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一、網站性能測試

（1）性能測試指標：①響應時間；②并發數；③吞吐量；④性能計數器；

（2）性能測試方法：①性能測試；②負載測試；③壓力測試；④穩定性測試；

（3）性能優化策略：

　　①性能分析：檢查請求處理各個環節的日志，分析哪個環節響應時間不合理，檢查監控數據分析影響性能的因素；

　　②性能優化：Web前端優化，應用服務器優化，存儲服務器優化；

二、Web前端性能優化

（1）瀏覽器訪問優化：

　　①減少http請求：因為http是無狀態的，每次請求的開銷都比較昂貴（需要建立通信鏈路、進行數據傳輸，而服務器端對于每個http請求都需要啟動獨立的線程去處理）；減少http的主要手段是合并CSS、合并JS、合并圖片（CSS精靈，利用偏移定位image）；

　　②使用瀏覽器緩存：設置http頭中Cache-Control和Expires屬性；

　　③啟用壓縮：可以對html、css、js文件啟用Gzip壓縮，可以達到較高的壓縮效率，但是壓縮會對服務器及瀏覽器產生一定的壓力；

　　④CSS放頁面最上面，JS放頁面最下面：瀏覽器會在下載完全部CSS之后才開始對整個頁面進行渲染，因此最好將CSS放在頁面最上面；而瀏覽器在加載JS后會立即執行，有可能會阻塞整個頁面，造成頁面顯示緩慢，因此最好將JS放在頁面最下面；

　　⑤減少Cookie傳輸：一方面，太大的Cookie會嚴重影響數據傳輸；另一方面，對于某些靜態資源的訪問（如CSS、JS等）發送Cookie沒有意義；

（2）CDN加速：

　　CDN（內容分發網絡）仍然是一個緩存，它將數據緩存在離用戶最近的地方，便于用戶以最快速度獲取數據。即所謂的“網絡訪問第一跳”，如下圖所示：

　　CDN只將訪問頻度很高的熱點內容（例如：圖片、視頻、CSS、JS腳本等訪問頻度很高的內容）進行緩存，可以極大地加快用戶訪問速度，減少數據中心負載。

（3）反向代理：

　　反向代理服務器位于網站機房，代理網站Web服務器接收Http請求，對請求進行轉發，如下圖所示：

　　反向代理服務器具有以下功能：

　　①保護網站安全：任何來自Internet的請求都必須先經過代理服務器；

　　②通過配置緩存功能加速Web請求：減輕真實Web服務器的負載壓力；

　　③實現負載均衡：均衡地分發請求，平衡集群中各個服務器的負載壓力；

三、應用服務器性能優化

（1）分布式緩存：

PS：網站性能優化第一定律：優先考慮使用緩存優化性能。緩存是指將數據存儲在相對較高訪問速度的存儲介質中（如內存），以供系統進行快速處理響應用戶請求。

　　①緩存本質是一個內存Hash表，數據以(Key,Value)形式存儲在內存中。

　　②緩存主要用來存放那些讀寫比很高、很少變化的數據，如商品的類目信息、熱門商品信息等。這樣，應用程序讀取數據時，先到緩存中取，如緩存中沒有或失效，再到數據庫中取出，重新寫入緩存以供下一次訪問。因此，可以很好地改善系統性能，提高數據讀取速度，降低存儲訪問壓力。

　　③分布式緩存架構：一方面是以以JBoss Cache為代表的互相通信派；另一方面是以Memcached為代表的互不通信派；

　　JBoss Cache需要將緩存信息同步到集群中的所有機器，代價比較大；而Memcached采用一種集中式的緩存集群管理，緩存與應用分離部署，應用程序通過一致性Hash算法選擇緩存服務器遠程訪問緩存數據，緩存服務器之間互不通信，因而集群規模可以輕易地擴容，具有良好的伸縮性。

　　Memcached由兩個核心組件組成：服務端（ms）和客戶端（mc），在一個memcached的查詢中，mc先通過計算key的hash值來確定kv對所處在的ms位置。當ms確定后，客戶端就會發送一個查詢請求給對應的ms，讓它來查找確切的數據。因為這之間沒有交互以及多播協議，所以 memcached交互帶給網絡的影響是最小化的。

（2）異步操作：

　　①使用消息隊列將調用異步化，可改善網站的擴展性，還可改善網站性能；

　　②消息隊列具有削峰的作用->將短時間高并發產生的事務消息存儲在消息隊列中，從而削平高峰期的并發事務；

PS：任何可以晚點做的事情都應該晚點再做。前提是：這個事兒確實可以晚點再做。

（3）使用集群：

　　①在高并發場景下，使用負載均衡技術為一個應用構建多臺服務器組成的服務器集群；

　　②可以避免單一服務器因負載壓力過大而響應緩慢，使用戶請求具有更好的響應延遲特性；

　　③負載均衡可以采用硬件設備，也可以采用軟件負載。商用硬件負載設備（例如出名的F5）成本通常較高（一臺幾十萬上百萬很正常），所以在條件允許的情況下我們會采用軟負載，軟負載解決的兩個核心問題是：選誰、轉發，其中最著名的是LVS（Linux Virtual Server）。

