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标题: 性能调优攻略 [打印本页]
作者: luinstein    时间: 2012-9-20 19:18
标题: 性能调优攻略
关于性能优化这是一个比较大的话题，在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点，今天，想从一些技术细节上谈谈性能优化，主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识，并不一定全对，希望大家指正和补充。
在开始这篇文章之前，大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》，这篇文章基本上告诉你——要进行优化，先得找到性能瓶颈！ 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前，请让我讲一下系统性能的定义和测试，因为没有这两件事，后面的定位和优化无从谈起。
一、系统性能定义让我们先来说说如何什么是系统性能。这个定义非常关键，如果我们不清楚什么是系统性能，那么我们将无法定位之。我见过很多朋友会觉得这很容易，但是仔细一问，其实他们并没有一个比较系统的方法，所以，在这里我想告诉大家如何系统地来定位性能。 总体来说，系统性能就是两个事：
一般来说，一个系统的性能受到这两个条件的约束，缺一不可。比如，我的系统可以顶得住一百万的并发，但是系统的延迟是2分钟以上，那么，这个一百万的负载毫无意义。系统延迟很短，但是吞吐量很低，同样没有意义。所以，一个好的系统的性能测试必然受到这两个条件的同时作用。 有经验的朋友一定知道，这两个东西的一些关系：
二、系统性能测试经过上述的说明，我们知道要测试系统的性能，需要我们收集系统的Throughput和Latency这两个值。

再多说一些，
性能测试有很多很复要的东西，比如：burst test等。 这里不能一一详述，这里只说了一些和性能调优相关的东西。总之，性能测试是一细活和累活。
三、定位性能瓶颈
有了上面的铺垫，我们就可以测试到到系统的性能了，再调优之前，我们先来说说如何找到性能的瓶颈。我见过很多朋友会觉得这很容易，但是仔细一问，其实他们并没有一个比较系统的方法。
3.1）查看操作系统负载首先，当我们系统有问题的时候，我们不要急于去调查我们代码，这个毫无意义。我们首要需要看的是操作系统的报告。看看操作系统的CPU利用率，看看内存使用率，看看操作系统的IO，还有网络的IO，网络链接数，等等。Windows下的perfmon是一个很不错的工具，Linux下也有很多相关的命令和工具，比如：SystemTap，LatencyTOP，vmstat, sar, iostat, top, tcpdump等等 。通过观察这些数据，我们就可以知道我们的软件的性能基本上出在哪里。比如：
1）先看CPU利用率，如果CPU利用率不高，但是系统的Throughput和Latency上不去了，这说明我们的程序并没有忙于计算，而是忙于别的一些事，比如IO。（另外，CPU的利用率还要看内核态的和用户态的，内核态的一上去了，整个系统的性能就下来了。而对于多核CPU来说，CPU 0 是相当关键的，如果CPU 0的负载高，那么会影响其它核的性能，因为CPU各核间是需要有调度的，这靠CPU0完成）
2）然后，我们可以看一下IO大不大，IO和CPU一般是反着来的，CPU利用率高则IO不大，IO大则CPU就小。关于IO，我们要看三个事，一个是磁盘文件IO，一个是驱动程序的IO（如：网卡），一个是内存换页率。这三个事都会影响系统性能。
3）然后，查看一下网络带宽使用情况，在Linux下，你可以使用iftop, iptraf, ntop, tcpdump这些命令来查看。或是用Wireshark来查看。
4）如果CPU不高，IO不高，内存使用不高，网络带宽使用不高。但是系统的性能上不去。这说明你的程序有问题，比如，你的程序被阻塞了。可能是因为等那个锁，可能是因为等某个资源，或者是在切换上下文。
通过了解操作系统的性能，我们才知道性能的问题，比如：带宽不够，内存不够，TCP缓冲区不够，等等，很多时候，不需要调整程序的，只需要调整一下硬件或操作系统的配置就可以了。
3.2）使用Profiler测试接下来，我们需要使用性能检测工具，也就是使用某个Profiler来差看一下我们程序的运行性能。如：Java的JProfiler/TPTP/CodePro Profiler，GNU的gprof，IBM的PurifyPlus，Intel的VTune，AMD的CodeAnalyst，还有Linux下的OProfile/perf，后面两个可以让你对你的代码优化到CPU的微指令级别，如果你关心CPU的L1/L2的缓存调优，那么你需要考虑一下使用VTune。 使用这些Profiler工具，可以让你程序中各个模块函数甚至指令的很多东西，如：运行的时间 ，调用的次数，CPU的利用率，等等。这些东西对我们来说非常有用。
