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    姓能優(yōu)化指南_姓能優(yōu)化的一般姓原則與方法

    放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-06-28 01:30:00    作者:江茂晃    瀏覽次數(shù):45
    導(dǎo)讀

    感謝分享:xybaby近日:感謝分享特別cnblogs感謝原創(chuàng)分享者/xybaby/p/9055734.html作為一個(gè)程序員,性能優(yōu)化是常有得事情,不管是桌面應(yīng)用還是web應(yīng)用,不管是前端還是后端,不管是單點(diǎn)應(yīng)用還是分布式系統(tǒng)。感謝從以

    感謝分享:xybaby近日:感謝分享特別cnblogs感謝原創(chuàng)分享者/xybaby/p/9055734.html

    作為一個(gè)程序員,性能優(yōu)化是常有得事情,不管是桌面應(yīng)用還是web應(yīng)用,不管是前端還是后端,不管是單點(diǎn)應(yīng)用還是分布式系統(tǒng)。感謝從以下幾個(gè)方面來(lái)思考這個(gè)問(wèn)題:性能優(yōu)化得一般性原則,性能優(yōu)化得層次,性能優(yōu)化得通用方法。感謝不限于任何語(yǔ)言、框架,不過(guò)可能會(huì)用Python語(yǔ)言來(lái)舉例。

    不過(guò)囿于個(gè)人經(jīng)驗(yàn),可能更多得是從Linux服務(wù)端得角度來(lái)思考這些問(wèn)題。

    一般性原則

    依據(jù)數(shù)據(jù)而不是憑空猜測(cè)

    這是性能優(yōu)化得第壹原則,當(dāng)我們懷疑性能有問(wèn)題得時(shí)候,應(yīng)該通過(guò)測(cè)試、日志、profillig來(lái)分析出哪里有問(wèn)題,有得放矢,而不是憑感覺(jué)、撞運(yùn)氣。一個(gè)系統(tǒng)有了性能問(wèn)題,瓶頸有可能是CPU,有可能是內(nèi)存,有可能是IO(磁盤IO,網(wǎng)絡(luò)IO),大方向得定位可以使用top以及stat系列來(lái)定位(vmstat,iostat,netstat…),針對(duì)單個(gè)進(jìn)程,可以使用pidstat來(lái)分析。

    在感謝中,主要討論得是CPU相關(guān)得性能問(wèn)題。按照80/20定律,絕大多數(shù)得時(shí)間都耗費(fèi)在少量得代碼片段里面,找出這些代碼唯一可靠得辦法就是profile,我所知得編程語(yǔ)言,都有相關(guān)得profile工具,熟練使用這些profile工具是性能優(yōu)化得第壹步。

    忌過(guò)早優(yōu)化

    The real problem is that programmers have spent far too much time worrying about efficiency in the wrong places and at the wrong times; premature optimization is the root of all evil (or at least most of it) in programming.

    我并不十分清楚Donald Knuth說(shuō)出這句名言得上下文環(huán)境,但我自己是十分認(rèn)同這個(gè)觀念得。在我得工作環(huán)境(以及典型得互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā))與編程模式下,追求得是快速得迭代與試錯(cuò),過(guò)早得優(yōu)化往往是無(wú)用功。而且,過(guò)早得優(yōu)化很容易拍腦袋,優(yōu)化得點(diǎn)往往不是真正得性能瓶頸。

    忌過(guò)度優(yōu)化

    As performance is part of the specification of a program – a program that is unusably slow is not fit for purpose

    性能優(yōu)化得目標(biāo)是追求合適得性價(jià)比。

    在不同得階段,我們對(duì)系統(tǒng)得性能會(huì)有一定得要求,比如吞吐量要達(dá)到多少多少。如果達(dá)不到這個(gè)指標(biāo),就需要去優(yōu)化。如果能滿足預(yù)期,那么就無(wú)需花費(fèi)時(shí)間精力去優(yōu)化,比如只有幾十個(gè)人使用得內(nèi)部系統(tǒng),就不用按照十萬(wàn)在線得目標(biāo)去優(yōu)化。

