陳顯銘(山丘)

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陳顯銘，花名山丘，就職于螞蟻集團(tuán)，對(duì)分布式應(yīng)用架構(gòu)、服務(wù)化、性能優(yōu)化等有深入的理解。參與支付寶支付鏈路核心系統(tǒng)，設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)應(yīng)用系統(tǒng)關(guān)鍵能力， 高效、穩(wěn)定保障系統(tǒng)平穩(wěn)支撐大促。曾歷經(jīng)多年雙十一大促，對(duì)于性能調(diào)優(yōu)、構(gòu)建高可用系統(tǒng)有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。熟悉常見的性能優(yōu)化模式，比如應(yīng)用結(jié)構(gòu)優(yōu)化、鏈路級(jí)、單系統(tǒng)優(yōu)化等多種優(yōu)化方式。對(duì)于常見的壓測(cè)模式，如單機(jī)壓測(cè)、鏈路級(jí)壓測(cè)都有深厚的積累。作為一名性能專家，以追求性能最大化為己任，與之相伴的自然是高技巧、高難度的代碼優(yōu)化。這也是一名性能專家的畢生追求。

本章希望通過對(duì)性能優(yōu)化的模式進(jìn)行總結(jié)，使讀者了解常見的性能招式，并能通過這些招式，找到自己系統(tǒng)中的性能瓶頸點(diǎn)，或者當(dāng)前應(yīng)用所處的發(fā)展階段及下一步可能演進(jìn)的模式。

性能是驅(qū)動(dòng)應(yīng)用結(jié)構(gòu)演進(jìn)的主要?jiǎng)恿χ?#xff0c;本文會(huì)通過應(yīng)用結(jié)構(gòu)的變化揭示性能是如何在不同階段、以不同的結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用結(jié)構(gòu)朝著下一個(gè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)的。通過應(yīng)用結(jié)構(gòu)的發(fā)展也可以揭示，如何不做過度的設(shè)計(jì)，在應(yīng)用盡量簡(jiǎn)化且不浪費(fèi)企業(yè)資源的情況下支撐企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展。首先說明性能優(yōu)化的價(jià)值。

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性能優(yōu)化的優(yōu)缺點(diǎn)

對(duì)性能進(jìn)行優(yōu)化有如下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

• 降低業(yè)務(wù)成本。

• 提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。

• 提升用戶體驗(yàn)。

性能優(yōu)化的缺點(diǎn)是可能會(huì)使維護(hù)成本增加，增加代碼、結(jié)構(gòu)及技術(shù)棧的復(fù)雜度。以上所講到的性能優(yōu)化的優(yōu)缺點(diǎn)如圖 17.1 所示。

圖 17.1

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性能優(yōu)化的兩種模式

縱觀性能優(yōu)化案例，性能優(yōu)化整體上可以分為兩類：單應(yīng)用優(yōu)化和結(jié)構(gòu)型優(yōu)化。

• 單應(yīng)用優(yōu)化：關(guān)注單系統(tǒng)瓶頸，通過解決單系統(tǒng)瓶頸提升性能。

• 結(jié)構(gòu)型優(yōu)化：通過改造鏈路結(jié)構(gòu)和配比進(jìn)行整體性能的優(yōu)化。

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單應(yīng)用優(yōu)化

3.1

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優(yōu)化基本思路

圖 17.2

如圖 17.2 所示，優(yōu)化基本思路包含如下幾個(gè)方面。

• 確定性能瓶頸/熱點(diǎn)。

• 確定優(yōu)化方案。

• 實(shí)施優(yōu)化方案并反饋優(yōu)化情況。

3.2

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確定性能瓶頸點(diǎn)/熱點(diǎn)的常見方法

確定性能瓶頸點(diǎn)/熱點(diǎn)的常見方法有如下兩種。

• 性能壓測(cè)：通過工具、人工等方式量化運(yùn)行時(shí)的性能情況。

• 業(yè)務(wù)/代碼梳理：通過代碼走讀發(fā)現(xiàn)資源消耗熱點(diǎn)，通過統(tǒng)計(jì)代碼對(duì)資源的操作量化代碼對(duì)資源的消耗(比如一個(gè)業(yè)務(wù)操作會(huì)進(jìn)行多少次數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)用，進(jìn)行多少次服務(wù)運(yùn)算等方式)。

3.3

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壓測(cè)時(shí)通常觀察的內(nèi)容及其所使用的工具

以 Java 環(huán)境為例，壓測(cè)時(shí)通常使用 JMeter 及 LoadRunner 發(fā)起壓力測(cè)試并收集壓測(cè)指標(biāo)，使用 nmon 來檢測(cè) Linux 的性能情況。nmon 是一種在 AIX 與各種 Linux 操作系統(tǒng)上被廣泛使用的監(jiān)控與分析工具。除此之外，壓測(cè)時(shí)通常觀察的內(nèi)容及其所使用的工具如下：

• 內(nèi)存的使用情況：MAT、GC 日志、vmstat。

• I/O 情況：iostat。

• 網(wǎng)絡(luò)情況：Netstat。

• 熱點(diǎn)代碼：JProfiler、BTrace、JStack、JStat。

• CPU 情況：Linux top 命令。

3.4

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常見的優(yōu)化手段及模式

常見的優(yōu)化手段及模式大概有如下幾種。

• 靜態(tài)化：動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)分離。

• 異步化：使用異步化減少主流程中的非關(guān)鍵業(yè)務(wù)邏輯。

• 并行化：使用多線程并發(fā)處理，縮短響應(yīng)時(shí)間。

• 內(nèi)存優(yōu)化：減小對(duì)象所占空間，減少對(duì)象創(chuàng)建的數(shù)量，優(yōu)化數(shù)據(jù)模型。

• 去重復(fù)運(yùn)算：優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯，或者使用緩存。

• 減少數(shù)據(jù)庫(kù)操作：為此，需要減少數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)緩存等。