我们重点观察运行时间最多，调用次数最多的那些函数和指令。这里注意一下，对于调用次数多但是时间很短的函数，你可能只需要轻微优化一下，你的性能就上去了（比如：某函数一秒种被调用100万次，你想想如果你让这个函数提高0.01毫秒的时间 ，这会给你带来多大的性能）
使用Profiler有个问题我们需要注意一下，因为Profiler会让你的程序运行的性能变低，像PurifyPlus这样的工具会在你的代码中插入很多代码，会导致你的程序运行效率变低，从而没发测试出在高吞吐量下的系统的性能，对此，一般有两个方法来定位系统瓶颈：
1）在你的代码中自己做统计，使用微秒级的计时器和函数调用计算器，每隔10秒把统计log到文件中。
2）分段注释你的代码块，让一些函数空转，做Hard Code的Mock，然后再测试一下系统的Throughput和Latency是否有质的变化，如果有，那么被注释的函数就是性能瓶颈，再在这个函数体内注释代码，直到找到最耗性能的语句。
最后再说一点，对于性能测试，不同的Throughput会出现不同的测试结果，不同的测试数据也会有不同的测试结果。所以，用于性能测试的数据非常重要，性能测试中，我们需要观测试不同Throughput的结果。
四、常见的系统瓶颈下面这些东西是我所经历过的一些问题，也许并不全，也许并不对，大家可以补充指正，我纯属抛砖引玉。关于系统架构方面的性能调优，大家可移步看一下《由12306.cn谈谈网站性能技术》，关于Web方面的一些性能调优的东西，大家可以看看《Web开发中需要了解的东西》一文中的性能一章。我在这里就不再说设计和架构上的东西了。
一般来说，性能优化也就是下面的几个策略：
总之，根据2：8原则来说，20%的代码耗了你80%的性能，找到那20%的代码，你就可以优化那80%的性能。 下面的一些东西都是我的一些经验，我只例举了一些最有价值的性能调优的的方法，供你参考，也欢迎补充。
4.1）算法调优。算法非常重要，好的算法会有更好的性能。举几个我经历过的项目的例子，大家可以感觉一下。
4.2）代码调优。从我的经验上来说，代码上的调优有下面这几点：
4.3）网络调优
关于网络调优，尤其是TCP Tuning（你可以以这两个关键词在网上找到很多文章），这里面有很多很多东西可以说。看看Linux下TCP/IP的那么多参数就知道了（顺便说一下，你也许不喜欢Linux，但是你不能否认Linux给我们了很多可以进行内核调优的权力）。强烈建议大家看看《TCP/IP 详解 卷1:协议》这本书。我在这里只讲一些概念上的东西。
A） TCP调优
我们知道TCP链接是有很多开销的，一个是会占用文件描述符，另一个是会开缓存，一般来说一个系统可以支持的TCP链接数是有限的，我们需要清楚地认识到TCP链接对系统的开销是很大的。正是因为TCP是耗资源的，所以，很多攻击都是让你系统上出现大量的TCP链接，把你的系统资源耗尽。比如著名的SYNC Flood攻击。
所以，我们要注意配置KeepAlive参数，这个参数的意思是定义一个时间，如果链接上没有数据传输，系统会在这个时间发一个包，如果没有收到回应，那么TCP就认为链接断了，然后就会把链接关闭，这样可以回收系统资源开销。（注：HTTP层上也有KeepAlive参数）对于像HTTP这样的短链接，设置一个1-2分钟的keepalive非常重要。这可以在一定程度上防止DoS攻击。有下面几个参数（下面这些参数的值仅供参考）：
  1. net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 5
  2. net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 20
  3. net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
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对于TCP的TIME_WAIT这个状态，主动关闭的一方进入TIME_WAIT状态，TIME_WAIT状态将持续2个MSL(Max Segment Lifetime)，默认为4分钟，TIME_WAIT状态下的资源不能回收。有大量的TIME_WAIT链接的情况一般是在HTTP服务器上。对此，有两个参数需要注意，
  1. net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
  2. net.ipv4.tcp_tw_recycle=1
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前者表示重用TIME_WAIT，后者表示回收TIME_WAIT的资源。
