系统性能调优指南

一、调优目标

• 调优目的

1. 提升效率，用户体验，让用户感觉更“快”
2. 节省服务器资源，让老板省钱
3. 系统稳定可靠，性能越高应对突发流量能力越强

• 数值目标

1. 降低延迟，例如打开一个页面延迟从1000毫秒降低到100毫秒以内
2. 提升单位时间吞吐量。TPS(QPS) 200次每秒提升到2000次每秒

二、调优对象

• 找到性能阻塞点

1. 要坚持“实事求是”的原则，找到系统是哪些地方慢。
2. 找到慢的原因

  分析日志
  查看监控
  压力测试
  review代码

• 常见性能阻塞点

1. 硬件资源
   网络、内存、CPU、磁盘

2. 操作系统
   服务端系统（Linux）
   客户端系统（IOS\Andriod\Mac\Windows）

3. 基础软件
   中间件：Jvm、Nginx、Tomcat、Jetty、ZooKeeper、Kafka、RocketMq、Redis等
   数据库：Mysql、Oracle、PostgreSQL

4. 程序代码
   内存管理、算法、同步异步、串行并行、线程（池）、锁竞争、IO模型、连接池、压缩后传输、按需获取、SQL性能、逻辑正确、缓存使用

5. 系统架构
   单机系统
   单体应用
   全同步
   读写混合
   负载不均衡
   无缓存

6. 业务逻辑
   分步处理、延迟加载、功能和性能需合理取舍

三、优化策略

• 硬件资源改善

1. 分布式部署，适当增加节点，扩展连接数
2. 增加网络带宽、内存容量、CPU数，提高磁盘读写效率或容量，网卡传输率等

• 操作系统

1. 操作系统的选择，Linux优于Windows，IOS优于Android
2. 操作系统的配置，例如：关闭GUI、关闭非必要的消耗资源的后台程序等

• 基础软件调优

1. 中间件配置参数调优 例如：Jvm参数调优，Tomcat/Jetty线程和队列调优，Kafka副本数和Ack策略，Redis内存大小等
2. 数据库配置参数调优 例如：
   优化数据库参数最大连接数：max_connetions；
   增加线程缓存大小：thread_cache_size；
   增量临时表内存大小：temp_table_size和max_heap_temp_size

• 程序代码优化

1. 内存优化，按需分配内存，提前释放内存，控制单次操作时消耗过大内存、数据压缩等
2. 优化算法，例如敏感词过滤，字符串匹配算法转成DFA(Deterministice Finite Automaton)，即有穷状态机
3. 异步化、并行化、多线程处理，充分利用机器内核资源，节省执行时间，例如：打印日志时异步处理，并行查询商品库存和评论信息时并行，
   但并不是越多线程越好，线程太多做线程切换时是需要消耗资源的。
4. 无锁化，或降低锁的粒度
   例如：使用ThreadLocal避免加锁，修改概率小的场景使用乐观锁（自旋锁）
5. IO异步化,长连接代替短连接
   例如采用NIO代替BIO，TCP连接代替HTTP连接，减少连接时的资源消耗
6. SQL性能优化
   例如适当增加索引，查询参数数据类型与数据库一致
7. 合理使用缓存，以空间换时间 例如，少量数据使用jvm缓存，大量数据使用分布式缓存，根际具体情况设计各级缓存，客户端、代理层、应用层、数据层都可以使用缓存。
8. 逻辑正确
   避免死锁、死循环等危险操作

• 系统架构优化

1. 分布式系统，集群化
   实现横向扩展
2. 应用分层，前后端分离
3. 异步化设计
   例如使用MQ异步化，削峰排队处理
4. 数据库读写分离
5. 负载均衡
   采用有效的负载均衡策略
6. 增加缓存设计
7. 微服务化，坚持单一职责

• 业务逻辑层面

1. 用户重型操作分步化处理
   例如，订单提交时选择一个事先填好的收货地址
2. 延迟加载无需马上使用的内容
   例如，商品页面先只显示一页商品，点击下一页看其他页商品
3. 严重影响性能的需求要跟性能做一定折中取舍