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软件开发中常见的十大系统瓶颈

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admin    

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    [LV.5]常住居民I

    管理员

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    楼主
    发表于 2015-08-10 16:52:45 |只看该作者 |倒序浏览
    在Zen And The Art Of Scaling - A Koan And Epigram Approach中,Russell Sullivan提出了一个非常有趣的总结:软件开发常见的20个传统的系统瓶颈,这听起来像是说有20个故事情节,并且依赖于你如何策划这些故事,或许都是真的,但唯有实践才知道它们带给我们的酸甜苦辣。1 @# N3 Z/ d( D" {. D
    2 w9 A- C* }2 X4 w! s* E$ E5 A
    有一天,Aurelien Broszniowski给我发了一份电子邮件,把这些瓶颈用列表的方式展示出来。在接下来的交谈过程中,我又把该列表抄送给了Russell,Russell对此列表进行了整理。6 n& G& q' Z& N" X) H

    : [& D3 t. y; h) N# W # S6 M1 E) w, p& D. n5 x* T. m8 O
    ! e" F3 ^; a+ T2 l7 a- V9 |5 V

    7 X9 J" ]. W: P& E0 G5 Y9 D/ |Russell说:“我真希望在年轻时看到这样的一份列表”。伴随着经验的增长、项目的增多、解决各种不同类型的问题和不断总结各种经验教训,你会在这份列表上添加更多的东西。所以,当你在阅读该份列表时就像是在回顾一个个故事片段。
    8 P) ]$ ~, |7 q( g: H7 y; E8 N
    数据库/ |4 F/ a( v0 C+ k/ j: S2 R

    % G1 J: e/ ^) }8 c% w2 B# }工作任务内存超过可用的RAM内存7 L7 C6 ?2 ]2 |# m; B
    长/短查询
    : l  @- \0 n; u6 c写入冲突
    9 s- A7 Z9 J  A1 l" J大连接(join)占用内存
    ; _# `) b$ d2 [; {2 l0 z虚拟化: q3 F% e5 C( ~' v0 K9 q, x
      ~$ g7 ?8 C9 g
    共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)
    $ }& y1 P& r. \9 x5 m  A2 D" j在云端网络I/O波动+ R. R: G1 _+ I1 W
    编程
      {4 D+ j) c% @$ c' g* B6 o
    - F- U# g, T& W# V' v线程:死锁、调试、非线性扩展等
    & J, S. X8 R1 J7 P( i$ w: w事件驱动编程:callback()过于复杂、如何在函数调用中存储有状态等
    % g  r5 I+ L' h8 N9 N/ _& G+ F; z缺乏调优、跟踪、日志等3 e" \. R9 ~: F: o2 f
    单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等, F  _9 ^8 Y6 Z
    有状态应用程序
      r* `' S1 X6 V3 c5 A设计问题:开发的应用程序只在自己的机器行运行正常,或者只是在几个人测试的时候正常(没有经历压力测试)。# T: o' ?% Y0 G3 a
    算法过于复杂( G. r2 a4 B0 E) c- C9 ^
    相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务
    # l5 {( n. e9 X. Z  |堆栈空间, d9 P0 o0 @" }  H  H
    磁盘
    $ X/ V$ M2 t. B/ ~7 H  G) F& ]: ~$ c$ F7 ?
    访问本地磁盘
    ( K+ ^4 F5 S, Q& i3 M! ~, A0 l随机访问磁盘I/O
    : a! A' m+ `  e, F' e- K0 f* O磁盘碎片
      H) T- s( ~8 o- n当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降4 h& X+ D/ N) ]: ~9 x
    OS, E: V! L' L% D
    / }1 l; y! a) T  L% P1 J0 A/ v1 m
    Fsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)
    * C8 H6 I+ `) J8 }4 ITCP缓冲区太小
    1 a! x/ G; {6 r8 {6 U1 J文件描述符限制
    6 F( ]+ t/ I& t0 V功率分配(Power budget)
    6 v* B; `+ c* L缓存8 }9 N/ r1 D& _5 a  U5 |

