系统性能调优吐血总结经验分享

性能优化的思路

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首先是较为精准的定位问题，借助于相应的工具包，分析系统性能瓶颈在哪，在根据其性能指标，以及所处于层级决定选择优化的方式方法。在选择优化的方式方法时，大家可以参照以下章节调优方法，架构优化递进，进行正确的，有针对性，有步骤的优化。可能会发现部分指导思想或许有相悖嫌疑，大可不必较真，系统优化的过程本身就是一个不断分离+共享的组合拳，至于具体选择哪种优化方式，根据具体需求来定，但大型应用发展的总体思路是不断分离，在通过索引(非数据库)进行关联起来，

切记：优化一定要对系统进行细致的望闻问切，找到性能问题根源切入点，而不被表象迷糊，对症下药，发现病症所在的医生并不比操作手术刀的医生水平差。本文有工具包一章节，对于需要做优化的人员，需要熟悉，他就是我们诊断所用的CT，例如我们发现内存高了，首先想到不是内存不够用，而是为什么如此消耗内存，用工具看看内存消耗在什么地方，试想之，如在医院，病人告诉医生，他心脏不好，医生就换心脏，那样的话，每个人只要熟练掌握菜刀，都可以做医生

迭代优化

性能优化未必一次性就能满足的，可能此处瓶颈消失了，系统一旦运转快速后，在其他地方又发现新的性能瓶颈，所以性能优化是一个迭代的工作。直至满足系统需要的性能指标。

优化的成本

系统性能设计或优化是否可以一步升天，按照最好的分布式架构进行设计和优化呢，单个节点一直也运转及其健康，理论上是可以达到共产国际的，但实际实施层面不可取，必须结合实际的非功能需求进行设计和优化，一则一步到极致的话，系统的成本太过虑庞大，光是性能设计和优化的成本就高于系统本身给客户所提供的价值，也造成研发成本开销过大。二则好像能够架构这样完美系统的人还没诞生。所以一句话也同样适合架构师：有理想而不理想化，废话少扯：具体见法则

调优方法

数据库优化

很多应用，优化DB往往是最直接，最方便，见效最显著的，但并非所有的系统性能都处在瓶颈，或者DB瓶颈解决之后，可能应用层瓶颈，WEB层瓶颈，甚至架构瓶颈都会冒出来了,所以数据库优化十分重要，但往往很多人理解系统优化就是数据库优化，是不全面的。优化角色一般推荐具备较深数据知识的程序员，或者专业的DBA,而不只是会CRUD开发人员

◆ 建立正确的主键，外键，以及索引

◆  分离原则：读写分离，业务数据分离

a) 分库

b) 分区

c) 分表

d) 分列(将大字段，不常用的隔离到他表，按需查询)

◆  选择隔离级别：某些对数据一致性要求不高的，可以牺牲部分一致性，降低加锁阻塞

◆  保证事务简短以及减少不必要的锁机制。

◆  查询优化规则：

e) 避免表内的相关子查询;

f) 避免排序或为尽可能少的行排序，

g) 做大量数据排序时相关数据放在临时表中

h) .尽量在where后多传查询条件，以减少不必要返回的行

i) .尽量select只需要的字段,以减少不必要返回的列

◆  分页存储过程：大列表的查询也可以利用分页存储过程达到优化效果。

◆  利用数据库缓存，视图，临时表等最大程度优化系统，并对存储过程和函数进行必要的优化

◆  如有需要，可以冗余表中字段，避免联合查询

◆  如有需要，也可以将表内的大字段分离到单独表中，使其单独查询

◆  必做多表关联时，尽量过滤不符条件表中数据，减少笛卡尔积计算量

◆  复杂表表：如实时性要求不高，尽量后台任务计算，避免动态查询

应用层优化

应用层优化侧重于应用层本身的逻辑优化，算法优化，代码优化等，优化的角色可以是熟悉应用的程序员

◆  优化算法，选择合适高效的算法，降低不必要的递归，循环、多层循环嵌套等计算

◆  避免申请过多的不必要的内存开销

◆  降低内存泄露(using，Dispose，弱引用，Finalize)

◆  使用频率较低的大文件，大对象，大数组等使用完毕后，及时释放

◆  使用频率较高的大文件，大对象，大数组尽量缓存

◆  考虑多线程技术

◆  选择适当的通信方式：长连接，短连接,有以下方式Socket、Remoting、Web Services(Rest,Soap)、WCF、 Named Pipes

◆  降低应用之间通信次数，例用户认证服务，工作流服务，数据库服务

◆  降低应用之间传输数据量，不必要传输的不传，少传

◆  缓存机制：缓存常用的，不易变化的，偶有变化，可以考虑缓存依赖机制

◆  支持异步计算，降低等待时间

◆  考虑延迟加载，或者提前加载两种方式

◆  分离原则：分离业务模块,如分离大I/O模块、分离高耗内存模块，分离高耗宽带模块

◆  考虑分布式应用，分布式存储，如以上所有仍然搞不定的

Web优化

Web优化偏向于熟悉前端开发的技术人员

◆  减少http请求

◆  避免404错误

◆  在html页面header加入缓存标签

◆  Gzip压缩网页

◆  减少cookie体积

◆  使用外部的js和css

◆  消减js和css

◆  压缩js

◆  使用css sprites技术，众多图片合成在一起，通过CSS切分，降低图片传输的频率和数据量

◆  可以使用静态网页的，避免使用动态网页

架构优化递进

为以示与应用层优化的区别，本文对架构的描述更侧重偏向于物理层面，再次赘述下，涉及变更架构的，需要我们的应用具有良好的拓展性，考验我们的架构师平时的功底，如何刚刚好满足需求以及两三年内业务增量，但并非架构做的越强大，越灵活，越可配置，越易水平拓展就是越好的，其一考虑此应用的投入产出比，换言之，是否值得投入这么多架构设计成本，其二架构设计也是具有一定的时效性的，IT速度太快了，今天的好东西未必是明天的好东西，年轻貌美的姑娘，总有变成老太婆那一天嘛,再者、越灵活的架构，就意味着存在更多的配置项，从某一方面，反而增加了系统的复杂度，最后、很多大型，成熟的应用，也并非一蹴而就，而是通过不断的调整优化，不断变更架构的。圣人也并非天生的，而是不断的总结，提炼，优化，重构

◆  硬件方面使用高性能的小型机、存储设备。使用极好的网络带宽

◆  物理分离Web Server和DB Server或者其他服务如：用户认证服务

◆  缓存

ü 数据缓存机制

ü 页面缓存机制

◆  物理分离业务模块，单业务单独部署一台服务器

◆  部署多台Web Server

◆  Web负载均衡-F5

◆  数据读写分离

◆  使用消息队列 进行各种应用间进行同步/异步计算

◆  应用间选择合适的通信方式，通信协议

◆  Web分布式，应用分布式，数据分布式

◆  分布式的节点使用高性能服务器，小型机群,辅以高速网络带宽等

工具包

◆  进程管理器，CPU，内存，I/O

◆  日志：IIS日志，Windows日志，系统本身日志

◆  使用dotTrace,跟踪方法执行时间，找出速度慢的方法，针对性优化

◆  Sql Profile跟踪SQL耗时情况，针对性优化

◆  HttpWatch跟踪请求耗时，以及发送和收到数据量

◆  Performance Count，使用计数器，统计相关性能指标

◆  CLRProfiler内存泄露检测工具

◆  LoadRunner，压力测试，发现性能瓶颈

其他补充

源文档下载：http://down./data/220108

当前名称：系统性能调优吐血总结经验分享
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