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性能优化的价值
从上图可以看出几个优点成本降低
稳定性提升
用户体验体验提升
性能优化的缺点也有
维护成本增加:代码可能变复杂,结构可能变复杂,技术栈可能变复杂
性能优化的两种模式
个人总结,性能优化整体上可以分为两类:单应用优化和结构型优化。
单应用优化常见步骤
优化基本思路(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有(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
优化的常见手段或模式
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
等等
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。
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。
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。
1、单应用时代常见瓶颈先发生在DB
2、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)
3、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)
3、单应用集中式部署带来应用集群处理能力提升
4、单应用集中式部署部署后的DB瓶颈
5、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)
6、服务化拆分应对更大范围请求量
服务化集群部署模式
两个结构优化的案例
处理单点/网络瓶颈的可行方式
处理数据库连接池瓶颈的可行手段
总结:性能/应用优化的几个趋势
作者:征途小丘,陈显铭,蚂蚁金服技术专家,分享性能优化的常见模式及趋势
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