    # U# J) O' |7 x* k没使用memcached(数据库崩溃)
    $ m5 w2 Y6 D4 k3 t0 M1 _HTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。$ \# D4 d: C, U' o0 R
    没有充分利用浏览器缓存
    % e. a: v9 z- @! r. c# O, K- o字节码缓存(如PHP)
    " A* Z; ?/ i: E- UL1/L2缓存:这是个令人头疼的大瓶颈。把关键并且经常访问的数据存储在L1/L2中。这涉及到很多:snappy网络I/O,列数据库直接在压缩数据上运行算法等。利用一些技术不销毁你的TLB。最重要的思想是紧紧的抓住计算机的体系结构,涉及多核CPU,L1/L2,共享的L3,NUMA RAM,从DRAM到芯片数据传输带宽/延迟,DRAM缓存的DiskPages,DirtyPages,流经CPU<->DRAM<->NIC的TCP包。
    ) }3 i! M6 |7 y0 a, R, g6 b8 hCPU( O8 n) V- R. L  j  ?0 k
    2 B; T5 U) [. ?* S$ ]* K
    CPU过载
    6 E: f: K' x# a" F$ [1 o8 J% z内容切换—>单核上开启的线程过多、Linux调度器、系统调用太多等
    . x- v- o7 I: {' NIO等待—>所有的CPU在同速等待3 F% Z% B$ E: }0 O
    CPU缓存:缓存数据是一个细粒度进程,为了在多个实例与不同的值数据之间找到正确的平衡,来保持缓存数据的一致性和繁重同步。* T' m8 `0 |- `4 ~
    底板吞吐量(Backplane throughput)
    , `4 I4 Z* i& n; F5 R- T0 a网络: S/ y( P+ ?1 S% g% Q

    ' h+ I( x9 }9 x/ W* K' J: WNIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU
    / K, N5 b" F, H+ c% h7 GDNS查询
    3 ?9 M0 [% q( G: g) J6 m  @数据包丢失
    , [7 f4 ]4 A) w+ k0 J1 ^9 T1 S网络中存在预期外的路由
    $ g/ M! U% c: k访问网络磁盘& c! ?& M) Q# O1 A# c4 e
    共享SAN8 E, G; m. F0 p& h8 Q1 r* }
    服务器故障—>无法从服务处得到响应
    . T+ p. f! n0 q5 C' Q进程5 A0 R7 U) t# T$ t5 A

    1 e7 R( S1 M9 B" s测试时间
    9 |8 l3 d8 N" b7 S开发时间
    , D% w! L- o# y. e! K8 U7 N团队规模1 M5 v+ Q( r* [8 U/ s( Z
    预算
    & g9 D5 d7 z" W代码债务
    ) H. u$ F+ `. R0 M6 G: Q* K内存/ Q" z/ q* M# T5 C# f0 c# V

    $ X3 Y$ A* P# f" ^4 [内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起
    4 `1 I/ h6 C* K' W1 n2 `+ T内存不足导致磁盘交换(与swap相关)
    1 ^" S. ?6 M% H4 d" C记忆库开销过大(Memory library overhead)- `' B1 w- P6 o% L# S; J$ ]8 X6 w" U
    内存分片(在java中需要会因为内存回收而停顿;在C中,malloc总是开始分配内存)
    / L6 B- c2 c4 n) o- N" d, o0 \9 U5 R! `
    原文:http://highscalability.com/blog/ ... on-bottlenecks.html
    9 Y. q3 ]! @5 C! z5 V. z* I- ~
      b8 B& R& n0 P5 s" y

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    沙发
    发表于 2016-10-30 12:06:48 |只看该作者
    这篇文章需要转载,,,,很有意义的总结
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