【性能优化】聊聊性能优化那些事

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针对于互联网应用来说,性能优化其实就是一直需要做的事情,因为系统响应慢,是非常影响用户的体验,可能回造成用户流失。所以对于性能非常重要。最近正好接到一个性能优化的需求,需要对所负责的系统进行性能提升。目前接口耗时基本在30S左右,争取可以提升到16S内。所以就先了解以下相关的性能优化,其实我理解性能优化,一个是在预防,一个是出现问题后进行解决。二前期主要在架构设计与编码层面,后期是如何找到性能瓶颈进行有效的优化。

衡量性能优化

QPS:通常指代的是查询操作
TPS :指代的是写操作
响应时间 :系统请求之后返回来的时间
吞吐量

架构设计

缓存、异步、集群 是性能优化的三板斧。缓存从一定程度上可以提升系统的读性能。异步可以提升系统写性能,而集群可以提升系统整体的吞吐量。

缓存:传统意义上的缓存,可以从客户端缓存->CDN缓存->网关缓存->负载均衡缓存->应用程序缓存->分布式缓存->数据库缓存->文件缓存->CPU缓存等进行一路拦截,通过将请求拦截在越前面,越能提升系统的整体读性能。
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异步:异步主要是通过进行将穿行执行的过程,进行异步执行。然后通过回调结果就可以。比如JUC中的工具类,Go中的协程。消息队列等。
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除了以上的架构层面,其实还需要在编码层面进行优化,比如使用并发编程、线程池复用、异步编程、更高效的算法等。
所以总结起来就是如下几点

  • 网络层面优化
  • 服务器硬件层面优化
  • 操作系统优化
  • JVM性能优化
  • 基础组建优化(MySQL、Kafka、Redis等)
  • 软件架构层面优化
  • 软件代码优化

如何进行性能优化

性能优化六大原则

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在性能优化的时候,其实要先找到性能最大的瓶颈,是存储、计算、网络问题。然后根据数据分析进优化,而不应该两手一把抓。而大多数的时候,都是程序和数据库层面的问题,这个时候我们需要使用计时工具进行先记录各个流程的耗时,然后根据不同的耗时进行优化。
找到根本原因,然后进行平衡成本与工作投入比。任何的优化方案都可能是trade-off。所以我们需要平衡。根据不同性能指标权衡,找到一个最优解达到总体和整体最优。

而在性能优化的过程中,我们不能过度优化,比如一个系统只有几个人使用,而过去去优化,显然成本与收益不平衡。
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所以,我们不能过早的优化,优化的时间点,一般都是在一个产品比较成熟的时候,为了进一步提升整体的性能而做的优化。

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性能优化十大策略

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时空转换

空间换时间
空间换时间的本质是,通过将空间增加存储,来提升时间。
对于一个全球业务,可以采用CDN进行多分数据的拷贝,覆盖每个地方的用户。
集群也是通过多台服务器的空间减少延迟的减少。

时间换空间
时间换空间的本质是通过,增加时间减少空间的存储,对于系统来说,CPU、内存是比较稀缺的空间资源。

  • 可以通过改变数据结构或者数据格式,减少存储数据的大小
  • 进行数据压缩。采用压缩算法。可以降低网络传输和外部存储。
  • 内存数据存储到磁盘中

而衡量一个压缩算法主要就是三个指标,压缩比例、压缩速度、使用内存。
案例:Kafka采用压缩算法进行压缩数据。生产者压缩,消费者解压缩。RPC通过自定义数据结构,减少调用方和被调用方的网络传输。

预先和延后处理

预先处理
预先处理,其实就是将数据或者三方调用进行提前调用。比如操作系统中文件、CPU和内存都会进行局部性原理数据读取,提前加载顺俗读取的数据,以及提升执行速度。

延后处理
延后处理,一般是在非要的时候才进行计算,操作。COW就是这个案例,当多个线程操作同一份共享数据的时候,如果只是读,那么可以直接操作,但是当有线程进行写的时候,就复制一份进行专门写,而不会影响别的线程进行读取。
在linux中,fork一个子进程就是写的时候会进行复制,还有java CopyOnWrite中也是如此。

并行/异步操作

并行
并行是通过一个任务处理慢,可以多个任务同时执行,以此来提升速度。可以在服务器、多线程、指令级别进行操作。比如JUC、Go中协程等。
异步
异步是相对于同步来说,异步可以不用等待结果的返回阻塞在哪里,比如IO多路复用就是通过异步操作,虽然增加来一点操作复杂度,但是性能提升非常明显。

缓存/批量合并

缓存
缓存其实是无处不在,CPU、内存、文件系统、存储系统、内容分发、数据库、框架、中间件等。本质是通过存储数据提升访问速度。

批量合并处理
其实主要是针对IO和网络IO的时候,将一批数据进行读写,可以提升吞吐量、提升性能。
比如Kafka中就是为了减少网络传输,一次发送一批的数据到Broker中。
MySQL也建议通过尽量合并读写。比较顺序的IO读写 速度更快。

算法和数据结构

算法
算法本质是为了解决不同的场景下的问题,可以通过利用不同算法提升性能。比如LRU可以数据淘汰算法、排序算法解决排序问题。
数据结构
而不同的结构,也有不同的适用场景,Set、List、Map等。去重、有序、key、value

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小结

本篇主要从预防性能的架构设计和编码层面去聊性能优化,以及当出现性能瓶颈后,应该采用三要三不要,以及对应的十大优化策略进行优化。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-693264.html

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