TCP还有一个重要的概念叫RWIN（TCP Receive Window Size），这个东西的意思是，我一个TCP链接在没有向Sender发出ack时可以接收到的最大的数据包。为什么这个很重要？因为如果Sender没有收到Receiver发过来ack，Sender就会停止发送数据并会等一段时间，如果超时，那么就会重传。这就是为什么TCP链接是可靠链接的原因。重传还不是最严重的，如果有丢包发生的话，TCP的带宽使用率会马上受到影响（会盲目减半），再丢包，再减半，然后如果不丢包了，就逐步恢复。相关参数如下：
  1. net.core.wmem_default = 8388608
  2. net.core.rmem_default = 8388608
  3. net.core.rmem_max = 16777216
  4. net.core.wmem_max = 16777216
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一般来说，理论上的RWIN应该设置成：吞吐量  * 回路时间。Sender端的buffer应该和RWIN有一样的大小，因为Sender端发送完数据后要等Receiver端确认，如果网络延时很大，buffer过小了，确认的次数就会多，于是性能就不高，对网络的利用率也就不高了。也就是说，对于延迟大的网络，我们需要大的buffer，这样可以少一点ack，多一些数据，对于响应快一点的网络，可以少一些buffer。因为，如果有丢包（没有收到ack），buffer过大可能会有问题，因为这会让TCP重传所有的数据，反而影响网络性能。（当然，网络差的情况下，就别玩什么高性能了） 所以，高性能的网络重要的是要让网络丢包率非常非常地小（基本上是用在LAN里），如果网络基本是可信的，这样用大一点的buffer会有更好的网络传输性能（来来回回太多太影响性能了）。
另外，我们想一想，如果网络质量非常好，基本不丢包，而业务上我们不怕偶尔丢几个包，如果是这样的话，那么，我们为什么不用速度更快的UDP呢？你想过这个问题了吗？
B）UDP调优
说到UDP的调优，有一些事我想重点说一样，那就是MTU——最大传输单元（其实这对TCP也一样，因为这是链路层上的东西）。所谓最大传输单元，你可以想像成是公路上的公交车，假设一个公交车可以最多坐70人，带宽就像是公路的车道数一样，如果一条路上最多可以容下100辆公交车，那意味着我最多可以运送7000人，但是如果公交车坐不满，比如平均每辆车只有20人，那么我只运送了2000人，于是我公路资源（带宽资源）就被浪费了。 所以，我们对于一个UDP的包，我们要尽量地让他大到MTU的最大尺寸再往网络上传，这样可以最大化带宽利用率。对于这个MTU，以太网是1500字节，光纤是4352字节，802.11无线网是7981。但是，当我们用TCP/UDP发包的时候，我们的有效负载Payload要低于这个值，因为IP协议会加上20个字节，UDP会加上8个字节（TCP加的更多），所以，一般来说，你的一个UDP包的最大应该是1500-8-20=1472，这是你的数据的大小。当然，如果你用光纤的话， 这个值就可以更大一些。（顺便说一下，对于某些NB的千光以态网网卡来说，在网卡上，网卡硬件如果发现你的包的大小超过了MTU，其会帮你做fragment，到了目标端又会帮你做重组，这就不需要你在程序中处理了）
再多说一下，使用Socket编程的时候，你可以使用setsockopt() 设置 SO_SNDBUF/SO_RCVBUF 的大小，TTL和KeepAlive这些关键的设置，当然，还有很多，具体你可以查看一下Socket的手册。
最后说一点，UDP还有一个最大的好处是multi-cast多播，这个技术对于你需要在内网里通知多台结点时非常方便和高效。而且，多播这种技术对于机会的水平扩展（需要增加机器来侦听多播信息）也很有利。
C）网卡调优
对于网卡，我们也是可以调优的，这对于千兆以及网网卡非常必要，在Linux下，我们可以用ifconfig查看网上的统计信息，如果我们看到overrun上有数据，我们就可能需要调整一下txqueuelen的尺寸（一般默认为1000），我们可以调大一些，如：ifconfig eth0 txqueuelen 5000。Linux下还有一个命令叫：ethtool可以用于设置网卡的缓冲区大小。在Windows下，我们可以在网卡适配器中的高级选项卡中调整相关的参数（如：Receive Buffers, Transmit Buffer等，不同的网卡有不同的参数）。把Buffer调大对于需要大数据量的网络传输非常有效。
D）其它网络性能
