系统性能调优必知必会
陶辉
智链达 CTO,前阿里云 P8 高级技术专家
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系统性能调优必知必会
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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)

取消缓存的TTL
增加缓存时间
调整缓存策略
缓存失效导致长延时
周期性长延时请求
尽量避免“太远”的访问
需要做好网络延时的抖动监测
传输延时和处理延时
网络抖动的定义
网络抖动导致响应速度下降
具体问题具体分析
主动加载加速访问
加速器的使用
延时加载导致性能问题
自动化测试中的响应延迟
避免资源共享
错峰备份时间
降低资源争用
磁盘性能影响
找规律定位问题
定时日志归档
性能掉队的请求
技术极客的追求
性能优化的成本收益比
沟通、协调、制度问题
微服务下的性能优化挑战
小结
解析
案例
小结
解析
案例
小结
解析
案例
小结
解析
案例
总结
场景4:缓存失效
场景3:网络抖动
场景2:延时加载
场景1:资源争用
性能优化绊脚石总结

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是傅健,又见面了。上一期分享我们总结了 3 个场景化的问题以及应对策略,这一期我们就接着“系统性能优化”这个主题继续总结。

场景 1:资源争用

案例

一段时间,我们总是监控到一些性能“掉队”的请求,例如平时我们访问 Cassandra 数据库都在 10ms 以内,但是偶尔能达到 3s,你可以参考下面这个度量数据:
{
"stepName": "QueryInformation",
"values": {
"componentType": "Cassandra",
"totalDurationInMS": 3548,
"startTime": "2018-05-11T08:20:28.889Z",
"success": true
}
}
持续观察后,我们发现这些掉队的请求都集中在每天 8 点 20 分,话说“百果必有因”,这又是什么情况呢?

解析

这种问题,其实相对好查,因为它们有其发生的规律,这也是我们定位性能问题最基本的手段,即找规律:发生在某一套环境?某一套机器?某个时间点?等等,这些都是非常有用的线索。而这个案例就是固定发生在某个时间点。既然是固定时间点,说明肯定有某件事固定发生在这个点,所以查找问题的方向自然就明了了。
首先,我们上来排除了应用程序及其下游应用程序定时去做任务的情况。那么除了应用程序自身做事情外,还能是什么?可能我们会想到:运行应用程序的机器在定时做事情。果然,我们查询了机器的 CronJob,发现服务器在每天的 8 点 20 分(业务低峰期)都会去归档业务的日志,而这波集中的日志归档操作,又带来了什么影响呢?
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  • 解释
  • 总结

本文总结了影响系统性能达到巅峰的常见绊脚石,主要包括资源争用、延时加载和网络抖动三个场景。作者通过案例分析展示了如何定位性能问题,并提出了解决资源争用导致的性能掉队问题的方法。在延时加载方面,作者讨论了延时加载带来的性能问题,并提出了将被动加载转为主动加载的解决方案。此外,文章还提到了网络抖动对系统性能的影响,并暗示了网络抖动对性能的重要性。通过这些场景的分析,读者可以快速了解到系统性能优化中常见的问题及相应的解决策略。另外,文章还介绍了网络抖动的衡量方法和缓存失效对性能的影响,以及相应的解决方案。文章通过实际案例和技术分析,为读者提供了深入了解系统性能优化的途径和方法。

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全部留言(2)

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  • 精选
  • J.Smile
    这个专栏感觉挺值得的,陶辉老师的思路很清晰,傅健老师的实践经验,两个结合,所向披靡!
    2020-07-20
    2
    2
  • 万历十五年
    资源竞争,延时加载,网络抖动和缓存失效,这四个也是影响性能的常见问题
    2020-09-13
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