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分享:技术:性能调优:性能调优 [2016/01/25 11:24] gxx 创建 |
分享:技术:性能调优:性能调优 [2016/01/29 10:09] (当前版本) gxx |
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====== 性能调优 ====== | ====== 性能调优 ====== | ||
+ | ===== 调优基本思路(闭环) ===== | ||
+ | * 确定性能瓶颈/热点 | ||
+ | * 确定优化方案 | ||
+ | * 实施、反馈优化情况 | ||
+ | ===== 确定性能瓶颈/热点的常见方法 ===== | ||
+ | * 性能压测:通过工具/人肉等方式量化运行时性能情况。 | ||
+ | * 业务/代码梳理:通过代码走读,发现资源消耗热点(牛B的人可以这么干);通过统计代码对资源的操作,量化代码对资源的消耗(比如一个业务操作会进行多少次数据库调用,会进行多少次服务运算等方式)。 | ||
+ | ===== 压测时常观察的内容及工具 ===== | ||
+ | 这里举例java应用 | ||
+ | * 压测工具:jmeter | ||
+ | * 内存的使用情况:mat,gc日志,vmstat | ||
+ | * IO情况:iostat | ||
+ | * 网络情况:netstat | ||
+ | * 热点代码:jprofile,btrace,jstack,jstat | ||
+ | * CPU情况:top | ||
+ | ===== 优化的常见手段 ===== | ||
+ | * 静态化:动态数据和静态数据分离。 | ||
+ | * 异步化:使用异步化减少主流程中的非关键业务逻辑。 | ||
+ | * 并行化:使用多线程并发处理,缩短响应时间。 | ||
+ | * 内存优化:减少对象大小,减少对象创造,数据模型优化。 | ||
+ | * 去重复运算:业务逻辑优化,或者使用缓存。 | ||
+ | * 减少数据库操作:数据冗余,数据缓存等。 | ||
+ | * 缩短数据库事务:短事务,异步化,最终一致性等方式可以考虑。 | ||
+ | * 精简代码逻辑:去除冗余代码,诸如过度设计检查等代码。 | ||
+ | * 精简日志操作:日志大小要关注,注意IO上的瓶颈;日志太多,说明生成的string也会多,也增加了gc负担。 | ||
+ | ===== 结构型优化常见步骤 ===== | ||
+ | 此部分介绍的内容,在很多网站架构变迁的文章中介绍过,这里通过图的方式展现出来。 | ||
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+ | 每个阶段都有适用的软件架构,基于成本、建设复杂度、维护成本的考虑,不必强求一开始建设很完整的技术体系。 | ||
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+ | 个人认为,性能是驱动应用体系研究的重要驱动力,可以通过下面应用结构演进看出来。 | ||
+ | * 单应用时代常见瓶颈先发生在DB。 | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:1.png?500|}} | ||
+ | * 单应用时代常见第一个解法是使用缓存(偏向应用级别缓存)。 | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:2.png?500|}} | ||
+ | * 单应用时代常见第一个解法是独立缓存服务(集中式缓存,如memcache)。 | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:3.png?500|}} | ||
+ | * 单应用集中式部署带来应用集群处理能力提升。 | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:4.png?500|}} | ||
+ | * 单应用集中式部署部署后的DB瓶颈。 | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:5.png?500|}} | ||
+ | * 单应用集中式部署部署后的DB瓶颈解法(数据库拆分、读写分离)。 | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:6.png?500|}} | ||
+ | * 服务化拆分应对更大范围请求量。 | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:7.png?500|}} | ||
+ | * 服务化集群部署模式。 | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:8.png?500|}} | ||
+ | ===== 性能/应用优化的几个趋势 ===== | ||
+ | {{:分享:技术:性能调优:9.png?500|}} | ||
+ | ===== 参考帖子 ===== | ||
+ | http://dwz.cn/2DL5U3 |