关于多路复用技术，也就是用一个线程来管理所有的TCP链接，有三个系统调用要重点注意：一个是select，这个系统调用只支持上限1024个链接，第二个是poll，其可以突破1024的限制，但是select和poll本质上是使用的轮询机制，轮询机制在链接多的时候性能很差，因主是O(n)的算法，所以，epoll出现了，epoll是操作系统内核支持的，仅当在链接活跃时，操作系统才会callback，这是由操作系统通知触发的，但其只有Linux Kernel 2.6以后才支持（准确说是2.5.44中引入的），当然，如果所有的链接都是活跃的，过多的使用epoll_ctl可能会比轮询的方式还影响性能，不过影响的不大。
另外，关于一些和DNS Lookup的系统调用要小心，比如：gethostbyaddr/gethostbyname，这个函数可能会相当的费时，因为其要到网络上去找域名，因为DNS的递归查询，会导致严重超时，而又不能通过设置什么参数来设置time out，对此你可以通过配置hosts文件来加快速度，或是自己在内存中管理对应表，在程序启动时查好，而不要在运行时每次都查。另外，在多线程下面，gethostbyname会一个更严重的问题，就是如果有一个线程的gethostbyname发生阻塞，其它线程都会在gethostbyname处发生阻塞，这个比较变态，要小心。（你可以试试GNU的gethostbyname_r()，这个的性能要好一些） 这种到网上找信息的东西很多，比如，如果你的Linux使用了NIS，或是NFS，某些用户或文件相关的系统调用就很慢，所以要小心。
4.4）系统调优
A）I/O模型
前面说到过select/poll/epoll这三个系统调用，我们都知道，Unix/Linux下把所有的设备都当成文件来进行I/O，所以，那三个操作更应该算是I/O相关的系统调用。说到  I/O模型，这对于我们的I/O性能相当重要，我们知道，Unix/Linux经典的I/O方式是（关于Linux下的I/O模型，大家可以读一下这篇文章《使用异步I/O大大提高性能》）：
第一种，同步阻塞式I/O，这个不说了。
第二种，同步无阻塞方式。其通过fctnl设置 O_NONBLOCK 来完成。
第三种，对于select/poll/epoll这三个是I/O不阻塞，但是在事件上阻塞，算是：I/O异步，事件同步的调用。
第四种，AIO方式。这种I/O 模型是一种处理与 I/O 并行的模型。I/O请求会立即返回，说明请求已经成功发起了。在后台完成I/O操作时，向应用程序发起通知，通知有两种方式：一种是产生一个信号，另一种是执行一个基于线程的回调函数来完成这次 I/O 处理过程。
第四种因为没有任何的阻塞，无论是I/O上，还是事件通知上，所以，其可以让你充分地利用CPU，比起第二种同步无阻塞好处就是，第二种要你一遍一遍地去轮询。Nginx之所所以高效，是其使用了epoll和AIO的方式来进行I/O的。
再说一下Windows下的I/O模型，
a）一个是WriteFile系统调用，这个系统调用可以是同步阻塞的，也可以是同步无阻塞的，关于看文件是不是以Overlapped打开的。关于同步无阻塞，需要设置其最后一个参数Overlapped，微软叫Overlapped I/O，你需要WaitForSingleObject才能知道有没有写完成。这个系统调用的性能可想而知。
b）另一个叫WriteFileEx的系统调用，其可以实现异步I/O，并可以让你传入一个callback函数，等I/O结束后回调之， 但是这个回调的过程Windows是把callback函数放到了APC（Asynchronous Procedure Calls）的队列中，然后，只用当应用程序当前线程成为可被通知状态（Alterable）时，才会被回调。只有当你的线程使用了这几个函数时WaitForSingleObjectEx, WaitForMultipleObjectsEx, MsgWaitForMultipleObjectsEx, SignalObjectAndWait 和 SleepEx，线程才会成为Alterable状态。可见，这个模型，还是有wait，所以性能也不高。
c）然后是IOCP – IO Completion Port，IOCP会把I/O的结果放在一个队列中，但是，侦听这个队列的不是主线程，而是专门来干这个事的一个或多个线程去干（老的平台要你自己创建线程，新的平台是你可以创建一个线程池）。IOCP是一个线程池模型。这个和Linux下的AIO模型比较相似，但是实现方式和使用方式完全不一样。
当然，真正提高I/O性能方式是把和外设的I/O的次数降到最低，最好没有，所以，对于读来说，内存cache通常可以从质上提升性能，因为内存比外设快太多了。对于写来说，cache住要写的数据，少写几次，但是cache带来的问题就是实时性的问题，也就是latency会变大，我们需要在写的次数上和相应上做权衡。
B）多核CPU调优
