性能优化方向
性能优化原则
- 性能优化不可盲目，徒增系统复杂度；
- 抓住系统的主要性能瓶颈点；
- 通过数据支撑验证优化效果。
性能优化的度量指标
吞吐量(QPS/TPS)、延迟、分位数(TP99)、CPU、内存等。
性能优化思路
- 用户体验优化。让用户有更好的性能体验。
- 第一层：数据中心优化。类似 CDN 就近服务。
- 第二层：硬件优化。
- 第三层：操作系统优化。
- 第四层：虚拟机优化。
- 第五层：基础组件优化。
- 第六层：架构优化。
- 第七层：代码优化。
一些实际优化：
- 采用非阻塞的 rpc 调用（高效的远端请求模式，采用容器的覆盖网络我认为也算）
- 将计算密集和 io 密集的的逻辑分割开，单独线程池，调整线程比例压榨单机性能（或者说找拐点）。
- 做缓存，io 耗时的缓存和计算耗时的缓存（多级缓存，数据压缩降低带宽）。
- 采用享元模式，用好对象池和本地线程空间，尽量减少对象创建与销毁的开销，提高复用。
- 业务拆分，像状态变化后的外部系统通知，业务监控，es 或 solr 等副本数据同步等操作，无需在主流程中做的事都拆掉。走 canal 监听表数据变化，推 mq 保最终一致的方式从业务项目完全解偶出来。
- fork_join，分而治之的处理大任务。并发编程，采用多线程并行的方式处理业务。（规避伪共享，减小锁力度，采用合适的锁）。
- 数据库配置优化，查询优化。（存储优化比较头疼，毕竟不按业务拆单点跑不掉，单点性能就要命。基本只能内存库先行，后台同步数据做持久。然后内存库多副本，自修复，保留一系列自修复失败的修复手段）