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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。# S0 ?* e# M* B' |, p0 Z5 _  v

    : r3 P  |9 O7 M$ i1 l1 Y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。
    / Q# y1 ?" Q% @7 |4 m3 K7 b0 e8 N# w5 Y. t( i& W

    / F( j' ^0 d9 p% i
    & R# K. t( W2 X( G& ?* D
      G9 p' \& _" |) y1 V/ F; |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。! v/ y7 d1 J4 v+ M2 u1 |! K0 K" f
    ) T3 \* X7 K5 t
    数据库
    4 Q% k$ @: P0 Q& K
    * I" u+ R) @5 V6 n( l2 T工作任务内存超过可用的RAM内存7 `) }, U+ D3 |1 e( G! v
    长/短查询
    8 _0 f7 G  `( c- Y$ x; M3 \5 y$ Y写入冲突
    + G5 Y! p6 f" t2 H# e3 N" {大连接(join)占用内存
    - X5 Y8 a/ C" T, G6 _( l虚拟化9 K; v' D$ \* j! N; O3 s+ F5 u
    . X, W3 n' S( ]8 Z4 a# l
    共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)0 `2 _$ Y* O% \2 v
    在云端网络I/O波动  A! a, P+ [! a
    编程+ E+ U2 e+ Y4 D: h; {3 G

    8 n* x- H0 y; x. ]7 K# O线程:死锁、调试、非线性扩展等! V# b2 O3 z+ o4 B, t3 R
    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 l' m8 j5 Y7 g7 N
    缺乏调优、跟踪、日志等
    6 S- J8 N* c2 M, Y% l) Y! J7 m单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等
    ' w6 P0 e  A2 I+ X; D$ M4 y有状态应用程序8 m# x2 |. E3 V6 h2 a' U
    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)。
    * i: n, p3 H$ f8 @% T' {% W* o算法过于复杂% D% L1 m0 d4 j" b1 L# H
    相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务  W, V8 y9 n. [! E) e( y: }
    堆栈空间8 F6 |; e, L+ C, w" m/ Y
    磁盘
    . F# Q$ {' r6 ]4 e+ ]
    / X* i( u3 _' c! k  j$ L4 \访问本地磁盘
    , p- W1 K; K6 n1 L; @+ X随机访问磁盘I/O) j. \7 W5 Q. b( Z1 e0 t, u7 B% m, l
    磁盘碎片
    & n' K, j8 Y2 _& ~4 a- y当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降+ F/ L1 v6 f# d0 }; x
    OS
    , G5 a: c3 }/ e3 S% w! J  v0 v: }3 k/ G
    Fsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)
    % i8 d, K$ l0 n: Z4 RTCP缓冲区太小
    # A* k8 d& ^; B" u8 t: Y  E文件描述符限制7 o6 f& p# I+ J6 ~/ M
    功率分配(Power budget)
    8 ^( Z( b( B. y缓存- f  W% g8 v8 v2 q  S7 G

    * H( y# z; P# I, i3 r7 f8 n! {6 B没使用memcached(数据库崩溃)
    # d- L6 X7 x6 E* \8 j6 P8 I9 eHTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。
    ! e( W1 r7 k/ J- L, S1 E- G没有充分利用浏览器缓存# G4 y" R- ?  X
    字节码缓存(如PHP)
    * n; x6 t2 {9 b8 N- L$ I$ iL1/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。- W% f+ j. S0 `
    CPU6 o  T3 [9 l, X! ~. B! X  U* A

    5 G2 H' l$ Z2 t) C8 eCPU过载* E3 `6 t1 m+ _- _( h& 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
    $ Q7 D* j) ?8 D4 ]6 F4 HIO等待—>所有的CPU在同速等待( ~: Y; L; d9 }
    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。" j7 ]/ ]; F9 E! f/ o  r
    底板吞吐量(Backplane throughput)* Z: {4 i% }, ^
    网络2 O* l: i* R9 t1 S! D0 v3 [

    ( h0 U2 s* b4 |: a/ INIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU% z3 h! s+ D" a
    DNS查询
    4 K; W  s0 \( j& a0 v数据包丢失
    $ c6 f( v& F- R% G网络中存在预期外的路由
    / f; b$ f# u0 C6 |6 I5 `2 i访问网络磁盘
    & A+ @) [7 ?  N5 l  H共享SAN1 T1 Q6 `- ^! ^( K0 J# Q: _" ~
    服务器故障—>无法从服务处得到响应
    3 l5 [* L  E; n1 A/ Z# B+ Y进程
    , r8 f( D: ~" }( C7 _  t( K4 E: M
    4 l$ d. J/ F4 P8 v: B测试时间
    7 _& d/ `) d+ n  s开发时间
    ! X8 ~+ p2 s! h! y团队规模; s1 K( S2 t( v" [& @8 l7 n$ a' a
    预算
    4 f" w* ?3 O/ `. W# E代码债务! j% _% U+ C! M, c- Z! C# I, H
    内存1 I0 |& C3 ~& o8 P
    5 l1 {1 [* H; B4 |% |$ [6 `- `
    内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起
    % W6 a$ {0 ~! d内存不足导致磁盘交换(与swap相关)6 }) m+ Z5 p$ @7 S0 E
    记忆库开销过大(Memory library overhead)
    - X/ D. F! Y+ A' X# ?% `' W5 _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)
    ' U6 ?) l! M2 X: K& m% S- b8 D$ M! i4 B# H2 ]3 r& W3 c
    原文:http://highscalability.com/blog/ ... on-bottlenecks.html
    5 u  j5 P7 P6 I/ Z+ A, F8 z
    ( V- F# o# m, \+ t+ \

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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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