性能优化总结 *

关键词 #

锁优化，池化，数据库优化，架构优化，系统优化，性能测试，监控

应用优化 #

应用
- 锁【4】
  - 粒度
    - 粗化
  - 最小化锁范围
    - Eg，单线程写文件
  - 锁拆分，分散锁
    - 减少竞争，race condition
    - eg. ConcurrentHashMap，LongAdder
  - 分离锁
    - 读写锁
      - 读多写少的场景
    - 队头队尾，两把锁
  - 乐观锁
    - CAS
- 并行【1】
  - 多线程
    - fork-join模式【2】
    - 本地化 Eg. ThreadLocal
  - Actor
    - Eg. Akka
  - CSP
    - Eg. Goroutie
  - 函数式范性
    - 不可变对象
  - 单核单线程
    - Eg. Redis, Nginx
- 池化(重用)
  - Eg. 线程池，数据库连接池
- 代码调优
  - 字符串操作
  - 多线程调优
    - 锁【4】
    - 线程个数【9】
  - 异步操作【8】
  - 简化代码
  - 热点优化【5】
  - 数值精度
    - Eg. 双精度单精度

算法优化 #

算法
- 算法调优
  - 分而治之【6】
    - fork-join【2】
    - Map-Reduce
  - 哈希算法
  - 预处理
    - 提前计算(预处理)，最后合并
- 算法和数据结构
  - 算法复杂度大O表示【10】
    - 时间复杂度
      - O(1)
        
        数组访问
        
        栈、链表的插入/删除
        
        Hash Table
      - O(log(n))
        
        二叉搜索树
        
        自平衡二叉搜索树 AVL树红黑树
        
        B树(多路树)
      - O(n log(n))
        
        快排、归并、堆快排(分治算法【6】)
      - O(n)
      - O(n^2)
        
        选择、插入、冒泡
  - 数据结构
    - 树，链表，栈，队列

通用优化 #

通用方法
- 异步化【8】
  - 消息
    - 进程内 Eg. Disruptor, EventBus
    - Broker
  - 事件 Eg. EventSource
  - 服务异步化 Eg. 异步网关
- Batch
  - Eg. redis pipeline
  - buffer io
- Copy on Write
  - Eg. mysql MVCC, CopyOnWriteArrayList

数据库优化 #

索引优化
大表优化
- 水平拆分
- 垂直拆分
慢SQL优化
乐观锁

架构/系统优化 #

架构/系统优化
- 弹性/伸缩
  - 资源调度 Eg. k8s
  - 资源扩容
- 可扩展
  - 垂直拆分
  - 水平拆分
- 分布式
  - 并行【1】
  - 延迟 Eg. 跨IDC网络延迟上海<->北京 50ms
- 节省空间/时间换空间【8、11】
  - 不存储，重新计算
  - 稀疏数据结构 Eg. 稀疏矩阵
  - 数据压缩传输 RSYNC 的核心算法 Huffman 编码压缩算法
  - 动态分配策略 Eg. ArrayList(10)，HashMap(16)的动态扩展
  - 垃圾回收
- 空间换时间
  - 缓存
  - 数据冗余，replication
- 系统结构
  - 大型系统分解成模块 “粗略估算”，性能分析
- 系统软件
  - 替换更快的操作系统、中间件、数据库、编译器

Linux系统优化 #

系统
- 文件系统
  - pageCache, 预读 Eg. Rocketmq
  - 顺序写，随机读
  - 大块读优于小块读
- CPU
  - CPU绑定
  - CPU上下文切换
    - Eg. Redis单线程 CPU不是Redis的瓶颈，瓶颈可能是内存的大小或者网络带宽
  - CPU缓存
    - 问题：伪共享解决：cacheline padding
- 网络I/O
  - NIO,非阻塞I/O，epoll
  - 协议调优 TCP参数
- 内存
  - zeroCopy
  - HugePage

参考 #

其他 #

latency 未
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