优化服务器性能: 如何做一个快捷的服务API

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优化服务器性能: 如何做一个快捷的服务API

作者：张宇瀚 2021年1月16日

程序员经过几年工作，都基本掌握了些编程技能。然而服务器上往往会运行很多不同人写的程序，程序的质量良莠不齐。能在运营中发现性能问题解决问题，保证一个快速的服务 API，这点甚至比写优质的程序本身更加重要。这篇文章主旨于介绍发现性能问题的方法。

优化的过程不在于使用某种新科技新构架或某种快捷的语言。优化的过程在于：发现问题，理解问题，处理问题。所有优化都必须通过测量来确保其效果。

为什么要服务API?

为前端工程师提供数据，方便团队开发。种种原因在此不罗列。

为什么要Micro Service微服务?

把数据库分开和微服务联系起来，变成简单的API。方便更新，出错了方便分析。
由于直接和数据库相连速度很快(小于1微秒)，微服务通常不需要多线程。

为什么要Backend For Frontend（服务于前端的后端)?

Backend For Frontend 把多个微服务数据联系到一起。方便前端使用，减少前端需要呼叫后端的次数。或者多种数据进行需要的计算。
通常需要多线程或非阻塞同时呼叫多个微服务。

什么是快捷的服务API ?

服务器响应速度通常在NginX访问记录里出现(Access log)。服务 API响应速度直接影响网页的速度，测量服务器用平均响应微秒数作标准通常是不够的。常用测量的是99%的访问速度。这个值代表了最差用户体验。作为服务器的速度底线。

为什么不用最大时间测量?
- 通常会有误差和种种不可控制的网络问题。去掉最慢 1%甚至 0.1%，相当于体操比赛评分去掉一个最低分。让统计数据更可靠，而不拘泥于一些无法控制的问题。
为什么不用平均时间测量?
- 平均值会因为个别事件跳动偏大。当平均值差太多，服务本身已经坏得不可救药。
为什么不用中间值时间测量?
- 标准太低。问题难以及时被发现。
upstream_response 和 request_time 的区别
- upstream_response: 服务 API响应第一个字节需要的时间。也就是说服务器已经完成逻辑开始传输了。通常这适合测量程序本身是否快。
- request_time: 服务器响应并彻底完成传输的时间。这里测量的包括网络传输的速度。直接测量用户体验。注意如果用户的网速慢或者电脑慢也会影响这个速度。

一般应该有多快才算快？

micro service 微服务: 在 10ms以内（微秒）
数据库响应速度: 小于 1ms （微秒）
Backend For Frontend （服务于前端的后端): 小于 200ms（微秒）
写操作: 一秒以内

测量快不快的方法

print - 相信大家在某种阶段都用过这种在程序里加 print的方法测量。由于 stdout输出本身会带慢程序。通常在程序里做测量会测不准。
NginX log 服务器访问记录 - 服务器响应速度的用户体验都在这里了。快慢最终标准。
Profiler 分析器 - 例如 VisualVM或 YourKit 可以直接在本地（或者远程通过JMX连接）测量Java程序。可以自动告诉你哪个函数累积的时间最多，通常会是最慢的部分。
StatsD - 通过 UDP 传输测量值的。开发者根据需要在程序里加测量值。由于UDP 没有连接过程，StatsD并不会造成减速或因为出错而干扰正常逻辑运行。收集到的数据后可实时通过 Graphite 或 Grafana 做图表来看 99%的速度
APM (application performance monitoring) - 利用在程序里加代理模块，通常会采集到第三方的服务器。(例如newrelic, AppDynamics) 服务价格较贵。
DB slow log 数据库慢记录 - 通常数据库会有记录很慢访问的功能。这样不用有程序也能知道那些查询造成了减速。

怎么才能快？

对一般的网站来说，大多是只是数据读写操作，没有过多复杂算法的。所以不需要很多CPU资源。所以对这种程序我们一般假设只要服务器没有用尽任何资源就会无穷快。这里的资源包括CPU，内存，网络带宽。等等。

程序用尽内存会怎样？

对于C/C++程序来说，通常意味着程序退出。对于虚拟机（例如Java），这种情况通常有两种:

程序的内存上限大于真正的内存，这时程序向系统索要内存得不到，会因此出错退出。这种情况通常可以给程序设一个内存上限来避免。
程序的内存上限小于真正的内存，保障上一种情况不会发生。这时程序虚拟机会触发GC事件(清理垃圾)从而释放可以重复使用的内存。这时会造成高CPU，延缓程序速度。

