我的程序在一个循环中获取约 100 个条目。使用 get_by_key_name() 获取所有条目。Appstats 显示一些 get_by_key_name() 请求花费了 750 毫秒！（其他较大的值为 355ms、260ms、230ms）。其他提取的平均值从 30 毫秒到 100 毫秒不等。这些时间是实时的，因此有助于“ms”而不是“cpu_ms”。
由于上述原因，返回网页所需的总时间非常高 ms=5754，其中 cpu_ms=1472。（对于背靠背的请求，上述时间反复出现。）
环境： Python 2.7，webapp2，jinja2，高复制，没有其他并发请求到服务器，前端实例类是 F1，还没有设置内存缓存，最大空闲实例是自动的，最小挂起延迟是自动的，使用 db（不是 NDB）。
任何帮助都将不胜感激，因为我将整个数据库设计基于仅使用 get_by_key_name() 从数据存储中获取条目！
更新： 我尝试在每次 get_by_key_name() 方法调用之前和之后立即使用 time.clock()进行分析。我每次调用从 time.clock() 得到的差异是 10 毫秒！（只是想澄清一下 get_by_key_name() 是在不同的种类上调用的）。
根据 time.clock()，总执行时间（以挂钟时间计）为 660 毫秒。但实时为 5754 (=ms)，每个 GAE 日志的 cpu_ms 为 1472。
问题总结：
*[更新：已通过传递键列表解决此问题] 为什么 get_by_key_name() 需要这么长时间？*
为什么 5754 的 ms 比 1472 的 cpu_ms 多得多。由于实时（挂钟）花费的时间太长，任务执行是否在 75%（1-1472/5754）的时间内处于暂停/等待状态就最终用户而言？
如果上述情况属实，那么为什么 time.clock() 显示从第一个 get_by_key_name() 请求开始到最后一个（〜第 100 个）get_by_key_name() 请求之间只经过了 660 毫秒（挂钟时间）；虽然 GAE 这次显示为 5754ms？