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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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    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。
    ( n5 f+ a- M1 V! T1 @9 ?
    5 n) t/ p- M- `8 v+ i8 g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。1 W7 c. F  l8 k5 V( t9 u7 L

    # a8 \& R3 H6 F6 z
    / U5 q% n# N6 A# A# o  M% l4 \8 T0 v$ e( }2 R6 g9 Z0 ?8 m
    " Q+ a! ?5 A- J1 m
    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。
    5 v$ L! v; ?& h4 Z$ ^6 A5 Z! E% V3 T- }9 l8 }9 `
    数据库( I% w( n/ s6 k( }; A/ W/ e
    5 m+ r7 I& i5 r6 m* E: Y, [! [+ I
    工作任务内存超过可用的RAM内存. o$ }. _3 Z& T% F: ~. u1 _
    长/短查询4 ^7 I) c3 v% H4 F
    写入冲突
    9 _$ x) W: X2 U% ^/ G大连接(join)占用内存
    " g& n) e* \, m/ B8 z) x, V( x虚拟化
    0 ?8 u) y3 f( M0 g( B5 q0 S
    & b& o) e% Z7 S+ n共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)
    # S  d/ t8 P' z1 [. N& _在云端网络I/O波动, c  i- I! u' u: E. `
    编程$ T2 `% [* E. J: D+ z
    # b/ [  b8 `2 _1 \5 K$ x+ v; [
    线程:死锁、调试、非线性扩展等
    4 W! o- t# }5 }3 v4 c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
    * ?6 p1 T  l* V  M0 x缺乏调优、跟踪、日志等
    & M9 D+ |" I$ ?单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等
    - ?9 f  \+ C  k3 c有状态应用程序
    + k+ K( {! P# R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)。" S; J+ F8 v) w  F. {
    算法过于复杂
    5 O  l0 @1 d$ d# u) ~6 d# D相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务
    ; ]- u: ]9 c1 _/ o6 F0 l8 Y6 j4 Q1 J( ~- D堆栈空间
    ' Z8 q  X' }+ n1 b磁盘7 v0 L1 c/ [; N% I! P
    : e/ m; G7 @7 }2 v; l2 B* s( Z
    访问本地磁盘
    " m* n* ^2 R9 y, B随机访问磁盘I/O
    $ ]2 f5 o5 y% o7 g/ O( g/ h磁盘碎片! R( F7 ]% b- |* A' b
    当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降/ u+ R& ]( {2 e2 C) `9 h
    OS
    : o8 N# [9 X% M1 g
    " V, d: D! U+ q& p! B- |5 L! zFsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)% v- b5 U" I9 c+ ]
    TCP缓冲区太小; K' \  C+ f9 D5 f2 |( ^
    文件描述符限制
    8 R0 r6 c( Z" |. R7 n; v( X功率分配(Power budget)
    3 v! @/ Z, h; _1 U4 i缓存# Q; f  t) W- C/ r4 E

    1 X" d2 V% _$ Y7 v0 h没使用memcached(数据库崩溃)4 j0 R! k/ ]# b, o* c
    HTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。3 \; x- l0 Y0 [# o* e5 Q
    没有充分利用浏览器缓存
    - H$ P9 r, [! E; L/ ^/ K字节码缓存(如PHP)
    : v/ G! F! @9 r& p, [! ]$ M, yL1/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。
    . ~% D5 t* c6 |; Z" |7 c! yCPU( o9 O/ J9 x% C5 p" \3 C% l1 M/ M

    7 R0 ~) f. T4 M5 jCPU过载
    ! i1 h  X' Z& ^  d& A1 D$ 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
    0 l' g$ w" ~. p6 h! I  pIO等待—>所有的CPU在同速等待+ Y' ^0 q5 E# `9 e
    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。8 S/ s( U1 {% R* o% g& A% h1 t
    底板吞吐量(Backplane throughput)
    - i: g6 V' e+ |' h( ]5 n. h4 A网络; O; D# e. R# @! }4 p' ~
    8 u% [( m" I9 X/ y6 }. Z
    NIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU! R9 r# X" L' a7 T, m9 W& c# X
    DNS查询2 X/ ]- @$ l' B4 }, o: U. Q
    数据包丢失# }' C/ R/ v1 M$ P
    网络中存在预期外的路由
    + p, A' \$ t. m2 M% o' H访问网络磁盘
    4 `* W! B7 P9 L, T! @: ^- L" W* {共享SAN
    6 l; b) M% R$ K8 R服务器故障—>无法从服务处得到响应1 y% r; G2 j/ Z
    进程
    2 ?/ p) E/ B# V1 X% r2 o6 X, s: v4 d# R8 K
    测试时间
    0 A2 z. h" y/ s8 n开发时间7 }* F1 j5 X  C1 k* @* R) {
    团队规模
    $ _* r8 g+ b- x# o9 E8 ~预算
    2 E/ Y6 d- |1 _  Y+ H代码债务/ H8 i6 p9 |& \0 X2 H8 i/ b
    内存9 W$ q" {% k' G+ j4 S8 L- Q9 a6 U
    - @" ]2 I9 [' s# p6 l
    内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起" j5 c( V) X7 e( C* h! M+ m, _5 I8 T
    内存不足导致磁盘交换(与swap相关)% M! _: E7 B7 V7 v, X: W
    记忆库开销过大(Memory library overhead)
    & L/ |, g! e4 R5 j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)
    5 C$ c" B" q2 Q8 H
    6 z, i4 P2 }" M6 ^原文:http://highscalability.com/blog/ ... on-bottlenecks.html
    8 J9 Y5 l: _2 n* s. A7 I
    . L" U0 y( w% }* D7 K0 ~) U

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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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