5.3.2 CI/CD流程的搭建和优化

搭建CI/CD流程通常会使用一些现成的平台，如Jenkins、GitHub Actions、GitLab CI或CircleCI等。这些工具可以自动化执行测试、构建、部署等任务，并提供可视化的流水线控制。

以GitHub Actions为例，可以创建一个工作流文件`.github/workflows/main.yml`来定义CI/CD的流程：

name: CI/CD Workflow
on:
  push:
    branches:
      - main
  pull_request:
    branches:
      - main

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python 3.8
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: 3.8
    - name: Install Dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Run Tests
      run: |
        pytest

当在GitHub上推送代码或者创建pull request时，工作流将自动启动，并按照定义的步骤执行操作。如果测试失败，系统可以自动通知相关开发人员。

优化CI/CD流程可以通过减少构建时间、并行执行测试和部署到多环境等方式实现。通过监控和分析CI/CD流程的性能，可以不断调整并改进实践，从而确保快速而可靠的软件交付。

通过上述各章节内容，我们探讨了如何搭建一个高效且可靠的高可用性Django部署和扩展体系，以适应不断增长的业务需求和用户规模。