蚂蚁金服技术专家对性能优化的常见模式及趋势的思考

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蚂蚁金服技术专家对性能优化的常见模式及趋势的思考

jurassic_1 2016-06-06 09:40:26 浏览7970
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发表自《中生代》微信公众号。作者是陈显铭,从事研发工作七年,蚂蚁金服技术专家。对于性能优化的思考,很有价值,分享给大家。



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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,关注单系统瓶颈,通过解决单系统瓶颈提升性能。
  • 结构型优化,通过改造链路结构和配比,进行整体性能的优化。


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(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

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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)

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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)

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4、单应用集中式部署部署后的DB瓶颈

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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)

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6、服务化拆分应对更大范围请求量

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服务化集群部署模式

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6、服务化拆分应对更大范围请求量两个结构优化的案例

处理单点/网络瓶颈的可行方式

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处理数据库连接池瓶颈的可行手段

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总结:性能/应用优化的几个趋势

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关于作者

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陈显铭,从事研发工作七年,蚂蚁金服技术专家,爱思考,爱黑人



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