多个 CPU对 GC事件(清理垃圾)比单个 CPU 有帮助。

为什么会用尽内存？

一切正常的情况，同时访问的的用户太多了，每个用户访问占一部分内存，可能用尽了内存。
- 因为线程类服务器程序, 每个线程都要占用很多内存。例如 Tomcat默认限定 200个线程。用非阻塞 nonblocking 类服务器程序(例如 NodeJS, Spring Boot)可以脱离用户占用线程的限制。从而允许更多用户同时访问。
- 用非阻塞一定就不会慢吗？
  - 并不一定。其他情况仍有可能带慢程序。
程序本身可能有内存泄漏:
- 这种情况程序的内存尺寸记录会告诉你内存在不停减少。GC事件(清理垃圾)也会不到原来的大小。这时就要注意了。
- 约束内存缓存: 在使用缓存时，应该给缓存在本地的内存设个上限。防止让缓存填满内存。
  - 缓存用 soft reference能够保证，在没有内存的情况下，缓存会被 GC事件清空，为程序释放内存。

为什么 CPU 会慢？

CPU高 = 程序卡。（这个和玩电子游戏原因相同）
同一台机器内会有很多不同程序。查一下是否其他程序占用 CPU 资源
GC事件时，程序会被锁住，方便虚拟机清理内存。所以内存不够或者大量反复申请／释放内存往往会造成服务器卡顿。GC事件算法本身很耗费CPU
- 当内存全部用完GC事件无法释放时，100% CPU 会被用尽。这时服务器就会因为持续被访问再也动不了了。这种情况需要重启时，甚至需要加更多机器分流。 (这也经常是是为什么一片服务器会集体倒塌的原因，造成一台死机的服务器的访问量被分流到其他机器，大流量挤压其他机器造成连锁倒塌。)

读写硬盘会慢

因为硬盘读写慢，API服务器应该通过网络去数据库读数据。
当程序出错时，往往会在写出错记录时花费更多时间，带慢程序。开发者应该限制每次写出错记录的长度。

Thread Pool 线程池用完了

当Tomcat 线程用完了，更多用户会阻塞在程序端口等线程。这时访问就变慢了。
其他线程池（Thread Pool）: 根据具体程序的设置，线程池可能被设置成用完就等待。
- 线程池最好的设置是用完就出错。以保证开发人员知道自己没给够资源。

Connection pool 连接池用完了

程序内做数据库访问，HTTP访问，通常会有客户端。客户端里会有连接池。连接池用完时，会造成阻塞等待连接的现象。因为消耗内存不多，连接池通常应该设置在远大于需要的范围。

Network bandwidth 网络带宽用完了

你的服务器带宽用完了。访问阻塞在下载上。可能是因为你的服务器在传输很大的文件等等。
一个数据中心内网机器之间带宽是极大的，通常这种事不会发生。

连接到外网 Internet 变慢

内网 = 快; 外网 = 慢
由于外网经过多个路由器。难以预料速度。如果你的呼叫的服务器在 Internet外网，速度会变慢。

域名服务器变慢 (DNS resolve)

客户端呼叫 API 时往往不会直接用 IP 地址。为了清楚方便，API 服务会有自己的内部域名，内网会有自己的域名服务器解析 (DNS resolve)。当域名服务器变慢，会拖累 API一起变慢。

减少下载字节

很明显，下载几 kb 的文字要比下载几百 MB 的视频快。尽管内网服务器带宽很大，但也一样越短的传输越快。很多程序员由于懒惰，会把表格一整行不需要的数据一起读出来。传输不需要的数据造成了速度变慢。

这是使用 ORM 经常会犯的错误。很多程序员假设 ORM 会帮他们避免下载不必要的数据。然而未设置的 ORM 通常会读取一整行。
API 应该使用 partial response 设计。减少不必要的数据。GraphQL 也是一个很好的选择。
压缩 (compression): 即时压缩会占用 CPU ，如果传输的数据很大时，压缩会有效减少下载字节。尤其是传输到外网时，压缩会大有帮助。
- 一般服务器(例如 Tomcat)会提供自动压缩功能。不需要在程序里自行压缩。
- 在服务器之间，通常是默认不压缩的。你的客户端 HTTP 呼叫时必须有标头 Accept-Encoding: gzip 一类的支持压缩选项，服务器才有可能给你压缩后的内容。根据情况客户端得到的数据可能是压缩的，也可能是没有压缩的。
- 从用户浏览器发出的呼叫基本都会有 Accept-Encoding: gzip 的。会下载压缩内容。

减少 Http标头字节 (HTTP header)

