瞬时响应:网站的高性能架构一、网站性能测试二、Web前端性能优化三、应用服务器性能优化四、存储性能优化

一、网站性能测试

(1)性能测试指标:①响应时间;②并发数;③吞吐量;④性能计数器; (2)性能测试方法:①性能测试;②负载测试;③压力测试;④稳定性测试; (3)性能优化策略:   ①性能分析:检查请求处理各个环节的日志,分析哪个环节响应时间不合理,检查监控数据分析影响性能的因素;

②性能优化:Web前端优化,应用服务器优化,存储服务器优化;

二、Web前端性能优化

(1)浏览器访问优化:

①减少http请求:因为http是无状态的,每次请求的开销都比较昂贵(需要建立通信链路、进行数据传输,而服务器端对于每个http请求都需要启动独立的线程去处理);减少http的主要手段是合并CSS、合并JS、合并图片(CSS精灵,利用偏移定位image);

②使用浏览器缓存:设置http头中Cache-Control和Expires属性;

③启用压缩:可以对html、css、js文件启用Gzip压缩,可以达到较高的压缩效率,但是压缩会对服务器及浏览器产生一定的压力;

④CSS放页面最上面,JS放页面最下面:浏览器会在下载完全部CSS之后才开始对整个页面进行渲染,因此最好将CSS放在页面最上面;而浏览器在加载JS后会立即执行,有可能会阻塞整个页面,造成页面显示缓慢,因此最好将JS放在页面最下面;

⑤减少Cookie传输:一方面,太大的Cookie会严重影响数据传输;另一方面,对于某些静态资源的访问(如CSS、JS等)发送Cookie没有意义;

(2)CDN加速:

CDN(内容分发网络)仍然是一个缓存,它将数据缓存在离用户最近的地方,便于用户以最快速度获取数据。即所谓的“网络访问第一跳”,如下图所示:

CDN

CDN只将访问频度很高的热点内容(例如:图片、视频、CSS、JS脚本等访问频度很高的内容)进行缓存,可以极大地加快用户访问速度,减少数据中心负载。

(3)反向代理: 反向代理服务器位于网站机房一侧,代理网站Web服务器接收HTTP请求,对请求进行转发,如下图所示:

利用反向代理的网站架构

反向代理服务器具有以下功能: ①保护网站安全:任何来自Internet的请求都必须先经过代理服务器 ②第一次被访问的静态内容别缓存在反向代理服务器上,加速Web请求响应速度,减轻Web服务器的负载压力 ③负载均衡:均衡地分发请求,平衡集群中各个服务器的负载压力

三、应用服务器性能优化

(1)分布式缓存:

PS:网站性能优化第一定律:优先考虑使用缓存优化性能。缓存是指将数据存储在相对较高访问速度的存储介质中(如内存),以供系统进行快速处理响应用户请求。

①缓存本质是一个内存Hash表,数据以(Key,Value)形式存储在内存中。

Hash表存储

②缓存主要用来存放那些读写比很高、很少变化的数据,如商品的类目信息、热门商品信息等。

③分布式缓存架构:一方面是以以JBoss Cache为代表的互相通信派;另一方面是以Memcached为代表的互不通信派;

JBoss Cache需要将缓存信息同步到集群中的所有机器,代价比较大;而Memcached采用一种集中式的缓存集群管理,缓存与应用分离部署,应用程序通过一致性Hash算法选择缓存服务器远程访问缓存数据,缓存服务器之间互不通信,因而集群规模可以轻易地扩容,具有良好的伸缩性。

image

Memcached由两个核心组件组成:服务端(ms)和客户端(mc),在一个memcached的查询中,mc先通过计算key的hash值来确定kv对所处在的ms位置。当ms确定后,客户端就会发送一个查询请求给对应的ms,让它来查找确切的数据。因为这之间没有交互以及多播协议,所以 memcached交互带给网络的影响是最小化的。

image

(2)异步操作:

①使用消息队列将调用异步化,可改善网站的扩展性,还可改善网站性能;

image

②消息队列具有削峰的作用->将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中,从而削平高峰期的并发事务;

*PS:*****任何可以晚点做的事情都应该晚点再做。前提是:这个事儿确实可以晚点再做。

(3)使用集群:

①在高并发场景下,使用负载均衡技术为一个应用构建多台服务器组成的服务器集群;

image

②可以避免单一服务器因负载压力过大而响应缓慢,使用户请求具有更好的响应延迟特性

③负载均衡可以采用硬件设备,也可以采用软件负载。商用硬件负载设备(例如出名的F5)成本通常较高(一台几十万上百万很正常),所以在条件允许的情况下我们会采用软负载,软负载解决的两个核心问题是:选谁、转发,其中最著名的是LVS(Linux Virtual Server)。