关于CPU的多核技术，我们知道，CPU0是很关键的，如果0号CPU被用得过狠的话，别的CPU性能也会下降，因为CPU0是有调整功能的，所以，我们不能任由操作系统负载均衡，因为我们自己更了解自己的程序，所以，我们可以手动地为其分配CPU核，而不会过多地占用CPU0，或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起。
多核CPU还有一个技术叫NUMA技术（Non-Uniform Memory Access）。传统的多核运算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式，多个处理器共享一个集中的存储器和I/O总线。于是就会出现一致存储器访问的问题，一致性通常意味着性能问题。NUMA模式下，处理器被划分成多个node， 每个node有自己的本地存储器空间。关于NUMA的一些技术细节，你可以查看一下这篇文章《Linux 的 NUMA 技术》，在Linux下，对NUMA调优的命令是：numactl 。如下面的命令：（指定命令“myprogram arg1 arg2”运行在node 0 上，其内存分配在node 0 和 1上）
  1. numactl --cpubind=0 --membind=0,1 myprogram arg1 arg2
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当然，上面这个命令并不好，因为内存跨越了两个node，这非常不好。最好的方式是只让程序访问和自己运行一样的node，如：
  1. $ numactl --membind 1 --cpunodebind 1 --localalloc myapplication
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C）文件系统调优
关于文件系统，因为文件系统也是有cache的，所以，为了让文件系统有最大的性能。首要的事情就是分配足够大的内存，这个非常关键，在Linux下可以使用free命令来查看 free/used/buffers/cached，理想来说，buffers和cached应该有40%左右。然后是一个快速的硬盘控制器，SCSI会好很多。最快的是Intel SSD 固态硬盘，速度超快，但是写次数有限。
接下来，我们就可以调优文件系统配置了，对于Linux的Ext3/4来说，几乎在所有情况下都有所帮助的一个参数是关闭文件系统访问时间，在/etc/fstab下看看你的文件系统 有没有noatime参数（一般来说应该有），还有一个是dealloc，它可以让系统在最后时刻决定写入文件发生时使用哪个块，可优化这个写入程序。还要注间一下三种日志模式：data=journal、data=ordered和data=writeback。默认设置data=ordered提供性能和防护之间的最佳平衡。
当然，对于这些来说，ext4的默认设置基本上是最佳优化了。
这里介绍一个Linux下的查看I/O的命令—— iotop，可以让你看到各进程的磁盘读写的负载情况。
其它还有一些关于NFS、XFS的调优，大家可以上google搜索一些相关优化的文章看看。关于各文件系统，大家可以看一下这篇文章——《Linux日志文件系统及性能分析》
4.5）数据库调优
数据库调优并不是我的强项，我就仅用我非常有限的知识说上一些吧。注意，下面的这些东西并不一定正确，因为在不同的业务场景，不同的数据库设计下可能会得到完全相反的结论，所以，我仅在这里做一些一般性的说明，具体问题还要具体分析。
A）数据库引擎调优
我对数据库引擎不是熟，但是有几个事情我觉得是一定要去了解的。
B）SQL语句优化
关于SQL语句的优化，首先也是要使用工具，比如：MySQL SQL Query Analyzer，Oracle SQL Performance Analyzer，或是微软SQL Query Analyzer，基本上来说，所有的RMDB都会有这样的工具，来让你查看你的应用中的SQL的性能问题。 还可以使用explain来看看SQL语句最终Execution Plan会是什么样的。
还有一点很重要，数据库的各种操作需要大量的内存，所以服务器的内存要够，优其应对那些多表查询的SQL语句，那是相当的耗内存。
下面我根据我有限的数据库SQL的知识说几个会有性能问题的SQL：
还是那句话，具体要看什么样的数据，什么样的SQL语句，你才知道用哪种方法是最好的。
关于SQL语句的优化，网上有很多文章， 不同的数据库引擎有不同的优化技巧，正如本站以前转发的《MySQL性能优化的最佳20+条经验》
先写这么多吧，欢迎大家指正补充。

from:http://coolshell.cn/articles/7490.html




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