蚂蚁金服技术专家总结:性能优化的常见招式

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第一有有有4个5ms如下

下面通过对这十几个 概念的完整剖析,进行讲解。

1、进程/进程是操作系统调度的关键资源。

这有有有4个依据 很简单,比冥思苦想有用多了,所以性能优化,无须把此人 逼疯了。

为了剖析最优进程数和资源之间的关系,下面我讲一步步分解,让亲们理解。

为哪此亲们其实性能优化难?

3、告诉我影响性能的相关元素是哪此?

QPS公式1:QPS =最优进程数量* 30/进程总时间



1、告诉我性能是哪此?

3、  30/进程总时间

QPS公式2:QPS=30/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源并行数

3、  资源(CPU、进程等)

4、告诉我性能难题的带来的难题是哪此?

左上的图,是进程十几个 情形之间的扭转。

进程和CPU是进程运行的宝贵资源。资源过高 会造成性能难题;资源宽裕优惠造成资源浪费。到底匹配十几个 资源才是最优的呢?

1、  响应时间(RT)

2、  吐出量(QPS/TPS)

进程/进程是进程运行的载体,所以深入理解进程的机制有有利于帮助性能分析。请看下图

cpu并肩都也能 运有有有4个进程,其余十个 请求,等待歌曲CPU资源。

N所以对CPU的核数,这里所以理解了所以人/可能性网上提高的或多或少经验值,哪此经验值有可能性是在这样 考虑多资源的情形下的值,所以可能性你的系统就都不 一有有有4个CPU密集运算性系统

起源:数据库系统中表述性能的重要指标。

 通过快照图,我只有看了哪此?

可能性亲们有个难题:为什么么会 最优进程数,有毛用啊!我反正给他所以进程,这不就完事何时?比如最后进程是30,我给你30(好,你是牛人,你是有钱人,哈哈)

认知,决定了你能拿它干哪此,决定了都也能 识别到本质。

关于性能的十几个 基础概念就像一把刀,你只有知道他都也能 用来削水果,还都也能 用来杀人。

Q4 测试性能的机器 为什么么会 选 有的说要高配,有的说要烂机器。

第有有有4个5ms如下

2、不知性能的评估标准是哪此?

下一步解释最优进程数,怎样最优化资源配比,理解资源之间的关系。

响应时间是进程(进程、进程)在资源(CPU)运行的一有有有4个体现。所以,资源和进程运行的载体会影响这名结果。下面强度理解JAVA的进程模型。

Q3 比较感兴趣耗时统计工具,是开源的么?有移动端的统计工具么?

深入理解QPS公式

压测只有注意的或多或少事项

  •     理解环境
  •     压测环境和线上环境的不同
  •     外理压测环境的不同造成压测结果的不可行
  •     吞吐量和响应时间的取舍和平衡
  •     取舍合理的性能预期值
  •     适可而止
  •     不做过度的优化,在性能和或多或少因素(架构,可维护性)等的平衡
  •     取舍大慨 的压测场景设计用例
  •     天花板
  •     充分利用资源
  •     不过度使用资源

从识别瓶颈到怎样进行优化

内容都也能 见下图

左下的图,是进程在锁的争用前一天的运价值形式。

一有有有有4个资源的进程中:

最优进程公式 1、  最优进程数量=进程总时间/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源并行数

现在:对于应用系统而言,现在QPS,TPS的概念很重混淆,泛指系统单位时间的外理能力。

2、理解器运行机制有有利于知道一有有有4个请求中的运与否消耗在哪此节点。CPU所以一有有有4个点,或多或少资源也是会影响进程的执行。

优化手段,都也能 见图中依据 ,性能优化有一定招式,所以结合具体场景后,有各种取舍,无须一味生搬硬套。

性能压测:从理解瓶颈到怎样识别瓶颈

前面讲的都不 理论,所以所以理论,下来亲们都也能 花些时间理解。主要目的是让亲们对性能有个可量化的指标衡量,知道指标了,这样 下一步所以讲怎样获得哪此指标,可能性通过哪此指标发现难题。

第十个 5ms如下

下面通过对进程运价值形式通过图表的依据 是呈现出来,便于亲们理解瓶颈资源、多资源情形下的进程调度。

性能优化,只有知道的十几个 概念

右上的图讲linux中,java主进程、java进程/LWP轻量级进程和CPU调度,CPU绑定运行的模型:

cpu并肩都也能 运有有有4个进程,所以请求11,21,31,41执行,其余十个 请求,等待歌曲CPU资源。

接下来的章节,怎样识别瓶颈资源,常用的依据 是压测,下面是压测模型图(这样 讲为什么么会 使用jmeter压测等)

