性能优化高手课
尉刚强
资深软件设计咨询顾问
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 与我一起修炼,成为一名软件性能大师吧!
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性能设计篇 (8讲)
01 | 性能建模设计:如何满足软件设计中的性能需求?
02 | 并行设计(上):如何利用并行设计挖掘性能极限?
03 | 并行设计(下):如何高效解决同步互斥问题?
04 | 缓存设计:做好缓存设计的关键是什么?
05 | IO设计:如何设计IO交互来提升系统性能?
06 | 通信设计:请不要让消息通信拖垮了系统的整体性能
07 | 数据库选型:如何基于性能需求选择合适的数据库?
08 | 可监控设计:如何利用eBPF来指导可监控设计?
性能实现篇 (8讲)
09 | 性能模式(上):如何有效提升性能指标?
10 | 性能模式(下):如何解决核心的性能问题?
11 | 如何针对特定业务场景设计数据结构和高性能算法?
12 | 我们要先实现业务功能,还是先优化代码?
13 | 编译期优化:只有修改业务代码才能提升系统性能?
14 | 内存使用篇:如何高效使用内存来优化软件性能?
15 | 并发实现:掌握不同并发框架的选择和使用秘诀
16 | 技术探索:你真的把CPU的潜能都挖掘出来了吗?
性能看护篇 (5讲)
17 | Benchmark测试(上):如何做好微基准测试?
18 | Benchmark测试(下):如何做好宏基准测试?
19 | 性能测试工具:如何选择最合适的性能测试工具?
20 | 性能看护: 如何更好地守护产品性能?
21 | 性能CI:性能测试也可以集成到Pipeline中吗?
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21 | 性能CI:性能测试也可以集成到Pipeline中吗?

你好,我是尉刚强。这节课,我们来讲讲如何利用 Pipeline 来实现更好的性能测试效果。
如果你用过开源数据库 MongoDB,那你可能会遇到或者是听说过一个比较典型的性能问题,也就是 N+1 性能问题
这个问题描述是:本来业务实现中需要查询 N 条数据项,因此最佳的性能实现方式,当然是通过 1 条查询语句返回所有数据。但是,如果编码人员对 MongoDB 客户端的 API 接口不太熟悉,或者是编码过程中不小心,都有可能导致最后实现的查询代码,执行了 N+1 次数据库查询请求,从而造成性能浪费。而如果 N 的数字比较大,可能还会对软件性能造成更严重的影响。
那么针对这类性能问题,有没有什么好的解决办法呢?
当然是有的,我们可以把组件或者微服务级的性能测试集成到 Pipeline(流水线)上,让它成为 CI(持续集成)中的一部分,就可以很好地解决这类问题。
而至于具体的原因,今天这节课我就会先带你一起探究下。然后,我还会针对不同种类的性能测试,给你分享一些实用的集成到 Pipeline 中的策略和思路。你可以根据今天学习的内容,将自己产品中的一些关键性能测试也集成到 Pipeline 上,来帮助团队更早地发现性能问题,从而提升研发效率。
好,下面我们就先来了解下 Pipeline 的工作原理,看看为什么可以把性能测试集成到 Pipeline 上。
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