    而且,后面也會(huì)提到,一些優(yōu)化方法是“有損”得,可能會(huì)對(duì)代碼得可讀性、可維護(hù)性有副作用。這個(gè)時(shí)候,就更不能過(guò)度優(yōu)化。

    深入理解業(yè)務(wù)

    代碼是服務(wù)于業(yè)務(wù)得,也許是服務(wù)于最終用戶,也許是服務(wù)于其他程序員。不了解業(yè)務(wù),很難理解系統(tǒng)得流程,很難找出系統(tǒng)設(shè)計(jì)得不足之處。后面還會(huì)提及對(duì)業(yè)務(wù)理解得重要性。

    性能優(yōu)化是持久戰(zhàn)

    當(dāng)核心業(yè)務(wù)方向明確之后,就應(yīng)該開(kāi)始感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持性能問(wèn)題,當(dāng)項(xiàng)目上線之后,更應(yīng)該持續(xù)得進(jìn)行性能檢測(cè)與優(yōu)化。

    現(xiàn)在得互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,不再是一錘子買賣,在上線之后還需要持續(xù)得開(kāi)發(fā),用戶得涌入也會(huì)帶來(lái)性能問(wèn)題。因此需要自動(dòng)化得檢測(cè)性能問(wèn)題,保持穩(wěn)定得測(cè)試環(huán)境,持續(xù)得發(fā)現(xiàn)并解決性能問(wèn)題,而不是被動(dòng)地等到用戶得投訴。

    選擇合適得衡量指標(biāo)、測(cè)試用例、測(cè)試環(huán)境

    正因?yàn)樾阅軆?yōu)化是一個(gè)長(zhǎng)期得行為,所以需要固定衡量指標(biāo)、測(cè)試用例、測(cè)試環(huán)境,這樣才能客觀反映性能得實(shí)際情況,也能展現(xiàn)出優(yōu)化得效果。

    衡量性能有很多指標(biāo),比如系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間、系統(tǒng)吞吐量、系統(tǒng)并發(fā)量。不同得系統(tǒng)核心指標(biāo)是不一樣得,首先要明確本系統(tǒng)得核心性能訴求,固定測(cè)試用例;其次也要兼顧其他指標(biāo),不能顧此失彼。

    測(cè)試環(huán)境也很重要,有一次突然發(fā)現(xiàn)我們得QPS高了許多,但是程序壓根兒沒(méi)優(yōu)化,查了半天,才發(fā)現(xiàn)是換了一個(gè)更牛逼得物理機(jī)做測(cè)試服務(wù)器。

    性能優(yōu)化得層次

    按照我得理解可以分為需求階段,設(shè)計(jì)階段,實(shí)現(xiàn)階段;越上層得階段優(yōu)化效果越明顯,同時(shí)也更需要對(duì)業(yè)務(wù)、需求得深入理解。

    需求階段

    不戰(zhàn)而屈人之兵,善之善者也

    程序員得需求可能來(lái)自PM、UI得業(yè)務(wù)需求(或者說(shuō)是功能性需求),也可能來(lái)自Team Leader得需求。當(dāng)我們拿到一個(gè)需求得時(shí)候,首先需要得是思考、討論需求得合理性,而不是立刻去設(shè)計(jì)、去編碼。

    需求是為了解決某個(gè)問(wèn)題,問(wèn)題是本質(zhì),需求是解決問(wèn)題得手段。那么需求是否能否真正得解決問(wèn)題,程序員也得自己去思考,在之前得文章也提到過(guò),產(chǎn)品經(jīng)理(特別是知道一點(diǎn)技術(shù)得產(chǎn)品經(jīng)理)得某個(gè)需求可能只是某個(gè)問(wèn)題得解決方案,他認(rèn)為這個(gè)方法可以解決他得問(wèn)題,于是把解決方案當(dāng)成了需求,而不是真正得問(wèn)題。

    需求討論得前提對(duì)業(yè)務(wù)得深入了解,如果不了解業(yè)務(wù),根本沒(méi)法討論。即使需求已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了,當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)有性能問(wèn)題得時(shí)候,首先也可以從需求出發(fā)。

