TA的每日心情 衰 2021-2-2 11:21
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[LV.5]常住居民I
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 I TCP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- U L1/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 h CPU( 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: {' N IO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: W NIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU
/ K, N5 b" F, H+ c% h7 G DNS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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