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关于高性能的那点事  

2014-10-22 12:25:57|  分类: 架构 |  标签: |举报 |字号 订阅

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       园子里面很多关于高性能,大并发,还有什么日pv百万的架构搭建。其实真心真心很扯淡。对于大部分应用来说,想要高性能,主要是要做到尽可能的减少网络请求(含db、redis、mongo、mq等)。几乎所有的应用,性能瓶颈永远是在带宽那里,硬件方面这里就不提了,说说我们能做的事。

        找了半天没有找到那张图,关于各个组件到cpu的时间周期,我用文字描述一下,L1>L2>memory>disk>internet。

        有人说redis性能高,做大并发,大数据访问必须要用,有人说mongo性能高,什么zeromq等等一系列的,其实都是渣。

 

        先说网络请求,关于tcp/ip:

        大家都知道ip是逐跳协议,也就是说我只能从一个路由器,到下一个路由器,再到下一个路由器,如果你的电脑到服务器,中途要经过很多个路由器,那时间周期就会长很多很多恨多。为什么要做cdn、p2p等也是这个考虑,缩短网络的路径(降低带宽承载也是一方面)。

        再说redis、mongo:

        举个简单的例子,我有一个游戏服务器,在线人数约4000,里面是一个状态机在跑,需要不断的去检测各种状态,经验,星座,任务开放,技能开放等等。一个玩家大约10个状态的判定,4000个玩家必须在200ms之内检测完毕,不然延迟会很严重,那1s就是大约执行5次,如果每一次数据都去redis去取,大约是5*10*4000 = 200k次,别说redis,怎样的牛B的服务器都顶不住,这还是只有1个服。

        那么问题来了:怎么解决呢?

        把数据放在内存里面,直接从内存取,然后foreach。大部分的应用优化到这里,基本上应付所谓的日pv百万,就不是什么问题了。

       

        到了这一步,那么问题来了,对于内部应用,比如分布式文件存储,数据分析,任务调度。肿么破?

        对于大数据,其实一直是一个伪命题,数据量太大属于硬伤。所有的做大数据处理的,都是把数据分成小数据,然后分块来处理,最后再合并。其实从mysql,oracle,mssql等一系列rmdb的分区,分库上的处理就可以看出来。想要提高性能,必须要做到,每个模块处理的数据量,都是细分到了一定粒度的。这个时候index, group, hash等的重要性,在这里就体现出来了。

        举个简单的例子:我有一个业务系统,每天的日志大约是10个G,一个月就大约是300g,一季度大约1T,我需要看每小时/每天/每周/每月/每季度的各种报表,每次都去数T里面去找,肯定是不可能的。

        那么问题来了:怎么解决呢?

        按业务分析每分钟的数据,10g/24/60大约7M,然后生成一个分析后的结果文件,大约几k,1小时就是60个文件,需要查看每小时的数据,则将60个文件的结果合并。具体粒度可按具体业务定制,这个是比较简单的分组的例子。

        那我需要查看某一个用户,最近10天来的所有操作/订单,那原分组方式,已经无法满足,这个时候怎么办呢?

        在插入用户数据的时候,可以按照一定规则,比如用户编号的后两位取摸,去存储在某一个文件里面,10g的数据,则可以相对平均的分配到100个文件里面去,需要查看某用户时,则可以针对用户编号取摸,直接定位到那个文件,然后再去里面查询数据。这个是比较简单的gourp+index。这一块想明白以后,你就可以在这个基础上面,写个定制化的简单的fs了(当然了,实际情况需要考虑的会更多,包括内存换入换出等,不在本文列举)。

 

        经常听到有人说,多线程的程序还不如单线程的程序性能高。那如何编写一个能合理利用cpu资源的多线程程序?

        大家都知道,线程切换是需要额外的开销,所以在编写多线程程序的时候,就需要尽可能的避免共享式资源,这样就可以在保证数据一致性的同时,而又避开线程等待的时间。

        举个简单的例子:

        我有个大的字典(Dictionary/Map)存放用户的会话数据,每个线程,去这个字典里面去读/写数据的时候,都需要去上锁,才能保证数据的一致性,如果两个(更多)线程同时去读/写数据,其他的线程就需要去等待当前线程释放资源,线程越多,则等待的几率越大,性能则越差,多线程处理变成了单线程处理,且等待完了以后,能否再切换回来这个线程继续执行,又是另外一个开销,这一部分属于系统拖托管,属于不可控的。

        那么问题来了:怎么解决呢?

        根据硬件和实际测试数据,合理分配线程资源,比如,我初始化了8个线程,每个用户的请求,对于线程总数取摸,保证每个用户的请求,入同一个线程处理,则可以在每个线程内部,存放这些用户数据,每个线程在自己内部进行存取,避开了lock,也避开了线程等待/切换带来的资源开销。不取模,随机分配线程,然后用一个hash表来存放,也可。让每个线程,专注于做自己的事情,任务调度作业,也大是基于这个处理。把线程处理机制,放大到虚拟机/物理机之间的消息分发,也大是如此。

        还有很多很多,不一一列举,具体业务,视具体情况而定。

        总体来说,避开网络开销,避开海量数据,避开资源争夺 是所有高性能的几个基本要素。

         本人对代码不做任何知识产权限制,也不保证所有的代码皆为原创。

转自:http://www.cnblogs.com/selfteam/p/4036317.html
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