    需求分析對(duì)性能優(yōu)化有什么幫助呢,第壹,為了達(dá)到同樣得目得,解決同樣問(wèn)題,也許可以有性能更優(yōu)(消耗更小)得辦法。這種優(yōu)化是無(wú)損得,即不改變需求本質(zhì)得同時(shí),又能達(dá)到性能優(yōu)化得效果;第二種情況,有損得優(yōu)化,即在不明顯影響用戶得體驗(yàn),稍微修改需求、放寬條件,就能大大解決性能問(wèn)題。PM退步一小步,程序前進(jìn)一大步。

    需求討論也有助于設(shè)計(jì)時(shí)更具擴(kuò)展性,應(yīng)對(duì)未來(lái)得需求變化,這里按下不表。

    設(shè)計(jì)階段

    高手都是花80%時(shí)間思考,20%時(shí)間實(shí)現(xiàn);新手寫(xiě)起代碼來(lái)很快,但后面是無(wú)窮無(wú)盡得修bug

    設(shè)計(jì)得概念很寬泛,包括架構(gòu)設(shè)計(jì)、技術(shù)選型、接口設(shè)計(jì)等等。架構(gòu)設(shè)計(jì)約束了系統(tǒng)得擴(kuò)展、技術(shù)選型決定了代碼實(shí)現(xiàn)。編程語(yǔ)言、框架都是工具,不同得系統(tǒng)、業(yè)務(wù)需要選擇適當(dāng)?shù)霉ぞ呒H绻O(shè)計(jì)得時(shí)候做得不夠好,那么后面就很難優(yōu)化,甚至需要推到重來(lái)。

    實(shí)現(xiàn)階段

    實(shí)現(xiàn)是把功能翻譯成代碼得過(guò)程,這個(gè)層面得優(yōu)化,主要是針對(duì)一個(gè)調(diào)用流程,一個(gè)函數(shù),一段代碼得優(yōu)化。各種profile工具也主要是在這個(gè)階段生效。除了靜態(tài)得代碼得優(yōu)化,還有編譯時(shí)優(yōu)化,運(yùn)行時(shí)優(yōu)化。后二者要求就很高了,程序員可控性較弱。

    代碼層面,造成性能瓶頸得原因通常是高頻調(diào)用得函數(shù)、或者單次消耗非常高得函數(shù)、或者二者得結(jié)合。

    下面介紹針對(duì)設(shè)計(jì)階段與實(shí)現(xiàn)階段得優(yōu)化手段。

    一般性方法

    緩存

    沒(méi)有什么性能問(wèn)題是緩存解決不了得,如果有,那就再加一級(jí)緩存

    a cache /k??/ KASH,[1] is a hardware or software component that stores data so future requests for that data can be served faster; the data stored in a cache might be the result of an earlier computation, or the duplicate of data stored elsewhere.

    緩存得本質(zhì)是加速訪問(wèn),訪問(wèn)得數(shù)據(jù)要么是其他數(shù)據(jù)得副本 -- 讓數(shù)據(jù)離用戶更近;要么是之前得計(jì)算結(jié)果 -- 避免重復(fù)計(jì)算.

    緩存需要用空間換時(shí)間,在緩存空間有限得情況下,需要優(yōu)秀得置換換算來(lái)保證緩存有較高得命中率。

    數(shù)據(jù)得緩存

    這是我們最常見(jiàn)得緩存形式,將數(shù)據(jù)緩存在離使用者更近得地方。比如操作系統(tǒng)中得CPU cache、disk cache。對(duì)于一個(gè)web應(yīng)用,前端會(huì)有瀏覽器緩存,有CDN,有反向代理提供得靜態(tài)內(nèi)容緩存;后端則有本地緩存、分布式緩存。

    數(shù)據(jù)得緩存,很多時(shí)候是設(shè)計(jì)層面得考慮。

    對(duì)于數(shù)據(jù)緩存,需要考慮得是緩存一致性問(wèn)題。對(duì)于分布式系統(tǒng)中有強(qiáng)一致性要求得場(chǎng)景,可行得解決辦法有l(wèi)ease,版本號(hào)。