强度剖析最优进程数

第有有有4个5ms如下

没这样 多讲究,无须听所以大公司的忽悠,无须全听咨询师的,黑一把咨询师。举个例子,前一天都说亲们要用大型机,所以要用小型机,现在亲们都用 pcserver。

性能优化中只有知道的十几个 概念诸如:

TPS:Transactions PerSecond

2、  一有有有4个进程1S都也能 外理的请求数

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最优进程数定义

  1. 尽可能性保持应用对资源的最大化使用。
  2. 当进程数较少的时,有压力情形下,可能性造成进程资源过高 ,请求只有等待歌曲进程释放后也能外理。
  3. 当进程数较多的时,进程自身也是只有消耗内存资源的,原应资源的浪费,并肩,进程较多的前一天对于进程的调度和争用也会影响性能。

怎样取舍可能性使用尽量少的进程,就能让当前的资源高效利用呢?

压测模型抽象

性能调优,所以每根绳子 通过难题看本质的认知之路。

耗时统计的这名东西,其实主所以看分发。你用哪此东西分发,对于阿里体系也所以一有有有4个简单的类。这样 这样 比较复杂;对于链路上的,我认为都也能 打印各个节点的达到时间,最后监控来看。

这里讲有有有4个环境:

基于上述对进程、瓶颈资源的梳理,亲们很容易提炼出QPS的理论公式,亲们都也能 看下面的公式,可能性其实烧脑,都也能 多看几遍。

通常是通过分发的依据 把代码执行切分成一段一段的片段,获取各个节点、各类节点的消耗,用于观察性能情形,定位性能瓶颈点;链路上的分发,都也能 配合监控系所以一来看,阿里是此人 实现了一有有有4个简单的分发类。

Q1 哪此前一天只有优化性能?只有提前考虑么?

关于作者

概念 QPS:Query Per Second

3、多进程情形下,进程不一定是满转的,遇到共享资源争用的前一天,会造成阻塞。

无须认为只有CPU消耗;更无须认为加CPU核数就都也能 外理难题。

移动端的工具,我接触很少,sorry。

比如给你使用mock,挡板,更换机器。

性能压测是一件很专业的事情,对于压测,理解压测的组成环境是很重要的,有的前一天,压测的环境所以压测瓶颈。

强度理解瓶颈资源

为了理解瓶颈资源,假设一有有有4个业务场景:

这有有有4个概念是衡量性能很明确的指标,亲们用它来泛指单位时间系统的外理能力。所以仅仅知道QPS/TPS的概念,就能做性能分析,性能调优何时?是哪此因素会影响QPS/TPS?

深入理解进程模型

Q2 上图中的N+1那个N指哪此?

本文主要会介绍性能评估的或多或少简单概念以及性能压测/性能瓶颈的识别依据 和或多或少常见的优化依据 。其实内容所以,所以目的在于让亲们有个全局的认识;本文其实深入度里边稍微过高 ,所以足以应对日常的性能分析。

陈显铭,从事研发工作七年,蚂蚁金服技术专家,爱思考,爱黑人

1、压力机环境:无须认为压不上去了所以被测系统的难题,前一天也遇到过jmeter外理压测响应数据的性能瓶颈,原应一致压不上去。

所以人其实性能优化难的原应,其实主所以告诉我为什么么会 去做评估,主要表现在一下十几个 方面

怎样识别瓶颈?永远所以会废的依据 ,隔离法和替换法。当你其实对哪一块怀疑(CPU、IO、进程、压力机、外围系统)的前一天,都也能 快速的使用哪此依据 识别。

以5ms作为一有有有4个时间帧。

第十个 5ms如下

我认为性能的难题是一有有有4个技术人员、架构师骨子里的东西(只有提前考虑);所以实施的步骤是根据你的业务场景、业务量、业务增量、系统当前的容量,系统的扩展性等难题来考虑(比如与否都也能 水平扩展应对等),不用做过渡的超前设计。

性能压测是有依据 ,有模式,有目标的。怎样对压测进行管理,怎样创造压力,怎样准备被测系统,怎样准备压测数据,怎样分发压测数据,怎样分析压测数据。是要进行稳定压测,还是要进行瓶颈压测等等。

瓶颈资源都也能 用水桶原理来解释,如下图。

2、依赖系统/数据的影响:举个例子比如集群部署后,线上A调用B应用,A是30台,B是30台;所以线下性能实验室A和B是1:1关系。1:1压测出来的数据与否所以线上的数据呢,这里是有一有有有4个问号的。

接下来我一层层来剖析:响应时间模型,进程模型,可能性进程和资源之间的关系。

所以人对响应时间的组成是不清晰,原应只有很好的判断,时间消耗在了哪此地方。明白时间消耗的节点是很重要的一件事。

这名公式里隐含了或多或少有趣的解释,亲们都也能 去揣摩下。

告诉我响应时间组成的优化就像是乱枪打鸟。只有明白时间消耗在哪此地方,是哪此原应造成的消耗。