系统性能调优必知必会
陶辉
智链达CTO、前阿里云高级技术专家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 万变不离其宗,性能优化也有章可循
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基础设施优化 (6讲)
01 | CPU缓存:怎样写代码能够让CPU执行得更快?
02 | 内存池:如何提升内存分配的效率?
03 | 索引:如何用哈希表管理亿级对象?
04 | 零拷贝:如何高效地传输文件?
05 | 协程:如何快速地实现高并发服务?
06 | 锁:如何根据业务场景选择合适的锁?
系统层网络优化 (7讲)
07 | 性能好,效率高的一对多通讯该如何实现?
08 | 事件驱动:C10M是如何实现的?
09 | 如何提升TCP三次握手的性能?
10 | 如何提升TCP四次挥手的性能?
11 | 如何修改TCP缓冲区才能兼顾并发数量与传输速度?
12 | 如何调整TCP拥塞控制的性能?
13 | 实战:单机如何实现管理百万主机的心跳服务?
应用层编解码优化 (5讲)
14 | 优化TLS/SSL性能该从何下手?
15 | 如何提升HTTP/1.1性能?
16 | HTTP/2是怎样提升性能的?
17 | Protobuf是如何进一步提高编码效率的?
18 | 如何通过gRPC实现高效远程过程调用?
期中考试周 (3讲)
期中考试|行至半程,你的收获如何呢?
加餐1|特别福利:陶辉视频课精选
加餐2 |答疑精选:这些问题你都清楚吗?
分布式系统优化 (12讲)
19 | 如何通过监控找到性能瓶颈?
20 | CAP理论:怎样舍弃一致性去换取性能?
21 | AKF立方体:怎样通过可扩展性来提高性能?
22 | NWR算法:如何修改读写模型以提升性能?
23 | 负载均衡:选择Nginx还是OpenResty?
24 | 一致性哈希:如何高效地均衡负载?
25 | 过期缓存:如何防止缓存被流量打穿?
26 | 应用层多播:如何快速地分发内容?
27 | 消息队列:如何基于异步消息提升性能?
28 | MapReduce:如何通过集群实现离线计算?
29 | 流式计算:如何通过集群实现实时计算?
30 | 如何权衡关系数据库与NoSQL数据库?
加餐与分享 (8讲)
加餐3 | 大厂面试到底在考些什么?
大咖助场1 | 李玥:高并发场景下如何优化微服务的性能?
大咖助场2|庄振运:与程序员相关的SSD性能知识
加餐4|百万并发下Nginx的优化之道
大咖助场3|傅健:那些年,影响我们达到性能巅峰的常见绊脚石(上)
大咖助场4|傅健:那些年,影响我们达到性能巅峰的常见绊脚石(下)
加餐5 | 如何理解分布式系统?
加餐6|分布式系统的本质是什么?
结束语 (1讲)
结束语 | 从业 IT 20年后,我将最看重什么?
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27 | 消息队列:如何基于异步消息提升性能?

陶辉 2020-07-15
你好,我是陶辉。
在前 26 讲中我们介绍了许多异步实现机制,这节课我们来看看如何通过消息队列提升分布式系统的性能。
异步通讯是最常用的性能提升方式,比如 gRPC 提供的异步 API,或者基于 write-back 模式向缓存写入数据时,系统性能都可以提高。然而,对于复杂的大规模分布式系统,这些分散、孤立的异步实现机制,无法解决以下问题:
组件间耦合在一起,不只迭代变更时更为困难,而且当它们之间的性能有差异时,吞吐量较低的组件就会成为系统瓶颈;
当业务在时间上具有明显的峰谷访问差异时,实现削峰填谷需要一定的开发成本;
实现 BASE 理论中的 Basically Available 并不容易;
每个组件都要自行维护负载均衡组件,以此提供可伸缩性;
每个组件的请求格式、日志都不尽相同,因此系统总体的监控成本相对较高;
批量处理请求、异步化都可以提升性能,但每个组件独立实现这些基础功能付出的成本并非完全必要。
想必你肯定听过 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 这些流行的消息队列吧?通过消息队列实现组件间的异步交互方式,上述问题就会迎刃而解。这一讲我们就来看看如何在分布式系统中使用消息队列,以及高可用性又是如何保证的。

消息队列解决了哪些问题?

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精选留言(2)

  • NullPointer
    我们以前碰到过rabbitmq的过量保护,临时解决方案是升级SSD,进阶方案是重新分配忙碌的队列,最终升级了新版本,可以允许接近e级的数据积压
    2020-07-17
    1
  • 胡闯歌
    老师,我问一下24讲 一致性哈希的思考题。为什么 一致性哈希 与 元数据反向代理服务 是两个不同的方案?我觉得,一致性哈希应该是代理服务在实现数据与节点的映射时的方法,不知道这个想法有什么问题,希望老师能指点一下。
    另外希望老师能定期将类似思考题的答案或者是解决思路公布一下。
    2020-07-18
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