    計(jì)算結(jié)果得緩存

    對(duì)于消耗較大得計(jì)算,可以將計(jì)算結(jié)果緩存起來(lái),下次直接使用。

    我們知道,對(duì)遞歸代碼得一個(gè)有效優(yōu)化手段就是緩存中間結(jié)果,lookup table,避免了重復(fù)計(jì)算。python中得method cache就是這種思想。

    對(duì)于可能重復(fù)創(chuàng)建、銷毀,且創(chuàng)建銷毀代價(jià)很大得對(duì)象,比如進(jìn)程、線程,也可以緩存,對(duì)應(yīng)得緩存形式如單例、資源池(連接池、線程池)。

    對(duì)于計(jì)算結(jié)果得緩存,也需要考慮緩存失效得情況,對(duì)于pure function,固定得輸入有固定得輸出,緩存是不會(huì)失效得。但如果計(jì)算受到中間狀態(tài)、環(huán)境變量得影響,那么緩存得結(jié)果就可能失效,比如這篇文章講到得:

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    并發(fā)

    一個(gè)人干不完得活,那就找兩個(gè)人干。并發(fā)既增加了系統(tǒng)得吞吐,又減少了用戶得平均等待時(shí)間。

    這里得并發(fā)是指廣義得并發(fā),粒度包括多機(jī)器(集群)、多進(jìn)程、多線程。

    對(duì)于無(wú)狀態(tài)(狀態(tài)是指需要維護(hù)得上下文環(huán)境,用戶請(qǐng)求依賴于這些上下文環(huán)境)得服務(wù),采用集群就能很好得伸縮,增加系統(tǒng)得吞吐,比如掛載nginx之后得web server

    對(duì)于有狀態(tài)得服務(wù),也有兩種形式,每個(gè)節(jié)點(diǎn)提供同樣得數(shù)據(jù),如mysql得讀寫(xiě)分離;每個(gè)節(jié)點(diǎn)只提供部分?jǐn)?shù)據(jù),如mongodb中得sharding

    分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,partition(sharding)和replication(backup)都有助于并發(fā)。

    絕大多數(shù)web server,要么使用多進(jìn)程,要么使用多線程來(lái)處理用戶得請(qǐng)求,以充分利用多核CPU,再有IO阻塞得地方,也是適合使用多線程得。比較新得協(xié)程(Python greenle、goroutine)也是一種并發(fā)。

    惰性

    將計(jì)算推遲到必需得時(shí)刻,這樣很可能避免了多余得計(jì)算,甚至根本不用計(jì)算,參見(jiàn):

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    CopyOnWrite這個(gè)思想真牛逼!

    批量,合并

    在有IO(網(wǎng)絡(luò)IO,磁盤IO)得時(shí)候,合并操作、批量操作往往能提升吞吐,提高性能。

    我們最常見(jiàn)得是批量讀:每次讀取數(shù)據(jù)得時(shí)候多讀取一些,以備不時(shí)之需。如GFS client會(huì)從GFS master多讀取一些chunk信息;如分布式系統(tǒng)中,如果集中式節(jié)點(diǎn)復(fù)雜全局發(fā)布者會(huì)員賬號(hào)生成,俺么應(yīng)用就可以一次請(qǐng)求一批id。

    特別是系統(tǒng)中有單點(diǎn)存在得時(shí)候,緩存和批量本質(zhì)上來(lái)說(shuō)減少了與單點(diǎn)得交互,是減輕單點(diǎn)壓力得經(jīng)濟(jì)有效得方法

    在前端開(kāi)發(fā)中,經(jīng)常會(huì)有資源得壓縮和合并,也是這種思想。

    當(dāng)涉及到網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求得時(shí)候,網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)脮r(shí)間可能遠(yuǎn)大于請(qǐng)求得處理時(shí)間,因此合并網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求就很有必要,比如mognodb得bulk operation,redis 得pipeline。寫(xiě)文件得時(shí)候也可以批量寫(xiě),以減少IO開(kāi)銷,GFS中就是這么干得

    更高效得實(shí)現(xiàn)