一般服务器会默认 Http标头字节 8kb 在以内。这部分内容是不能压缩的。所以注意减少不必要使用这部分，尤其是Cookie，常常会造成标头很长。

减少往返次数 (round-trip)

虽然浏览器会平行下载，但平行线程往往会很有限。浏览器呼叫过多会造成平行线程用尽，从而造成排队下载，等待往返，使得变慢。总体而言，所有外网 Internet的呼叫因为速度不佳，往返一次时间长，都应该减少。优化方法：

批量处理 (batch read/write): 如果网页多次读取你的 API根据 Id取记录，不妨用设计成一次呼叫申请多个ID。例如：&id=1,2,3
多表连接(table join): 如果网页多次读取你的 API: 先取记录，再用取得的记录的一部分去取其他记录。这时你应该考虑设计一个微服务直接做数据库表连接。
- 我用的是NoSQL怎么办？- 非规范化（Denormalization）

数据库怎么才能快？

这里说的数据库笼统地包括数据库 SQL 和数据存储 NoSQL。

正确地使用数据库本身应该是很快的。但对于数据存储的速度重要的取决于查询时(Query)是否用了正确的索引(Index)。如果没有索引，数据库不能做对分搜素，速度就会因做线性搜索而变慢。

注意，数据库线性搜索由于耗费 CPU，有可能因为 100% CPU 造成其他查询一起变缓慢。

数据库slow log可以侦测到缓慢的查询事件。可以使用 explain select，发现索引使用中的问题。

把数据全存在内存里！

数据库在读盘时会最慢。尽管可以用固态硬盘(SSD)来弥补速度的不足，但如果能把所有数据读入内存自然是最佳方案。MongoDB , Redis都是可以用内存做全部存储的工具。

把数据存在内存里不怕丢吗？

使用复制(replication) 做多个拷贝。保证数据库不正常时可以有拷贝自动恢复。
也可以把主要记录留在硬盘里，把内存数据存贮做缓存。

我的数据太大了，内存放不下怎么办？

Sharding 功能可以把不同记录分批写入多台机器。MongoDB, Cassandra 都是可以根据 Sharding 储存记录的工具。

为什么数据库写操作影响读操作变慢？

这是由于写的过程数据库会给自己加锁，因而读操作必须等待写操作完成所导致缓慢。应选择在记录层加锁的数据库引擎，从而避免数据库全局锁或表格锁。

如果数据存在硬盘里，选择固态硬盘(SSD)能够弥补一些速度的不足。
通过 Sharding 进行分流在多机器写操作，也可以缓和写操作对机器的压力。
批量写操作(batch write)提高写的效率，以减少冲击。

数据库不明下情况变慢?

数据库都有测量指标的记录(metrics)。具体问题根据指标(metrics)进行具体分析。

服务 API 常见的变慢原因

出错太多导致变慢
- 出错记录(log)会做写硬盘操作。出错太多进而硬盘操作太多，造成服务变慢。
算法差导致变慢
- 算法差造成100% CPU 用完
  - 如果 CPU 不到 100%一般是不会影响速度的。（例如 CPU 90% 并不会减慢服务速度）
- 如果多加一个 CPU 管用吗？
  - 错误的算法会把很多 CPU 一起吃掉。往往多加一个 CPU 没用。
- 优化算法
  - 用你在学校学过的，散列算法、哈希函数、对分搜索，避免线性搜索和递归调用。
缓存变数据库
- 很多人有误解只要数据在内存里就会快，甚至把大量内存缓存当数据库用。这除了导致 GC 频繁以外，往往会因为程序对缓存中的数据进行线性搜索，而变慢。让服务 API 变成了一个没有正确的索引的数据库。在设计上应避免这个陷阱。
- 原则：不要让服务 API 做数据库做的工作。
内存太大
- 内存越大，的确GC 就越少发生。但同时 GC一旦发生，持续的时间也将会相应更长。

服务器怎么才能受得住大访问量？

快 = 多
- 服务器越快承载的人才能越多。有点像高铁速度越快，同样的高铁资源，就能跑更多班次，从而运送更多客人一样。
设时限 (timeout)
- 99%的人占用 1%的时间，1%的人占用 99%的时间。排队时遇到慢悠悠的人，如果能把此人踢出，则解放资源给更多人。API 服务设时限，能够确保一定多的人数得到资源。
减少内存需要
- 非阻塞nonblocking 不需要等待线程 thread时占内存，从而更多人可以一起访问。
布局更多台服务器分流
- 认输，砸钱。
- 这应该是没有发现优化办法时的临时解决方法。