软件性能优化的两个基本原则

  • 你不能优化一个没有测试的软件
  • 你不能优化一个你不了解的软件

性能测试的主要指标

  • 响应时间：完成一次任务花费的时间。
  • 并发数：同时处理的任务数。
  • 吞吐量：单位时间完成的任务数。
  • 性能计数器：System Load，线程数，进程数，CPU，内存，磁盘，网络使用率

Spark 应用性能测试

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性能优化的一般方法

  • 性能测试，获得性能指标
  • 指标分析，发现性能与资源瓶颈点
  • 架构与代码分析，寻找性能与资源瓶颈关键所在
  • 架构与代码优化，优化关键技术点，平衡资源利用
  • 性能测试，进入性能优化闭环

不要拿着锤子去砸钉子，而是要找钉子。


系统性能优化的分层思想

  • 机房与骨干网络性能优化
  • 服务器与硬件性能优化
  • 操作系统性能优化
  • 虚拟机性能优化（垃圾回收，即时编译，锁）
  • 基础组件性能优化
  • 软件架构性能优化（分布式缓存，队列，消息等）
  • 软件代码性能优化

机房与骨干网络性能优化

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美国到中国 300ms，就近提供服务器可以提升访问速度。

服务器与硬件性能优化

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普通硬盘是毫秒级，

硬件性能优化案例

网络传输达到上限。

优化方案：升级网卡，10G网卡代替1G网卡。

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操作系统性能优化

操作系统性能优化案例

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虚拟机性能优化

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基础组件性能优化

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软件架构性能优化三板斧

  • 缓存
  • 异步
  • 集群

缓存

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异步

  • 即时响应，更好的用户体验。
  • 控制消费速度，合适的负载压力。
  • 异步主要优化写操作。

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集群

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软件代码性能优化

遵循面向对象的设计原则与设计模式编程，很多时候程序性能不好不是因为性能上有什么技术挑战，仅仅就是因为代码太烂了。

  • 并发编程，多线程与锁。
  • 资源复用，线程池与对象池。
  • 异步编程，生产者消费者。
  • 数据结构，数组，链表，hash表，树

代码优化案例

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