PS:LVS是四层负载均衡,也就是说建立在OSI模型的第四层——传输层之上,传输层上有我们熟悉的TCP/UDP,LVS支持TCP/UDP的负载均衡。 LVS的转发主要通过修改IP地址(NAT模式,分为源地址修改SNAT和目标地址修改DNAT)、修改目标MAC(DR模式)来实现。有关LVS的详情请参考:http://www.importnew.com/11229.html

(4)代码优化:

①多线程:使用多线程的原因:一是IO阻塞,二是多CPU,都是为了最大限度地利用CPU资源,提高系统吞吐能力,改善系统性能;

image

②资源复用:目的是减少开销很大的系统资源的创建和销毁,主要采用两种模式实现:单例(Singleton)和对象池(Object Pool)。例如,在.NET开发中,经常使用到的线程池,数据库连接池等,本质上都是对象池。

③数据结构:在不同场合合理使用恰当的数据结构,可以极大优化程序的性能。

image

④垃圾回收:理解垃圾回收机制有助于程序优化和参数调优,以及编写内存安安全的代码。这里主要针对Java(JVM)和C#(CLR)一类的具有GC(垃圾回收机制)的语言。

image

四、存储性能优化

(1)机械硬盘 还是 固态硬盘?

①机械硬盘:通过马达驱动磁头臂,带动磁头到指定的磁盘位置访问数据。它能够实现快速顺序读写,慢速随机读写

②固态硬盘(又称SSD):无机械装置,数据存储在可持久记忆的硅晶体上,因此可以像内存一样快速随机访问

在目前的网站应用中,大部分应用访问数据都是随机的,这种情况下SSD具有更好的性能表现,但是性价比有待提升(蛮贵的,么么嗒)。

(2)B+树 vs LSM树

①传统关系型数据库广泛采用B+树,B+树是对数据排好序后再存储,加快数据检索速度。

image

PS:目前大多数DB多采用两级索引的B+树,树的层次最多三层。因此可能需要5次磁盘访问才能更新一条记录(三次磁盘访问获得数据索引及行ID,一次数据文件读操作,一次数据文件写操作,终于知道数据库操作有多麻烦多耗时了)

②NoSQL(例如:HBase)产品广泛采用LSM树:

具体思想是:将对数据的修改增量保持在内存中,达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘。不过读取的时候稍微麻烦,需要合并磁盘中历史数据和内存中最近的修改操作,所以写入性能大大提升,读取时可能需要先看是否命中内存,否则需要访问较多的磁盘文件。

LSM树的原理是:把一棵大树拆分成N棵小树,它首先写入内存中,随着小树越来越大,内存中的小树会被清除并写入到磁盘中,磁盘中的树定期可以做合并操作,合并成一棵大树,以优化读性能。

image

LSM树的优势在于:在LSM树上进行一次数据更新不需要磁盘访问,在内存即可完成,速度远快于B+树。

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏windealli

系统性能的影响因素和优化方向小结

系统性能是系统设计、实施中的重要目标。这里简单小结下影响系统性能的几个常见因素,以及优化方案。

28070
来自专栏分布式系统进阶

KafkaBridge - Kafka Client SDK 开源啦~~~

KafkaBridge 封装了对Kafka集群的读写操作,接口极少,简单易用,稳定可靠,支持c++/c、php、python、golang等多种语言,并特别针对...

11110
来自专栏腾讯移动品质中心TMQ的专栏

Windows开机过程和测试方法探索

用户会经常抱怨自从安装自己的应用后,电脑开机变慢,到底是系统的原因还是应用的原因,为了了解这里的问题,探秘了下windows的开机过程和测试方法。 一、开机过...

326100
来自专栏极客猴

Django 学习笔记之后台管理

题图:by spitze_meinaugenstern from Instagram

11020
来自专栏逸鹏说道

亿级Web系统搭建:单机到分布式集群

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能...

48870
来自专栏数据库新发现

Sun Cluster工作原理介绍(转)

本章的结构安排是以介绍Sun Cluster中重要的概念为主线。相关的工作原理分布在各个概念的介绍之中。     quorum的概念在分布式系统中经常被用到。...

9530
来自专栏ThoughtWorks

大型项目程序配置管理演化之路|TW洞见

今日洞见 文章作者、图片来自ThoughtWorks:窦衍森。封面图片来自网络。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司...

35060
来自专栏finleyMa

(转) 网站统计中的数据收集原理及实现

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-syste...

25110
来自专栏butterfly100

Chris Richardson微服务翻译:微服务之事件驱动的数据管理

Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 ...

29590
来自专栏FreeBuf

看我如何利用开发人员所犯的小错误来盗取各种tokens

实际上,在日常的开发过程中,开发人员很有可能会犯各种各样貌似“无伤大雅”的小错误,单独一个这样的小错误可能并不能搞什么事情,但如果将这些错误串起来形成一个漏洞链...

27950

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券