    同一個(gè)算法,肯定會(huì)有不同得實(shí)現(xiàn),那么就會(huì)有不同得性能;有得實(shí)現(xiàn)可能是時(shí)間換空間,有得實(shí)現(xiàn)可能是空間換時(shí)間,那么就需要根據(jù)自己得實(shí)際情況權(quán)衡。

    程序員都喜歡造輪子,用于練手無(wú)可厚非,但在項(xiàng)目中,使用成熟得、經(jīng)過(guò)驗(yàn)證得輪子往往比自己造得輪子性能更好。當(dāng)然不管使用別人得輪子,還是自己得工具,當(dāng)出現(xiàn)性能得問(wèn)題得時(shí)候,要么優(yōu)化它,要么替換掉他。

    比如,我們有一個(gè)場(chǎng)景,有大量復(fù)雜得嵌套對(duì)象得序列化、反序列化,開(kāi)始得時(shí)候是使用python(Cpython)自帶得json模塊,即使發(fā)現(xiàn)有性能問(wèn)題也沒(méi)法優(yōu)化,網(wǎng)上一查,替換成了ujson,性能好了不少。

    上面這個(gè)例子是無(wú)損得,但一些更高效得實(shí)現(xiàn)也可能是有損得,比如對(duì)于python,如果發(fā)現(xiàn)性能有問(wèn)題,那么很可能會(huì)考慮C擴(kuò)展,但也會(huì)帶來(lái)維護(hù)性與靈活性得喪失,面臨crash得風(fēng)險(xiǎn)。

    縮小解空間

    縮小解空間得意思是說(shuō),在一個(gè)更小得數(shù)據(jù)范圍內(nèi)進(jìn)行計(jì)算,而不是遍歷全部數(shù)據(jù)。最常見(jiàn)得就是索引,通過(guò)索引,能夠很快定位數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)得優(yōu)化絕大多數(shù)時(shí)候都是對(duì)索引得優(yōu)化。

    如果有本地緩存,那么使用索引也會(huì)大大加快訪問(wèn)速度。不過(guò),索引比較適合讀多寫(xiě)少得情況,畢竟索引得構(gòu)建也是需有消耗得。

    另外在感謝原創(chuàng)者分享服務(wù)端,使用得分線和AOI(格子算法)也都是縮小解空間得方法。

    性能優(yōu)化與代碼質(zhì)量

    很多時(shí)候,好得代碼也是高效得代碼,各種語(yǔ)言都會(huì)有一本類似得書(shū)《effective xx》。比如對(duì)于python,pythonic得代碼通常效率都不錯(cuò),如使用迭代器而不是列表(python2.7 dict得iteritems(), 而不是items())。

    衡量代碼質(zhì)量得標(biāo)準(zhǔn)是可讀性、可維護(hù)性、可擴(kuò)展性,但性能優(yōu)化有可能會(huì)違背這些特性,比如為了屏蔽實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)與使用方式,我們會(huì)可能會(huì)加入接口層(虛擬層),這樣可讀性、可維護(hù)性、可擴(kuò)展性會(huì)好很多,但是額外增加了一層函數(shù)調(diào)用,如果這個(gè)地方調(diào)用頻繁,那么也是一筆開(kāi)銷;又如前面提到得C擴(kuò)展,也是會(huì)降低可維護(hù)性、

    這種有損代碼質(zhì)量得優(yōu)化,應(yīng)該放到最后,不得已而為之,同時(shí)寫(xiě)清楚注釋與文檔。

    為了追求可擴(kuò)展性,我們經(jīng)常會(huì)引入一些設(shè)計(jì)模式,如狀態(tài)模式、策略模式、模板方法、裝飾器模式等,但這些模式不一定是性能友好得。所以,為了性能,我們可能寫(xiě)出一些反模式得、定制化得、不那么優(yōu)雅得代碼,這些代碼其實(shí)是脆弱得,需求得一點(diǎn)點(diǎn)變動(dòng),對(duì)代碼邏輯可能有至關(guān)重要得影響,所以還是回到前面所說(shuō),不要過(guò)早優(yōu)化,不要過(guò)度優(yōu)化。

    總結(jié)

    來(lái)張腦圖總結(jié)一下

     
    (文/江茂晃)
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