• 縮短數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)：可以考慮使用短事務(wù)、異步化、最終一致性等方式。

• 精簡(jiǎn)代碼邏輯：去除冗余代碼，諸如重復(fù)判斷的代碼。

• 精簡(jiǎn)日志操作：要關(guān)注日志大小，注意 I/O 上的瓶頸。日志太多，說明生成的 String 也會(huì)很多，會(huì)增加 GC 的負(fù)擔(dān)。

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結(jié)構(gòu)型優(yōu)化

此部分介紹的內(nèi)容在很多網(wǎng)站架構(gòu)變遷的文章中都會(huì)提到，下面通過圖示的方式展現(xiàn)出來。每個(gè)階段都有適用的軟件架構(gòu)，出于對(duì)建設(shè)復(fù)雜度、維護(hù)成本的考慮，不必強(qiáng)求一開始就建設(shè)出很完整的技術(shù)體系。個(gè)人認(rèn)為，性能是驅(qū)動(dòng)應(yīng)用體系演進(jìn)的重要驅(qū)動(dòng)力，可以通過下面的應(yīng)用結(jié)構(gòu)演進(jìn)看出來。單應(yīng)用時(shí)代的常見瓶頸先發(fā)生在數(shù)據(jù)庫(kù)上。由于所有的業(yè)務(wù)都存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)(DB) 上，因此數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫和性能是可能遇到的第一個(gè)問題，如圖 17.3 所示。

圖 17.3

單應(yīng)用時(shí)代對(duì)此問題的第一個(gè)常見解決辦法是使用緩存(偏向應(yīng)用級(jí)別的緩存)。為了防止所有的數(shù)據(jù)讀寫都集中在數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行，首先想到的就是通過緩存減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，比如將配置數(shù)據(jù)全部加載到緩存(某些場(chǎng)景可以使用類似 LRU 的緩存)中，如圖 17.4 所示。

圖 17.4

單應(yīng)用時(shí)代解決此問題的第二個(gè)辦法是使用獨(dú)立緩存服務(wù)(集中式緩存，如 MemCache)，如圖 17.5 所示。

圖 17.5

單應(yīng)用集中式部署帶來了應(yīng)用集群處理能力的提升，可以使應(yīng)用進(jìn)行水平擴(kuò)展，如圖 17.6 所示。

圖 17.6

單應(yīng)用集中式部署后的數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸如圖 17.7 所示。

圖 17.7

單應(yīng)用集中式部署后的數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸的解決辦法是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行拆分及讀寫分離，如圖 17.8 所示。

圖 17.8

為了應(yīng)對(duì)更大范圍的請(qǐng)求量，需要進(jìn)行服務(wù)化拆分，由此進(jìn)入多應(yīng)用分布式服務(wù)化時(shí)代，如圖 17.9 所示。

圖 17.9

隨著業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，又逐漸進(jìn)入多應(yīng)用分布式服務(wù)集群化時(shí)代，此時(shí)依然存在一些問題需要解決，如圖 17.10 所示。

圖 17.10

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兩個(gè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的案例

5.1

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處理單點(diǎn)/網(wǎng)絡(luò)瓶頸的可行方式

通過去分布式調(diào)用進(jìn)行去中心化，可以規(guī)避網(wǎng)絡(luò)設(shè)備成為瓶頸和單點(diǎn)故障，如圖 17.11 所示。

圖 17.11

5.2

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處理數(shù)據(jù)庫(kù)連接池瓶頸的可行手段

增加數(shù)據(jù)處理中間層可以緩解數(shù)據(jù)庫(kù)連接池的瓶頸，最好的處理方式是對(duì)架構(gòu)進(jìn)行服務(wù)化和單元化，將數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行拆分，分散壓力，如圖 17.12 所示。

圖 17.12

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總結(jié)

對(duì)于小型企業(yè)的業(yè)務(wù)，通過進(jìn)行較為簡(jiǎn)單的單系統(tǒng)優(yōu)化，并輔助結(jié)構(gòu)性優(yōu)化，便能滿足大部分企業(yè)的要求，如圖 17.13 所示。但隨著企業(yè)的業(yè)務(wù)量不斷增加，單獨(dú)的單機(jī)優(yōu)化已經(jīng)不能滿足需求。分布式部署是中大型企業(yè)的必經(jīng)之路，水平擴(kuò)展、垂直拆分、服務(wù)化等方式是實(shí)現(xiàn)分布式部署的方式。

圖 17.13

近年來，像阿里巴巴這類的大型一線互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)不再滿足固定模式的水平擴(kuò)展， 那么當(dāng)一個(gè)機(jī)房的容量不足時(shí)要如何應(yīng)對(duì)呢？一個(gè)城市的機(jī)房容量不足時(shí)又要如何應(yīng)對(duì)？綜合不斷增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)述求，阿里巴巴這類公司正在實(shí)施單元化進(jìn)程，根據(jù)一定的數(shù)據(jù)分片規(guī)則，使特定分片規(guī)則下的用戶訪問到特定單元化的應(yīng)用系統(tǒng)，并通過不同城市的單元實(shí)現(xiàn)流量的自由切換和容災(zāi)。技術(shù)總是在不斷更迭，今天的解決辦法是明天的問題，也許單元化也不是最終的解決辦法，總會(huì)涌現(xiàn)出越來越多的新挑戰(zhàn)和應(yīng)用模式。

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總結(jié)

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