Coherence企业级缓存(七) 性能调优

Coherence调优是很关键的一环，特别是对大型企业级应用，海量数据型应用，它将决定Coherence集群能否将效能最大化的发挥出来。

调优通常分三步：[b]基础调优，运行前常规调优，运行后调优[/b]

[b]8.1基础调优[/b]
包括操作系统调优，网络调优
操作系统的一些参数，对Coherence集群的数据传输有影响。
如：非Wins系统下Socket缓冲大小，应该至少增加到2M；Windows上的Datagram大小等，这些在官方指南中有详细的说明。

网络调优主要对交换机缓冲(Switch Buffer), Path MTU 等因素，比较常见的情况是，交换机缓存如果太小，Coherence在做Node通信时会发生延迟，Node日志一般为：
[quote]Experienced a 4172 ms communication delay (probable remote GC) with Member(Id=7, Timestamp=2006-10-20 12:15:47.511, Address=192.168.0.10:8089, MachineId=13838); 320 packets rescheduled, PauseRate=0.31, Threshold=512[/quote]此时就需要增加交换机缓冲大小。

[b]8.2运行前常规调优[/b]
指根据Coherence一般经验原则和最佳实践，在应用系统运行前分析缓存数据总量大小，计算Node个数，设置Node JVM内存等。
缓存数据总量大小(DataSize， M)：根据应用规模，数据量规模，业务频度，预先估计应该纳入缓存的数据量的大小(总字节数)。对大型系统来说，可能是1G – xG。
计算节点个数：分区和Near缓存每节点只承担 M/N 的数据量，Coherence的原则是，尽量多节点，而不要将Node的内存设置过大，避免GC时间过长，一般不要超过 1G；因此，得到估计的数据总量大小M后，就可以估计需要配置的节点数，假设JVM mx为512M，则N=M/512，并据此推测需要的物理机器的数量。
JVM内存：Coherence默认为64M，每节点最大不要超过1G。并且最小和最大值设置为相同。当然可以根据项目情况，设置为 384m, 128m等。
例如：[quote] java -server -Xms1024m -Xmx1024m [/quote]

GC 参数：一般应用Coherence的多为大型系统，多CPU；且缓存数据变化可能比较频繁。
[quote]因此生产环境最好采用 并发的GC策略，
GC收集器个数设置为 CPU个数；
适当加大新生代的内存大小。[/quote]

[b]8.3运行后调优[/b]
系统上线后，在运行过程中，可能会出现性能不如预期的情况，或者不定期出现缓慢情况。除了对JVM 垃圾回收问题进行分析，还可以对应用进行分析，对缓存配置进行优化。
JVM 垃圾回收问题：节点GC时，会导致Node间的传输暂停，需要重传，引起集群性能下降。可可以通过Node的日志观察到，类似于：
[quote]Experienced a 4172 ms communication delay (probable remote GC)[/quote]
除了之前的优化交换机缓冲，还要考虑垃圾回收引起此问题的具体原因，可以通过打开垃圾回收日志进行观察，这通常可能会定位到程序代码的算法等问题。
[quote]"-verbose:gc" or "-Xloggc:"[/quote]

应用分析：
如果为了简便，在Coherence配置中使用 * 配置NamedCache的存储属性，那么意味着，所有NamedCache或者说一部分Cache 使用了相同的设置，如元素个数，超时时间，清除策略，前端缓存大小等。

<cache-mapping>
      <!—Hiberante Entity cache configuration -->
      <cache-name>*</cache-name> <!— 类似配置如：near-*, com.xxx.crm.customer.* -->
      <scheme-name>hibernate-near</scheme-name>
      <init-params>
        <init-param> <!-- 后端entry个数限制 -->
          <param-name>back-size-limit</param-name>   <param-value>1000</param-value>
        </init-param>

        <init-param> <!-- 后端超时时间 30m -->
          <param-name>back-expiry</param-name>   <param-value>30m</param-value>
        </init-param>
      </init-params>
</cache-mapping>

但不同业务功能其数据量大小，查询频率，查询条件的多样性，数据修改的频率都是不同的，如果配置相同，则Cache机制在不同业务上体现的性能是不同的，应该区别对待，例如：
1) 数据字典修改频率极低，可以只采用local cache， 超时时间设置长一些，例如12h 。
2) 鉴权操作频率很高，因此要求高性能。鉴权数据中权限点修改频率低，但角色授权数据修改频率略高，但比一般业务也低很多，可以将 front cache设置大一些，或者只采用local访问。
3) 在Hibernate中，低频修改数据缓存配置为 nonstrict-read-write 类型；只读数据采用 read-only 型。
4) 至于业务数据，情况比较复杂。
例如：手机号码表，数据量极大，并且服务于BOSS大部分业务，并且手机号码的用户资料变更较少，因此缓存可以设置大些， 超时时间设置长些。而类似的渠道数据，数据量略小一些，HighUnits可设置稍小一些。
而对于一些修改频繁，或新增频繁的数据，超时时间(Expiry Delay) 应当设置小一些。

此类分析应该跟踪生产环境的运行情况，业务频率，修改操作频率等，进行调整优化，并跟踪调优后的结果。


[b]9. 结束[/b]
Oracle Coherence具有一般缓存框架的极不一样的强大特性，自管理，分区缓存，线性扩展等使得它能有效提升应用，特别是大型企业级应用的性能。Coherence也是一个网格计算方案，其线性扩展也体现了“另类”的系统架构，能发挥出强大的功能。

[b]参考资料：[/b]
1. Oracle. Coherence User-guide.htm
2. http://www.oracle.com/technology/global/cn/products/coherence/index.html
3. iniu blog http://iniu.net/iwork/2008/02/oracle-coherence.html


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