服务器性能优化基础知识

性能调优整体思路

  1. 空间换时间 对热点数据缓存,减少数据查询时间。
  2. 分而治之 将大任务切片,分开执行。HDFS、MapReduce就是这个原理。
  3. 异步处理 若业务链中有某一环节耗时严重,则该环节将拉长业务链的整体耗时。可以将耗时业务采用消息队列异步化,从而缩短业务链耗时。
  4. 并行处理 采用多进程、多线程同时处理,提升处理速度。
  5. 离用户更近一点 如CDN技术,将静态资源放到离用户更近的地方,从而缩短请求静态资源的时间。
  6. 提升可扩展性 采用业务模块化、服务化的手段,提升系统的可扩展性,从而可根据业务需求实现弹性计算。

性能调优关注点

1. 硬件资源

  1. CPU CPU使用率过高的原因:
    • 计算量大
    • 非空闲等待
    • 过多的系统调用
    • 过多的中断
  2. 内存 内存使用率过高的原因:
    • 过多的页交换
    • 可能存在内存泄露
  3. IO IO繁忙的原因:
    • 读写频繁 磁盘的读写过程是物理动作,频繁的读写势必会使IO来不及处理。
  4. 网络 要关注服务器的出入口带宽。

2. 操作系统

  1. 系统负载 系统负载指的是CPU就绪队列中任务数。若该值超过6,则表示系统负载较高了。
  2. 连接数 操作系统处于安全考虑,会限制操作系统的最大TCP连接数,所以如果服务器需要提供大量服务的话,就需要修改TCP的最大连接数。

服务端架构演进

1. 单机结构

当系统访问量较小时,使用单机即可满足需求。所谓单机,即应用程序、数据库均放在一台服务器上完成。但单机的处理能力毕竟是有限的,当系统的访问量增加时,单机无法满足需求时,从而就出现了集群结构。

2. 集群结构

集群结构中,将数据库、应用程序分别放在多台服务器上,那么用户的请求究竟由哪台服务器处理呢?这就由负载均衡服务器来控制。

负载均衡服务器分为两种,分别是对TCP/IP的四层、七层进行负载分发。 四层负载分发常用的手段有: - LVS:免费开源,性能不如F5。 - F5:它是个硬件交换机,很贵,但性能很高。

七层负载分发常用的手段有: - Tengine - Nginx - ATS - Vanish - Squid - Haproxy

集群结构基本能满足中小企业的业务需求,但它存在如下几个缺点: 1. 所有业务均在一个war包中,耦合度过高 2. 所有业务均在一个war包中,代码不易于维护

为了解决上述问题,因此出现了分布式结构。

3. 分布式结构

3.1 微服务

在分布式结构中,将业务进行服务化。 所谓服务化,就是将一个完整的应用,根据逻辑功能拆分成多个子应用,每个应用都有各自独立的war包,部署在不同的服务器上。 服务化有如下好处: 1. 系统逻辑清晰、耦合度低。 2. 可以根据服务的业务量合理分配计算资源。 3. 问题更容易排查。

3.2 分布式数据库

分布式数据库是对数据库进行分库分表,将数据分片存储在不同数据库的不同表中,并在数据库存储层之上增加了数据访问层,可通过hash找到数据所处的库与表。 很多公司都基于Mariadb开发自己的分布式数据库,该数据库之上建立数据访问层,用来实现分库分表,并对上层透明。

3.3 注册中心 Zookeeper

注册中心用来管理所有的分布式服务。当A服务需要请求B服务时,A服务首先会从注册中心获取B服务的IP,然后向该IP发起请求。 此外,当服务不可用、或增加新的服务时,配置中心就会相应地在服务列表中删除、增加该项服务。

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