系统性分析性能问题与调优方法

本文从操作系统负载、性能测试工具、性能调优策略及方法等角度深入探讨系统性能瓶颈定位与优化。通过分析不同吞吐量和测试数据对性能测试结果的影响,作者分享了性能调优的策略和方法,包括算法、代码、网络、系统和数据库调优,并强调了性能测试数据的重要性。

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http://www.infoq.com/cn/news/2012/07/systematic-analysis-performance

 

对于定位系统性能瓶颈,作者从两个方面进行介绍:

  • 查看操作系统负载:看CPU使用量,看IO大小,看网络带宽使用情况;
  • 利用性能测试工具Profiler测试,定位程序中的问题;

另外,作者提到:“对于性能测试,不同的Throughput会出现不同的测试结果,不同的测试数据也会有不同的测试结果。所以,用于性能测试的数据非常重要,性能测试中,我们需要观测试不同Throughput的结果。”

作者分享了自己的经验,首先介绍了性能调优的策略:

  • 用空间换时间;
  • 用时间换空间;
  • 简化代码;
  • 并行处理;

接着,作者系统总结分享了一些性能调优的方法,包括有:

  • 算法调优(过滤算法、哈希算法、分而治之和预处理)
  • 代码调优(字符串操作、多线程调优、内存分配、异步操作、语言和代码库)
  • 网络调优(TCP调优、UDP调优、网卡调优、其他网络性能)
  • 系统性能(I/O模型、多核CPU调优、文件系统调优)
  • 数据库调优(数据库引擎调优、SQL语句优化)
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