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软件开发中常见的十大系统瓶颈

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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。8 O  M2 F, h8 r) l8 B2 k

    7 {) q7 s. v6 n3 [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。( Q7 I2 ^" u: k9 W+ y5 k

    / n9 F# q+ |  ^5 K8 J . @+ ^' G7 w# V8 s7 V0 m$ l) Z

    & Y* f: m+ ]& {2 p5 X% u5 b4 A+ K7 q) [8 G  [! G# w; d0 V
    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。6 ~, V! g) y0 ]: {. p) u, P; k
    / S( I; Z5 V" h7 Q; d0 w
    数据库
    4 P/ m* o$ j3 o9 y# d2 f! V* K4 S# J) \9 Q/ m
    工作任务内存超过可用的RAM内存, G; [! b: x! o4 \6 l
    长/短查询
    % C& u0 q5 f0 K5 ]2 M写入冲突! t- Q* a' H$ X( I6 R+ E$ `
    大连接(join)占用内存
    7 c$ K7 p: B& \$ O* o虚拟化
    0 h/ d/ S. D& K% X/ }3 x' ?% J3 V+ l& |# i  ]" x
    共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)
    ( i7 N5 J# Y$ i; d1 W在云端网络I/O波动5 E# |5 r9 ]- [
    编程* ^9 A/ \/ P: l+ r

    : k8 F- o3 `8 N. n: h8 b0 T线程:死锁、调试、非线性扩展等2 O( C" k% j; A" _1 _
    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
    " Y: W8 s* V" X; Y缺乏调优、跟踪、日志等* ]/ C) F/ E( a: j1 g% h$ p  [
    单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等7 b. C4 Y7 c- I" |$ z, a# v- `3 B
    有状态应用程序* o, @7 x5 Y% ^: B$ X( d1 G
    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)。
    # ]. P: n7 g* R! u5 |) N算法过于复杂
    ! ~& [$ P$ x4 A* T相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务7 m) a* `. L9 N5 ~5 Q- Y1 V0 ^5 m
    堆栈空间% Y6 C4 S& c. M( A) o) g# p
    磁盘
    8 h# B! Y$ N1 \" h' t7 _  n# \! c; G' t2 t1 f- M; ^  b5 V
    访问本地磁盘5 W7 l/ ]$ u' N6 c3 {& u* q2 t
    随机访问磁盘I/O% u& o+ }' K2 q# T& n, C) y/ n
    磁盘碎片
    ( d  Y7 m. F8 R5 X, u当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降
    % ]+ ]# v* k  \' M& _; W* T4 jOS5 ~5 d5 x( l* j8 z/ s6 \5 q5 O

    " h% n' h1 X& UFsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)
    # X6 Y) G. m( o  ~TCP缓冲区太小
    # {6 z2 m  S: D- v- ?文件描述符限制9 i+ F9 l& E+ e: o( i6 c
    功率分配(Power budget), N" ]1 B" ~. ]. P% z) W
    缓存# V* d/ h. ^; Q& p

    $ z. y' `( `5 X  R( `. i8 n没使用memcached(数据库崩溃)
    * o1 A: B) [% T7 ?: V& P# n! lHTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。, z. s1 |, ~# ^( P/ O( ?' g! i
    没有充分利用浏览器缓存) r4 M( x. H: z
    字节码缓存(如PHP)
    ) j4 x9 L' c; e4 v$ L( ^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。
    7 c4 B; U$ j  x" \! YCPU
    & J& K' O# c. o( `4 D% o7 B" r9 g3 D2 E. W6 D+ {6 s
    CPU过载
      P) R' @% `) E  m. m* V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* |, y+ }- K2 V- f2 s, d
    IO等待—>所有的CPU在同速等待
    9 s7 e7 k9 u, }% F  ECPU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。) x( X, Q' h6 Y
    底板吞吐量(Backplane throughput)8 C5 G& c$ |9 P1 `- e/ ]2 k
    网络" @( Z: t7 n) f! p% h! \

    1 u4 N' E/ x* @6 x2 R( w" w5 RNIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU! ]* \# z4 P! ~9 f% P) V
    DNS查询
    , m* C: Y) j/ n$ |9 H数据包丢失
    4 Q# e/ Z; k6 k; j1 q网络中存在预期外的路由4 c! d4 Y4 Y2 D% H+ K% \
    访问网络磁盘
    ' X3 x9 V& g, h+ N( B: c$ j1 s共享SAN
    4 K4 O. O. m$ U1 ]服务器故障—>无法从服务处得到响应- y$ u5 u* b& S8 @$ R+ |6 s5 f
    进程- T+ I  E4 S* k4 ]$ ~. E

    / m- c3 @) Q& Z! y. m& @2 x测试时间
    # c6 w$ d* F" f! Y开发时间$ L* p) Q7 h) {1 ^: p' ]2 l: k
    团队规模% c. h* n+ W  \( M; V
    预算
    4 Z( x2 s8 `- ?代码债务
    ( C" P( B$ Q! D/ j9 ]7 L7 f内存
    * G3 g! A2 {6 @1 I9 S( I2 J3 S' ~! e  H3 M2 F5 j1 a' ]* \
    内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起/ R9 S( o0 d, Y
    内存不足导致磁盘交换(与swap相关)
    4 l( X4 U/ e1 a) ?, y- E- t) i记忆库开销过大(Memory library overhead)
    2 L! m" X# a) D/ B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), N* I$ p$ {+ P

    ; t4 M$ g" o7 p% x4 K! f5 I& S原文:http://highscalability.com/blog/ ... on-bottlenecks.html. Q0 m& E3 }; p! s  k# d
    0 J6 k! |* U, }! |3 r/ n( V* h( c

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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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