转自：http://www.oejia.net/blog/2016/12/16/odoo_static.html
现状
对于odoo9、odoo10 部署过的人可能都知道其依赖于less环境，这是因为从 odoo9 开始 odoo 采用 less 模式来管理样式文件，这带来的改变的是前端的静态请求不再是对应一个实际的文件，odoo 会根据.less 文件的是否改变来动态编译出 css 文件。另外 odoo 在非开发模式下的静态资源都做了打包合并处理，这同样导致客户端对几个重点js css压缩文件的请求没有对应到文件系统的实际文件。对于以上的客户端请求 odoo 默认是要去查询 db 得到实际物理路径（名称做了 hash 处理，无法通过 url 直接找到） 这样导致 odoo 的静态请求依赖于db，消耗了数据库的性能，而且不方便做静态分离，降低了整个站点承受并发的能力
本文将要描述的方案便是用来解决以上问题，使我们的 db 查询大量减少，并利用外部静态化极大提升处理客户端并发的能力，经测试性能在 odoo10 的基础上再提升60%以上
基本思路：
将odoo动态产生的压缩js、压缩 css 以及实时编译出的 css 集中保存到 data_dir 指定目录下。然后借助 wsgi 的静态服务或者 Nginx 的静态location 直接处理客户端的静态请求，避免数据库查询
具体做法如下:
odoo/addons/base/ir/ir_qweb/assetsbundle.py中，增加如下处理
def write_file(self, url, content):
m_root = tools.config.filestore('')
full_path = os.path.join(m_root, url[1:])
dirname = os.path.dirname(full_path)
if not os.path.isdir(dirname):
os.makedirs(dirname)
with open(full_path, 'wb') as fp:
print '>>> [ file ] save:',full_path
fp.write(content)
在打包合并资源的代码处添加如下代码
def save_attachment(self, type, content, inc=None):
# ...
self.write_file(url,content)
return attachment
在编译出css后的地方添加如下处理
def preprocess_css(self, debug=False):
# ...
try:
# ...
self.write_file(url,asset.content)
except psycopg2.Error:
pass
以上处理即可将一些动态生产的js、css集中到 odoo 工作目录 的 data_dir/filestore/static 目录下
在load_addons中加载每个app模块时将模块的 static 的目录软链到我们上面的“静态集中目录”下
def load_addons(self):
# ...
statics['/%s/static' % module] = path_static
m_dir = os.path.join(odoo.tools.config['data_dir'],'filestore','common',module)
if not os.path.isdir(m_dir):
os.makedirs(m_dir)
os.symlink(path_static,os.path.join(m_dir,'static'))
加载完后将“静态集中目录”路径加入到 wsgi 静态服务列表
statics['/static'] = os.path.join(odoo.tools.config['data_dir'],'filestore','static')
经过以上处理后基本上css、js的请求都不会走db查询了
为了使用更好的外部静态服务、减少odoo服务进程的请求开销我们可以也强烈建议使用 Nginx 高性能的静态承载能力
Nginx的配置实例如下：
location /static {
expires 15d;
root /home/jone/workspace/odoo10/data/filestore;
}
location ~ ^/[^/]+/static/{
expires 15d;
root /home/jone/workspace/odoo10/data/filestore/common;
}
以上方案我们主要优化了 odoo 的 css、js 等类型静态资源的请求，事实上 odoo 的其他（如图片、附件）等静态资源也是采用db检索模式去查表以响应客户端请求的，对于这部分的优化，读者不妨先自行测试下他们在用户量大的情况下对odoo服务性能的影响，笔者将在后续共享出对应的优化方案
Odoo 的性能优化是随着业务进展、数据及用户量提升后不得不做的事情，笔者也是致力于此，不断研究提供一些有价值的参考方案
