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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。; ]. F& s; M( `' A6 s6 w
    $ t' _. _' V4 g2 e4 h
    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。
    : A( [2 U0 r- q
    1 S7 L6 ~/ c- S' Q7 {$ L% W& x- l   r3 y5 G4 N1 F/ e6 j! ]
    ) ~9 u1 C( [- l; M5 h; H6 p" }, `/ G5 H

    , y7 u) B5 z% U4 l, MRussell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。  k4 d8 @, o" {( ]9 }9 d* I
    & L& T& B* d- w5 {7 |2 s3 P# g
    数据库
    4 E. ~8 F& }8 ~. J  N' y% V, |$ _$ L3 k5 h" B, \9 F3 N- k, ?
    工作任务内存超过可用的RAM内存" l2 A2 i( c8 Y6 s
    长/短查询
    * y. `1 }& ?) ]# ^4 X1 Z, Z( I写入冲突9 T3 [8 G" ~; R9 P9 Z5 Z6 t
    大连接(join)占用内存
    , n& g+ U# i/ V& ]# |虚拟化! z- W# ?9 _2 v3 o, Z0 f) O

    ' z: K+ U- R. h& N8 P共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)
    ' E1 X& A- s4 B+ J! |4 X在云端网络I/O波动
    4 W/ s9 j" A1 f/ B编程% [$ h& a  d  q' M( R
    ; g, w1 W# N) f9 \
    线程:死锁、调试、非线性扩展等- c4 K: O5 {/ f+ @2 h: a( B& i
    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* c1 h% d# b0 t2 \
    缺乏调优、跟踪、日志等% y2 t4 H/ ]8 ~  V& ]! d
    单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等
    / c1 C& f& Z1 h  x* F' S- ~有状态应用程序" k' Z1 a# B! b- }! P. D5 n
    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)。
    " u% h" G5 y; f4 P4 N3 e算法过于复杂* ]' h3 P3 m$ J2 v3 Y9 n- I- h
    相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务
    ( l% N  x3 X: N/ x堆栈空间
    , S3 J) _: S( i: X( G) c磁盘
    8 _. ^" ~8 I& ~; Y1 O% R# t
    , O% O# {3 ?5 r1 v8 g访问本地磁盘4 b& c* P. }4 ^' d4 J
    随机访问磁盘I/O
    3 p! o9 o# B% A2 u8 ?磁盘碎片
    6 ]% `7 U% D( S: H* T当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降
    0 Q; Y% V3 j2 b+ V+ pOS
    7 O6 M6 Y+ k  w5 t+ l2 X7 j+ i" U, w- U8 _4 e1 S; e7 Z
    Fsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)
    / g* G  K0 C: x: UTCP缓冲区太小2 N  v4 q+ i) L! y( |! b, u
    文件描述符限制) g: G( r4 |. G$ G4 f* b
    功率分配(Power budget)
    8 o9 n0 I4 h+ Z7 s8 N缓存$ S! a0 `) c- j( \* ~/ P8 q

    % s9 `( R8 |8 B& u& W/ ], F" I没使用memcached(数据库崩溃)
    . v. w, X/ E+ M& KHTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。
    . T/ ?% C8 @3 t# r2 k- {没有充分利用浏览器缓存% k. C; W; Y9 A4 Q2 l
    字节码缓存(如PHP)& q. t/ w$ {* L2 X: S! y& c
    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。# h3 C( n* H) e) ?4 x
    CPU
    . ^' [7 v0 b1 ]$ d7 d$ A0 f8 |: b! A. N6 m9 M4 E
    CPU过载
    $ L2 w7 P& z" `9 g5 S+ i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
    2 c  l# c: r  O' j" QIO等待—>所有的CPU在同速等待! U: d8 F2 x+ A8 f/ S) q
    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。
    5 i$ n# p9 {6 Y, P底板吞吐量(Backplane throughput)8 p3 n  h. R/ P5 e3 J! A
    网络
    - H+ M$ \. U; y% d* B8 K# k% u2 F% w& Z( _* z
    NIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU
    0 K0 I2 {7 R6 |" n3 JDNS查询1 n7 a. d5 U/ b. s/ \$ z
    数据包丢失
    / y% t' X- |. d8 n/ e. U: O网络中存在预期外的路由4 y5 k  _5 u7 ^# V8 W
    访问网络磁盘, _2 {& f2 G/ X! S
    共享SAN
    0 S! l7 _5 Z9 ~服务器故障—>无法从服务处得到响应
    & V% n- V" r! i: j进程* h/ }/ r, O/ Q
    3 N6 T! y+ _# y5 B  _8 g
    测试时间2 n9 {3 `" N. w8 b" }
    开发时间0 [2 a; v: L1 d2 n
    团队规模
    ) j; ^0 F( ^# ^8 e7 v* @- w预算
    4 @) X0 O( o+ n6 l& h' P: r: l代码债务
    - `+ _0 b# G: \4 y) C% z1 z1 W内存
    8 K$ d) k3 }  D2 x* R7 n7 t
    & [6 R* V3 p9 L0 Y7 n* E& \内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起2 ^1 E) q8 A( M2 h5 g$ f5 J3 t
    内存不足导致磁盘交换(与swap相关)
    1 R2 W9 H7 [3 r. T4 @' v' T记忆库开销过大(Memory library overhead)
    * h; i7 D. j* d) e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)" C+ c" P) ~3 b  _

    : z2 Q( ?: n! v- p原文:http://highscalability.com/blog/ ... on-bottlenecks.html
    1 S. \' ]; N4 M& Y' @% V
    3 B$ Z# a" I$ d* y& z* j& l5 h

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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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