19、性能优化策略与实践

性能优化策略与实践

在当今数字化时代，系统性能的优化至关重要。无论是处理海量数据的流处理器，还是面向用户的后端服务，都需要不断提升性能以满足用户需求。本文将介绍多种性能优化的方法和实践，包括批量请求、异步非阻塞 IO、事件分组、DynamoDB 自动扩展、缓存控制以及会话一致性等。

1. 批量请求优化

批量请求是一种有效的性能优化策略，它可以减少网络延迟的影响。像 DynamoDB 和 Elasticsearch 等服务都提供了允许在单个请求中提交一批命令的 API。以 DynamoDB 为例，我们可以使用其 batchWrite 操作。
- 操作步骤 ：
1. 在管道中添加批量步骤，并指定 WRITE_BATCH_SIZE 。
2. 要注意批量请求会增加 DynamoDB 写入容量的消耗，因此需要在速率限制计算中包含 WRITE_BATCH_SIZE ，并相应地增加写入容量。
3. 由于批量请求不是单个事务，可能部分命令成功而部分失败，所以需要检查响应中的 UnprocessedItems 并重新提交。可以将每个批量视为一个工作单元（uow），如果出现问题则对整个批量提出故障。

2. 利用异步非阻塞 IO

异步非阻塞 IO 对于最大化吞吐量非常有价值。没有它，流处理器会在外部调用完成之前阻塞。通过使用并行步骤可以控制并发调用的数量。
- 操作步骤 ：
1. 创建项目：