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  • 软件开发中常见的十大系统瓶颈(转)

    转自http://www.csdn.net/article/2012-11-08/2811571-Big-List-Of-20-Common-Bottlenecks

    数据库

    • 工作任务内存超过可用的RAM内存
    • 长/短查询
    • 写入冲突
    • 大连接(join)占用内存

    虚拟化

    • 共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)
    • 在云端网络I/O波动

    编程

    • 线程:死锁、调试、非线性扩展等
    • 事件驱动编程:callback()过于复杂、如何在函数调用中存储有状态等
    • 缺乏调优、跟踪、日志等
    • 单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等
    • 有状态应用程序
    • 设计问题:开发的应用程序只在自己的机器行运行正常,或者只是在几个人测试的时候正常(没有经历压力测试)。
    • 算法过于复杂
    • 相关服务,例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务
    • 堆栈空间

    磁盘

    • 访问本地磁盘
    • 随机访问磁盘I/O
    • 磁盘碎片
    • 当SSD写入的数据大于SSD容量时,性能会下降

    OS

    • Fsync饱和,Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)
    • TCP缓冲区太小
    • 文件描述符限制
    • 功率分配(Power budget)

    缓存

    • 没使用memcached(数据库崩溃)
    • HTTP中:headers、etags、没有使用gzip压缩等。
    • 没有充分利用浏览器缓存
    • 字节码缓存(如PHP)
    • L1/L2缓存:这是个令人头疼的大瓶颈。把关键并且经常访问的数据存储在L1/L2中。这涉及到很多:snappy网络I/O,列数据库直接在压缩数据上运行算法等。利用一些技术不销毁你的TLB。最重要的思想是紧紧的抓住计算机的体系结构,涉及多核CPU,L1/L2,共享的L3,NUMA RAM,从DRAM到芯片数据传输带宽/延迟,DRAM缓存的DiskPages,DirtyPages,流经CPU<->DRAM<->NIC的TCP包。

    CPU

    • CPU过载
    • 内容切换—>单核上开启的线程过多、Linux调度器、系统调用太多等
    • IO等待—>所有的CPU在同速等待
    • CPU缓存:缓存数据是一个细粒度进程,为了在多个实例与不同的值数据之间找到正确的平衡,来保持缓存数据的一致性和繁重同步。
    • 底板吞吐量(Backplane throughput)

    网络

    • NIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU
    • DNS查询
    • 数据包丢失
    • 网络中存在预期外的路由
    • 访问网络磁盘
    • 共享SAN
    • 服务器故障—>无法从服务处得到响应

    进程

    • 测试时间
    • 开发时间
    • 团队规模
    • 预算
    • 代码债务

    内存

    • 内存不足—>杀死进程,切换到swap,挂起
    • 内存不足导致磁盘交换(与swap相关)
    • 记忆库开销过大(Memory library overhead)
    • 内存分片(在Java中需要会因为内存回收而停顿;在C中,malloc总是开始分配内存)

    来自:Big List Of 20 Common Bottlenecks

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/smileberry/p/2765834.html
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