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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。; `; d9 X: D2 o3 j

    % F: Y6 s" i: U9 w0 a2 f0 `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。
    : [& h* x5 c: x/ n# s
    ! I& p! i9 W+ P" S" B8 h. C% t
    ( a7 B4 K& Q" G5 _/ _$ u( t* s. }$ C4 s1 k( C

    : E, W( v6 e: [3 p* X% E$ l8 R/ k# 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。5 I$ h0 w; L3 [3 g! o
    4 d  M2 D, G. s+ f5 s: D0 S$ F
    数据库( |* m- ~0 Z2 w
    3 G( H& O. J4 h; t# k2 j
    工作任务内存超过可用的RAM内存
    # N8 }- B& {+ T& ^4 W' g7 Z* Q长/短查询) h2 E6 k9 k3 d9 E3 M, I
    写入冲突
    + m4 X% T; H& B& s( t4 g大连接(join)占用内存
    1 U$ W1 j- g, u虚拟化. _3 p6 Y5 Z) ^. q
    * T; _3 L0 y3 x
    共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)( W0 N& N! Y3 K. |, L- N
    在云端网络I/O波动# t! f# Z+ \& [9 K0 b
    编程4 N" C; e% v: n# j! q
    9 ~% [% K9 C- k: Q. s
    线程:死锁、调试、非线性扩展等6 z# K7 `4 B! d" J- e4 `
    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
    5 r4 S# D1 p$ @+ P: [缺乏调优、跟踪、日志等+ E9 [3 @' M6 J- k. G% H" H! W
    单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等
    6 T& e9 x2 k! @! r6 S有状态应用程序2 @% k# n0 E6 z- C: Y
    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)。
    , ]% _+ O$ P" t; [算法过于复杂0 C9 i& w/ v. [4 m% i1 L* w3 i) Z
    相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务$ i9 ~8 u6 ^! w+ R' o- E8 k3 n
    堆栈空间$ W" v3 f! Z: T6 r4 W
    磁盘
    # |1 b. e2 G+ |# w5 H4 C8 b
    ( ?! ~4 B+ |: i7 s/ a  W访问本地磁盘1 D* ?+ Z( f$ r5 D, n1 j7 T! b" ]# T
    随机访问磁盘I/O
    1 n5 n# j0 {! U磁盘碎片* E" A' x# z3 O# ]. V
    当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降# a# G' O' T: K
    OS
    5 N) ^! k5 M/ Y0 `* L8 T9 e& L( u' `
    Fsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)
    % j6 n0 q$ O2 R& U) F2 oTCP缓冲区太小
    4 ^7 e: J4 `( }4 A% i文件描述符限制) P1 [$ _/ C" Y. w& ~6 Q
    功率分配(Power budget)
    * e+ f: U% |& [% O缓存! d" K# y+ M5 I4 G
    % ^; ?5 L* d- y* M6 Q8 S
    没使用memcached(数据库崩溃)
    8 Z4 U1 f& P. ~4 ^5 U; F* HHTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。" m, M( y  {/ s3 d3 i' o& u2 t4 G
    没有充分利用浏览器缓存0 p2 U1 Z" l+ o/ k8 t5 N
    字节码缓存(如PHP)- G! b+ U6 k, K
    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。
    6 @) \( Q2 q/ }+ Z  wCPU
    4 l" l" C: \7 `) W% [) M- [) B9 J0 [: ?% k5 g
    CPU过载+ [2 `( [* ^; A
    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% J# S: |. v2 e1 N3 w
    IO等待—>所有的CPU在同速等待( H& k- ~  P& c
    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。  T5 `, |2 h2 @8 P+ G9 ~; Y  ?" Q
    底板吞吐量(Backplane throughput)1 _% O' L) H. @
    网络2 F8 h5 d. P2 ~3 k4 g

    7 n/ P  l3 m5 `% E( LNIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU7 G% _. d- E! N  E3 m
    DNS查询
    6 Z- i9 @) j$ T数据包丢失
    * {6 ~- Y) n0 V' ^8 R4 D网络中存在预期外的路由
    $ K% `/ Y- [+ ?2 |0 G7 L+ Y访问网络磁盘
    8 @0 i" ?* j/ m7 G2 h2 i共享SAN/ f2 U' m" L$ u+ T, A2 k
    服务器故障—>无法从服务处得到响应- g: e& r4 W  ~  b! Y  B0 L* E
    进程
    1 g% D- F; v0 d- j- [
    ' F  `, `2 b* z( s4 s; g测试时间* T' p- a" e3 w# i' N5 E
    开发时间
    / P5 b# g/ h7 Y8 p1 y团队规模
    + d9 b+ q! p+ }/ x. @5 E& E预算8 q* p0 C$ A! \6 Y  g
    代码债务
    8 a7 h, D' k" j0 n内存/ T  v( n6 i' z2 C7 y2 A+ S- H

    ( r" Y! d- T3 i: s. i内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起
    3 g8 U, `8 B3 p9 x7 p; Q内存不足导致磁盘交换(与swap相关)1 W% Z+ X6 m1 w3 Q3 J' O
    记忆库开销过大(Memory library overhead)/ s( U+ K8 g' i: h
    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)
    . p$ w3 T1 _6 J1 L, Q* ^" X1 u: m5 A; L% A' p
    原文:http://highscalability.com/blog/ ... on-bottlenecks.html
    5 @+ v) M( t/ d# _3 l8 \
    / ]% i6 k$ p( L3 O4 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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