PS：LVS是四層負載均衡，也就是說建立在OSI模型的第四層——傳輸層之上，傳輸層上有我們熟悉的TCP/UDP，LVS支持TCP/UDP的負載均衡。

LVS的轉發主要通過修改IP地址（NAT模式，分為源地址修改SNAT和目標地址修改DNAT）、修改目標MAC（DR模式）來實現。有關LVS的詳情請參考：http://www.importnew.com/11229.html

（4）代碼優化：

　　①多線程：使用多線程的原因：一是IO阻塞，二是多CPU，都是為了最大限度地利用CPU資源，提高系統吞吐能力，改善系統性能；

　　②資源復用：目的是減少開銷很大的系統資源的創建和銷毀，主要采用兩種模式實現：單例（Singleton）和對象池（Object Pool）。例如，在.NET開發中，經常使用到的線程池，數據庫連接池等，本質上都是對象池。

　　③數據結構：在不同場合合理使用恰當的數據結構，可以極大優化程序的性能。

　　④垃圾回收：理解垃圾回收機制有助于程序優化和參數調優，以及編寫內存安安全的代碼。這里主要針對Java（JVM）和C#（CLR）一類的具有GC（垃圾回收機制）的語言。

四、存儲性能優化

（1）機械硬盤 還是 固態硬盤？

　　①機械硬盤：通過馬達驅動磁頭臂，帶動磁頭到指定的磁盤位置訪問數據。它能夠實現快速順序讀寫，慢速隨機讀寫。

　　②固態硬盤（又稱SSD）：無機械裝置，數據存儲在可持久記憶的硅晶體上，因此可以像內存一樣快速隨機訪問。

　　在目前的網站應用中，大部分應用訪問數據都是隨機的，這種情況下SSD具有更好的性能表現，但是性價比有待提升（蠻貴的，么么嗒）。

（2）B+樹 vs LSM樹

　　①傳統關系型數據庫廣泛采用B+樹，B+樹是對數據排好序后再存儲，加快數據檢索速度。

PS：目前大多數DB多采用兩級索引的B+樹，樹的層次最多三層。因此可能需要5次磁盤訪問才能更新一條記錄（三次磁盤訪問獲得數據索引及行ID，一次數據文件讀操作，一次數據文件寫操作，終于知道數據庫操作有多麻煩多耗時了）

　　②NoSQL（例如：HBase）產品廣泛采用LSM樹：

　　具體思想是：將對數據的修改增量保持在內存中，達到指定的大小限制后將這些修改操作批量寫入磁盤。不過讀取的時候稍微麻煩，需要合并磁盤中歷史數據和內存中最近的修改操作，所以寫入性能大大提升，讀取時可能需要先看是否命中內存，否則需要訪問較多的磁盤文件。

　　LSM樹的原理是：把一棵大樹拆分成N棵小樹，它首先寫入內存中，隨著小樹越來越大，內存中的小樹會被清除并寫入到磁盤中，磁盤中的樹定期可以做合并操作，合并成一棵大樹，以優化讀性能。

　　LSM樹的優勢在于：在LSM樹上進行一次數據更新不需要磁盤訪問，在內存即可完成，速度遠快于B+樹。

五、學習總結

　　對于網站的高性能架構這一章的閱讀，通過大牛的書籍我們學到了從三個主要方面的性能優化策略，雖然都是理論，而且還只是淺顯地說明，但是對于我們這些廣大的開發菜鳥來說，擴展知識面，了解一點優化策略不是一件壞事，我們可以從中注意到日常的代碼規范，如何寫出高效的代碼也是一件值得研究的事兒。在書中，看到了作者寫了這樣一句話，貼出來與各位正在學習途中的菜鳥們共享：“歸根結底，技術是為業務服務的，技術選型和架構決策依賴業務規劃乃至企業戰略規劃，離開業務發展的支撐和驅動，技術走不遠，甚至還會迷路”。出來實習了一年多，對這句話感慨頗多，也吃了很多的虧，在和客戶的溝通交流上也有了自己的一點感悟，所以貼出來與各位園友共勉。最后，希望作為菜鳥的我們，在技術這條路上能夠走得遠一些，迷路不重要，重要的是能夠迷途知返，么么嗒！再過一個多月，就要開始找工作了，希望在此期間能夠認真閱讀完自己的計劃書單，加油！

參考文獻

（1）李智慧，《大型網站技術架構-核心原理與案例分析》，http://item.jd.com/11322972.html

（2）周言之，《Memcached詳解》，http://blog.csdn.net/zlb824/article/details/7466943

（3）百度百科，CDN，http://baike.baidu.com/view/8689800.htm

（4）王晨純，《Web基礎架構：負載均衡和LVS》，http://www.importnew.com/11229.html

（5）輝之光，《B樹、B-樹、B+樹》，http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html

（6）yanghuahui's blog，《LSM樹由來、設計思想以及應用到HBase的索引》，http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html

本章思維導圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《大型网站技术架构》读书笔记四：瞬时响应之网站的高性能架构的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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