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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。8 q! I1 O; ]2 O( r
    ! W% C& z& ?7 L( B) \) i7 m( V* e
    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。
    3 A, p6 c4 k7 U! V7 A) ^6 H' I; t3 H2 I  W
    3 l! b. z! Q+ n& e0 }

    2 O1 [; S  y7 l" Z+ T- x
    . G: F  \. a5 ~0 M* ?2 SRussell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 D3 f% ^3 v$ U2 q2 d6 x0 S3 K4 M1 o) M) @! T4 V$ d5 E6 |6 n
    数据库+ J3 l% `, i3 N' c2 `% `$ s" X9 w/ W
    : g  C7 Y& u- M& P) K
    工作任务内存超过可用的RAM内存6 u+ Z7 [7 a$ q/ ~* E4 n. |- Z4 v
    长/短查询
    & t$ u4 l# D8 g# N+ @) k. d3 k写入冲突) s- Q8 T% o+ u& W8 }* r
    大连接(join)占用内存
    2 q7 [" L9 y2 E; E( Y) j3 z& |虚拟化
    - q# X( {( v- ~: i' P9 d1 [6 u  C9 I" R# G9 ~
    共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)
    & F9 t$ a+ J3 e2 t9 k" C在云端网络I/O波动9 G# a" b  R7 Q3 A! s8 Y
    编程
    4 v/ l2 z; [8 C7 g5 H6 v) |
    : b% F4 f3 c& M( x线程:死锁、调试、非线性扩展等+ L. f. a3 `( H! p- A
    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0 N2 [4 V  N9 C
    缺乏调优、跟踪、日志等
    : r8 C" U% E8 {5 z单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等" A4 V' E1 g% b, G
    有状态应用程序
    8 b0 N! L, \7 v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)。
    / v  m; D# }; ?; W4 U4 P算法过于复杂
    ! {: j9 T% u" e( T7 T% V相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务# X! e, X3 g/ O3 S( X: @% w
    堆栈空间! g  r" x4 e8 K; t
    磁盘
    6 {5 r9 T$ x' n, s  r5 Y% f0 p$ F! z2 ?7 [8 a( G
    访问本地磁盘
    3 Q+ R7 L( z; m; L( j随机访问磁盘I/O+ s- M) v: \3 O  r* T6 g
    磁盘碎片+ H: m0 }& J" H& U
    当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降' X; f* M. ^' U5 \2 ?5 q
    OS
    % T2 f3 B( y7 W9 n8 E) W" e# ~( C: z$ S) _8 L% O: E1 w" _, M
    Fsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)* m$ n: N( t; u7 H0 N+ @
    TCP缓冲区太小* o6 ?' F, W, l0 b, A
    文件描述符限制/ }+ b# g; s2 t& ^) l
    功率分配(Power budget)
    1 z$ W, H4 s% I! r缓存, a- `# \' P0 W. L  f$ |
    ' \, ?. }& b- Q- H- E
    没使用memcached(数据库崩溃)8 O/ Y. \3 X! ^- p
    HTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。
    9 G0 F/ L) g3 j5 Y! F- N没有充分利用浏览器缓存1 c/ |# D2 \4 a: Q% f
    字节码缓存(如PHP); r9 {9 {, T& V" }
    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。
    % Y( ^" b4 Z! k2 p3 lCPU
    4 B4 P' i% w( l2 F  X: R/ D+ K8 E0 e5 p1 |% W( t: q; q! ^
    CPU过载5 r9 f2 }4 l& a/ l
    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5 C( |8 j. [+ H& {
    IO等待—>所有的CPU在同速等待) g! K& \. L! L- x1 V, k
    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。
    1 `1 e% t7 b& Y: o底板吞吐量(Backplane throughput); {  x- y; R* e2 }# S
    网络
    . Y- b& [) t( U8 S3 ]7 U( W, E& s
    NIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU
    + H2 p1 w6 |4 M; LDNS查询
    * o; l4 z! G9 j8 i数据包丢失
    4 \( b4 f7 s$ H$ p& t网络中存在预期外的路由' S! H/ g. p, _, N. [+ h5 s! P$ Y4 J5 B
    访问网络磁盘" a4 r" v+ m# t9 ?) E% P/ v
    共享SAN3 Q8 i, q* W4 d6 A# Z5 {
    服务器故障—>无法从服务处得到响应
    , L3 T2 g  A% b! ]进程
    7 T% a( t) T/ @+ D( r/ I/ P6 d! @9 B* @3 A7 D' f0 T0 q
    测试时间
    & K# A# P3 W3 p! V4 E) f开发时间; I8 H- Y' j# h% S# X
    团队规模
    0 \2 J; q4 T# l3 ]预算, H0 }/ q- \/ L- @# y2 h
    代码债务$ Q0 z3 Y: B; H5 O& e- D" m
    内存  P- n# t6 w$ K, U2 ]6 j

    7 I$ [& r7 `8 z2 E. N: b7 d, j内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起
    : x- _# T4 x6 S! \/ e3 w) T* z$ t内存不足导致磁盘交换(与swap相关)
      q# y  R" ?$ d1 X6 H记忆库开销过大(Memory library overhead). J9 i; q3 o; W6 L+ s/ K
    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)
    ) y7 Y: P- h2 b8 U* w8 L% ~; @3 w
    原文:http://highscalability.com/blog/ ... on-bottlenecks.html: b+ ^  G8 @+ s& I3 D1 }5 Y- x' e7 |- A
    1 ^6 |, P! I% W( p8 c( P, H

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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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