常见的10种“瓶颈”

标签: 常见 瓶颈 | 发表时间:2013-02-22 15:36 | 作者:ttyttytty12
出处:http://blog.csdn.net
1 数据库
Working size超过可用内存
Working Size怎么理解?肯定不是指数据库的大小,应该是在保证业务指标——响应时间、QPS的情况下,数据库使用的内存大小。其超过可用内存后的直接影响就是系统开始使用“swap”,从而大大降低DB的性能。所以,DB服务器要有充足的内存。
长查询和短查询
指运行时间很长和很短的查询。运行时间很长的查询,要是么很消耗内存、CPU,比如联合查询,要么是很消耗磁盘I/O,比如没有用到索引的“遍历”——这应该算是“事故”。长查询对“DB性能”的影响是显而易见的。而短查询呢?
写冲突(需要用锁的场景)
写冲突的场景,通常会遇到“锁”,如MyISA的“表锁”,与InnoDB的“行锁”,当遇上“锁”时,只能有一个“用户”在写,其他用户均需要等待。当有大量的冲突时,用户需要等待的时间就越长,“锁”机制会导致CPU的有效利用率大大下降——花在“获取锁”上的CPU时间变多,从而导致DB可用的有效CPU时间变少,性能下降。
大量的Join操作消耗内存
Join操作本身比较消耗内存和CPU,尽可能不用或少用。


2 虚拟化
共享磁盘,磁盘随机读严重
虚拟化场景,使用共享磁盘(HDD),磁盘会成为瓶颈。磁盘差不多是计算机上最慢的设备了。随机I/O能力极差。
网络I/O波动
因为虚拟化场景同一台物理机上的多个VM之间的网络是共享的,会互相影响。


3 程序
线程:死锁,与“事件驱动型”(方案)相比过重,debug,非线性扩展,等等
事件驱动编程:回调的复杂度,如何保存函数状态,等等
缺乏“profiling”、跟踪、日志机制。
耦合严重,单独故障,不可水平扩展,等等
有状态的应用(不易水平扩展)
糟糕的设计:开发都开发了一个程序,在自己的电脑上运行良好;到了生产环境,对于两三个用户,也运行良好。等到数月、数年过后,用户量上来以后,程序不能运行了,需要重构、重写。
算法复杂性
依赖其他服务,比如DNS查询以及其它,你可会被阻塞。
栈空间

4 磁盘
本地磁盘访问
随机磁盘I/O(引发大量磁盘寻道)
磁盘碎片(增加寻道机会和时间)
当写入数据量超过SSD空间量以后,SSD性能的下降

5 操作系统
Fsync flushing, linux buffer cache filling up
TCP Buffer过小
文件句柄限制
功率分配(CPU节能?)

6 缓存
不使用Memcached(数据库前端)
HTTP:headers,etags,不压缩,等等
不充分利用浏览器的缓存
字节码缓存(比如PHP的APC)
处理器的L1/L2缓存:这是一个重要的“瓶颈”。保持重要的热数据在L1/L2缓存中。这个关系到方方面面太广,

7 处理器
CPU超载
上下文切换->一个核上太多线程,这可能是因为“坏运气”或者是Linux调度器;太多系统调用,等等
I/O等待->所有CPU以相同的速度在等待(同时等待)
CPU缓存:未完……
主板能力(其它限制CPU性能的因素)

8 网络
网卡最大带宽,IRQ饱和,软中断用光CPU资源
DNS查询
丢包
意外路由
网络磁盘访问(比如NFS, drbd)
共享SANs
服务故障->服务不响应

9 进程
测试时间
程序调试时间
团队大小
预算
代码“欠债”

10 内存
OOM->杀进程,使用交换甚至导致死机
OOM导致磁盘超负荷(因为swap)
内存管理库极限
内存碎片
Java中会导致GC停顿,速度变慢
C中,导致malloc()分配内存变慢
作者:ttyttytty12 发表于2013-2-22 15:36:50 原文链接
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