性能優化

gggggggbong 發布于2019-07-01 11:14 / 2402人閱讀

摘要：如果有人負責把控從相對長遠些的角度設計系統的迭代，這種情況本是可以避免的優化辦法只有一個就是保留主鏈路，旁支鏈路異步化。這會導致一次被動讀磁盤，性能損耗會很大。

在并發量一定的情況下如何對系統響應時間進行詳細分析

分析步驟
1.1 在關鍵點位添加日志信息 -> 縮小目標范圍

a) 主要函數耗時

b) 訪問外部系統耗時：DB、MQ、Cache、FileSystem、RPC、HTTP等

c) 接口內不同邏輯耗時百分比/絕對值

1.2 詳細分析瓶頸出現原因

a) 技術層面：優先考慮

b) 業務邏輯：業務邏輯改造一般影響較大、耗時較長，優先級低

1.3 針對性解決問題

一旦定位了問題原因，解決問題的方法都相當容易

技術層面
2.1 代碼實現

a) 串行邏輯是否可以并行化

b) 串行請求是否可以批量(batch)請求

c) SQL是否需要優化

d) 算法復雜度是否需要優化

e) 語言核心庫是否提供了性能更高的使用方式

f) 引用的第三方庫是否存在性能問題

g) 每次外部請求是否都重新建立連接

2.2 內核/硬件層面

a) CPU使用率

b) 內存使用率

c) 磁盤IO狀況

d) 網絡狀況

d) 瓶頸是否由調用的內核函數引起？

該函數是如何工作的；新版本內核是否已經對此優化；如何調整使用方式可以更高效

2.3 日志

線程會爭奪日志鎖，在高并發情況下，同步寫日志很影響性能。異步寫又可能引起OOM。

業務邏輯
隨著業務的增長，接口負擔的功能原來越復雜，邏輯鏈路越來越長，事務越來越大，性能越來越差，越來越沒辦法維護。（如果有人負責把控、從相對長遠些的角度設計系統的迭代，這種情況本是可以避免的）

優化辦法只有一個就是：保留主鏈路，旁支鏈路異步化。

常用工具
4.1 內核

a) CPU: top、vmstat htop w uptime dstat

b) MEM: top、free

c) disk IO: iostat

例: iostat -kx 1 //每秒統計一次io

iotop -o //查看磁盤使用率較高的進程

d) 網絡

流量：sar -n DEV 1 3 //每秒統計一次所有網卡流量，共3次

網絡抓包: tmpdump，可配合tmptrace、wireshark分析

TCP連接狀況：netstat -an | grep TIME_WAIT //client端近期關閉tcp連接數量

e) 查看/proc/xxx中的系統詳細信息

小知識
a) 網絡抖動引起tcp重傳，一般內部系統之間的調用，linux設置的重傳時間間隔為至少200ms以上。

b) 服務之間通過網絡調用，網絡開銷在500us ~ 2ms

c) 機械磁盤尋址: 20ms

d) 磁盤的某page中如果存在數據，程序寫此page時如果不會填充整個page，內核會先載入整個page，再輸出整個page，保證磁盤數據不丟。這會導致一次被動讀磁盤，性能損耗會很大。否則會直接寫入磁盤高速緩存，間隔固定時間刷盤一次(5s)。

e) 日志使用seaslog buffer

隨著系統并發量的增加，系統響應時間會逐步下降甚至雪崩，一般是由多線程之間、模塊之間、子系統之間爭奪資源（鎖）引起的。

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