41、系统性能测量与优化全解析

系统性能测量与优化全解析

1. 系统吞吐量与瓶颈

系统吞吐量受限于系统中的约束条件，也就是瓶颈。对非瓶颈部分进行性能优化并不能提高吞吐量。例如，若数据库限制了事务吞吐量，即便优化其他部分，如应用服务器的非瓶颈环节，也无法提升整体吞吐量。只有解决数据库这个瓶颈，如采用更快的存储、添加索引或使用更好的数据库技术，才可能提高吞吐量。

当测量终端用户请求数量时，吞吐量会随请求数量变化，这体现了系统的可扩展性。水平可扩展的系统意味着可以通过增加容量（如更多服务器、更多 Pod 或容器）来处理更多吞吐量。在无共享架构中，可以不断增加容量，直到达到已知的瓶颈，如 OpenShift 中每个节点的 Pod 数量上限或每个集群的最大节点数。

不同系统的“可接受响应时间”也不同。对于移动或 Web 应用，超过一两秒的响应时间可能导致用户离开；而银行交易系统的响应时间可能需控制在毫秒级。要了解系统所需容量，需运用系统思维，先整体理解系统，再分析其组成部分，从而确定系统瓶颈。

2. PetBattle 性能测试

PetBattle 发布后可能会面临大量用户访问，大流量可能引发应用程序的挂起、死锁和竞态条件。因此，PetBattle 团队计划进行特殊的压力测试，针对 UI 和 API 层的深层链接或热门 URL 进行测试。目前用户与数据库直接耦合，扩展时可能需要某种缓存机制。

团队将 PetBattle 应用套件部署到可进行性能测试的环境中，从简单地针对系统各部分（如 API）开始，了解系统在负载下的行为。尽早且频繁地进行测试，有助于识别瓶颈并制定修复计划。将性能测试提前到构建和部署过程中，能提供更快的反馈，便于在开发周期早期发现和解决问题。