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软件开发中常见的十大系统瓶颈

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管理员

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    2021-2-2 11:21
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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。
    5 f% Q2 V0 `$ X' F1 @7 @3 C+ Q6 `% q, v2 q2 r" ]4 t
    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。8 A$ X4 {, K  W8 I- D
    3 H9 L* Y4 ?$ h9 H! o' w1 h+ c0 p
    , [- o* _" l0 {$ E. g
    % _( o4 K! I: @# t% i

      H# y$ N9 T% VRussell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。  x- h1 d% a+ C9 u6 n" ^$ y

    3 V3 l7 D" O$ @. u' P$ @0 j数据库* r/ B. j& P( A0 }/ q& K
    9 a; z5 i/ Q9 ^2 w/ F. z1 d
    工作任务内存超过可用的RAM内存4 B$ m) Q4 D: [% l$ e4 L' j4 [! q
    长/短查询4 v: w2 r% k: j- M* ^0 h4 V3 A
    写入冲突) u' N( t: {" v  D
    大连接(join)占用内存
    1 `9 L, _/ e* Y- v! q& |) Z虚拟化' j8 c6 l, @3 N! m  L: e

    $ ^9 I, I2 Y. T0 t6 }$ |. `, T共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)
    # X' k# }0 O7 X0 ^4 e9 }% a在云端网络I/O波动" Y7 S0 S0 A* Q6 P& P- C$ @7 e! a
    编程
      N- N* y; L" W! H& w& |/ x0 J% f! |" T5 Z. X$ i
    线程:死锁、调试、非线性扩展等
    2 r0 v3 Q1 C  P/ v2 `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* V- ?7 k7 J$ z3 U: a4 b- F: o* w
    缺乏调优、跟踪、日志等5 o4 o/ Z' A/ l, w1 [! C5 C$ P) N
    单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等
    0 Z3 c7 |, R% D有状态应用程序0 _  y  B) D1 l5 e
    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)。
    ' v5 }9 z: _. S- j算法过于复杂
    , i% H6 w/ U$ Z, g. Q1 K相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务" P; r/ ]% u; z  G- p
    堆栈空间
    - H1 s$ k% F$ y* e- @磁盘
    ( K/ q2 J/ T6 f& z: w4 Q
    / K! Q4 @  S8 X% T2 I* ]7 e访问本地磁盘
    3 l/ X4 }; b3 Y6 q. @随机访问磁盘I/O2 o1 ?4 K% f9 {9 w" U. o: R
    磁盘碎片0 |  Z* K  N  G; Z; R% Z) y
    当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降
    ; h( y' J( s3 h  ~) UOS
    % x% j& o! N+ C0 g9 n- n  z$ f" x- d4 v6 I1 K1 B
    Fsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)
    7 a+ I1 f+ t$ F9 U& @% W+ u- X" ETCP缓冲区太小4 _4 Z2 i1 F# |7 ~  I) A  h" A/ p
    文件描述符限制4 E" T+ i; k! ~1 |
    功率分配(Power budget)
    ' V+ Z; t- U" E缓存
    . w; {$ K! W, |
    - {' {+ o3 ~! y% g" l! J- c+ D# M没使用memcached(数据库崩溃)  y- z* M' E0 |7 z4 N) V, l* ~
    HTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。$ g: M/ t6 G  G
    没有充分利用浏览器缓存
      l7 l5 k; D* J4 w: m: U' }字节码缓存(如PHP)( y( Y" `+ d: b! X$ K: s9 [6 f
    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。) U" c% j$ U0 v. F% V+ ~0 K' q
    CPU
    ) z% X& Q- s/ O7 j% G6 h' {& X0 X; N8 u3 M/ Q) H  E* u7 T
    CPU过载8 D( d/ [3 E7 T* ^. L$ G
    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& H+ s9 o& F' Z- t
    IO等待—>所有的CPU在同速等待! c+ l3 l$ p' g) n' |
    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。3 ], y6 Y6 s& G: e. d! w. l
    底板吞吐量(Backplane throughput)  i& j7 C/ J  E. X+ K
    网络
    3 n* y" `4 \; L5 K0 q+ c
    ( E% Q( ^0 V0 B7 X0 e0 tNIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU. A9 h3 A( W, v) f: U
    DNS查询
    . s, Q- J; W* c3 v# p' Z5 i数据包丢失% K0 S. B% f! Y+ u0 k& M
    网络中存在预期外的路由
    * A; |6 h7 F( i8 D% x访问网络磁盘; c: S  A) n! q1 T
    共享SAN
    ( h" d6 |9 U; n: L服务器故障—>无法从服务处得到响应# D4 g2 x+ T5 _7 Q( k- I: _: k
    进程( E( E3 E( P+ s' E7 q0 G& @
    ' w0 F+ ]! Z: `! g
    测试时间
    2 G) T+ m  j4 u1 z$ d! @- I开发时间
    ( o7 P5 |5 W  \  I& O7 M团队规模' [& ]* ^* V9 E9 W0 A, O
    预算
    % x. z9 N* B; P; t" ^% a0 A7 m代码债务
    . |+ I+ F1 D4 P! T内存
    6 A9 ?, D. k' e* ^
    ! X  U( G$ T2 ]. D$ M# D内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起' Z! h* g9 n  N6 a$ v: \
    内存不足导致磁盘交换(与swap相关)
    2 m! R; |, U8 a+ k. s( d  Z% j记忆库开销过大(Memory library overhead)& b4 l5 A, c) e6 t/ N0 @
    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)
      W# ^. F+ O% H8 R8 D& z" s- B, I6 p7 l$ m% A
    原文:http://highscalability.com/blog/ ... on-bottlenecks.html
    . }4 E7 d9 P9 v, e
    8 I  d( c! Z& R& W

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    三袋弟子

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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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