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软件开发中常见的十大系统瓶颈

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在Zen And The Art Of Scaling – A Koan And Epigram Approach中,Russell Sullivan提出了一个非常有趣的总结:软件开发常见的20个传统的系统瓶颈,这听起来像是说有20个故事情节,并且依赖于你如何策划这些故事,或许都是真的,但唯有实践才知道它们带给我们的酸甜苦辣。

  有一天,Aurelien Broszniowski给我发了一份电子邮件,把这些瓶颈用列表的方式展示出来。在接下来的交谈过程中,我又把该列表抄送给了Russell,Russell对此列表进行了整理。

  

软件开发中常见的十大系统瓶颈

 

  Russell说:“我真希望在年轻时看到这样的一份列表”。伴随着经验的增长、项目的增多、解决各种不同类型的问题和不断总结各种经验教训,你会在这份列表上添加更多的东西。所以,当你在阅读该份列表时就像是在回顾一个个故事片段。

  数据库

  工作任务内存超过可用的RAM内存

  长/短查询

  写入冲突

  大连接(join)占用内存

  虚拟化

  共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)

  在云端网络I/O波动

  编程

  线程:死锁、调试、非线性扩展等

  事件驱动编程:callback()过于复杂、如何在函数调用中存储有状态等

  缺乏调优、跟踪、日志等

  单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single

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Point Of Failure)、非横向扩展等

  有状态应用程序

  设计问题:开发的应用程序只在自己的机器行运行正常,或者只是在几个人测试的时候正常(没有经历压力测试)。

  算法过于复杂

  相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务

  堆栈空间

  磁盘

  访问本地磁盘

  随机访问磁盘I/O

  磁盘碎片

  当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降

  OS

  Fsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)

  TCP缓冲区太小

  文件描述符限制

  功率分配(Power budget)

  缓存

  没使用memcached(数据库崩溃)

  HTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。

  没有充分利用浏览器缓存

  字节码缓存(如PHP)

  L1/L2缓存:这是个令人头疼的大瓶颈。把关键并且经常访问的数据存储在L1/L2中。这涉及到很多:snappy网络I/O,列数据库直接在压缩数据上运行算法等。利用一些技术不销毁你的TLB。最重要的思想是紧紧的抓住计算机的体系结构,涉及多核CPU,L1/L2,共享的L3,NUMA RAM,从DRAM到芯片数据传输带宽/延迟,DRAM缓存的DiskPages,DirtyPages,流经CPU<->DRAM<->NIC的TCP包。

  CPU

  CPU过载

  内容切换—>单核上开启的线程过多、Linux调度器、系统调用太多等

  IO等待—>所有的CPU在同速等待

  CPU缓存:缓存数据是一个细粒度进程,为了在多个实例与不同的值数据之间找到正确的平衡,来保持缓存数据的一致性和繁重同步。

  底板吞吐量(Backplane throughput)

  网络

  NIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU

  DNS查询

  数据包丢失

  网络中存在预期外的路由

  访问网络磁盘

  共享SAN

  服务器故障—>无法从服务处得到响应

  进程

  测试时间

  开发时间

  团队规模

  预算

  代码债务

  内存

  内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起

  内存不足导致磁盘交换(与swap相关)

  记忆库开销过大(Memory library overhead)

  内存分片(在Java中需要会因为内存回收而停顿;在C中,malloc总是开始分配内存)

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