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1. 性能測試

1.1. 性能指標(biāo)

網(wǎng)站性能測試的主要指標(biāo)有：

• 響應(yīng)時間 - 響應(yīng)時間(RT)是指從客戶端發(fā)一個請求開始計時，到客戶端接收到從服務(wù)器端返回的響應(yīng)結(jié)果結(jié)束所經(jīng)歷的時間，響應(yīng)時間由請求發(fā)送時間、網(wǎng)絡(luò)傳輸時間和服務(wù)器處理時間三部分組成。

• 并發(fā)數(shù) - 系統(tǒng)同時處理的請求、事務(wù)數(shù)。

• 吞吐量 - TPS(每秒事務(wù)數(shù))、HPS(每秒 HTTP 請求數(shù))、QPS(每秒查詢數(shù))。

• 性能計數(shù)器 - 系統(tǒng)負(fù)載、對象與線程數(shù)、內(nèi)存使用、CPU 使用、磁盤與網(wǎng)絡(luò) IO 等。這些指標(biāo)也是系統(tǒng)監(jiān)控的重要參數(shù)。

1.2. 性能測試方法

• 性能測試

• 負(fù)載測試

• 壓力測試

• 穩(wěn)定性測試

1.3. 性能測試報告

性能測試報告示例：

1.4. 性能優(yōu)化策略

1. 性能分析 - 如果請求響應(yīng)慢，存在性能問題。需要對請求經(jīng)歷的各個環(huán)節(jié)逐一分析，排查可能出現(xiàn)性能瓶頸的地方，定位問題。檢查監(jiān)控數(shù)據(jù)，分析影響性能的主要因素：內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)、CPU，可能是代碼或架構(gòu)設(shè)計不合理，又或者是系統(tǒng)資源確實不足。

2. 性能優(yōu)化 - 性能優(yōu)化根據(jù)網(wǎng)站分層架構(gòu)，大致可分為前端性能優(yōu)化、應(yīng)用服務(wù)性能優(yōu)化、存儲服務(wù)性能優(yōu)化。

2. 前端性能優(yōu)化

2.1. 瀏覽器訪問優(yōu)化

1. 減少 HTTP 請求 - HTTP 請求需要建立通信鏈路，進行數(shù)據(jù)傳輸，開銷高昂，所以減少 HTTP 請求數(shù)可以有效提高訪問性能。減少 HTTP 的主要手段是合并 Css、JavaScript、圖片。

2. 使用瀏覽器緩存 - 因為靜態(tài)資源文件更新頻率低，可以緩存瀏覽器中以提高性能。設(shè)置 HTTP 頭中的 Cache-Control 和 Expires 屬性，可以設(shè)定瀏覽器緩存。

3. 啟用壓縮 - 在服務(wù)器端壓縮靜態(tài)資源文件，在瀏覽器端解壓縮，可以有效減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。由于文本文件壓縮率可達 80% 以上，所以可以對靜態(tài)資源，如 Html、Css、JavaScrip 進行壓縮。

4. CSS 放在頁面最上面，JavaScript 放在頁面最下面 - 瀏覽器會在下載完全部的 Css 后才對整個頁面進行渲染，所以最好的做法是將 Css 放在頁面最上面，讓瀏覽器盡快下載 Css；JavaScript 則相反，瀏覽器加載 JavaScript 后立即執(zhí)行，可能會阻塞整個頁面，造成頁面顯示緩慢，因此 JavaScript 最好放在頁面最下面。

5. 減少 Cookie 傳輸 - Cookie 包含在 HTTP 每次的請求和響應(yīng)中，太大的 Cookie 會嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)傳輸。

2.2. cdn

CDN 一般緩存的是靜態(tài)資源。

CDN 的本質(zhì)仍然是一個緩存，而且將數(shù)據(jù)緩存在離用戶最近的地方，使用戶已最快速度獲取數(shù)據(jù)，即所謂網(wǎng)絡(luò)訪問第一跳。

2.3. 反向代理

傳統(tǒng)代理服務(wù)器位于瀏覽器一側(cè)，代理瀏覽器將 HTTP 請求發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)上，而反向代理服務(wù)器位于網(wǎng)站機房一側(cè)，代理網(wǎng)站服務(wù)器接收 HTTP 請求。

反向代理服務(wù)器可以配置緩存功能加速 Web 請求，當(dāng)用戶第一次訪問靜態(tài)內(nèi)容時，靜態(tài)內(nèi)容就會被緩存在反向代理服務(wù)器上。

反向代理還可以實現(xiàn)負(fù)載均衡，通過負(fù)載均衡構(gòu)建的集群可以提高系統(tǒng)總體處理能力。

因為所有請求都必須先經(jīng)過反向代理服務(wù)器，所以可以屏蔽一些攻擊 IP，達到保護網(wǎng)站安全的作用。

3. 應(yīng)用服務(wù)性能優(yōu)化

3.1. 分布式緩存

網(wǎng)站性能優(yōu)化第一定律：優(yōu)先考慮使用緩存優(yōu)化性能。

緩存原理

緩存指將數(shù)據(jù)存儲在相對較高訪問速度的存儲介質(zhì)中，以供系統(tǒng)處理。一方面緩存訪問速度快，可以減少數(shù)據(jù)訪問的時間，另一方面如果緩存的數(shù)據(jù)是經(jīng)過計算處理得到的，那么被緩存的數(shù)據(jù)無需重復(fù)計算即可直接使用，因此緩存還起到減少計算時間的作用。

緩存的本質(zhì)是一個內(nèi)存 HASH 表。

緩存主要用來存放那些讀寫比很高、很少變化的數(shù)據(jù)，如商品的類目信息，熱門詞的搜索列表信息、熱門商品信息等。

合理使用緩存

緩存數(shù)據(jù)的選擇：

• 不要存儲頻繁修改的數(shù)據(jù)

• 不要存儲非熱點數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)不一致和臟讀：

• 緩存有有效期，所以存在一定時間的數(shù)據(jù)不一致和臟讀問題。如果不能接受，可以考慮使用數(shù)據(jù)更新立即更新緩存策略

需要考慮緩存問題：緩存雪崩、緩存穿透、緩存預(yù)熱

3.2. 異步操作

異步處理一般是通過分布式消息隊列的方式。

異步處理可以解決一下問題：

• 異步處理

• 應(yīng)用解耦

• 流量削鋒

• 日志處理

• 消息通訊

3.3. 使用集群

在高并發(fā)場景下，使用負(fù)載均衡技術(shù)為一個應(yīng)用構(gòu)建一個由多臺服務(wù)器組成的服務(wù)器集群，將并發(fā)訪問請求分發(fā)到多臺服務(wù)器上處理，避免單一服務(wù)器因負(fù)載壓力過大而響應(yīng)緩慢，使用戶請求具有更好的響應(yīng)延遲特性。

3.4. 代碼優(yōu)化

多線程

從資源利用的角度看，使用多線程的原因主要有兩個：IO 阻塞和多 CPU。

線程數(shù)并非越多越好，那么啟動多少線程合適呢？

有個參考公式：

啟動線程數(shù) = (任務(wù)執(zhí)行時間 / (任務(wù)執(zhí)行時間 - IO 等待時間)) * CPU 內(nèi)核數(shù)

最佳啟動線程數(shù)和 CPU 內(nèi)核數(shù)成正比，和 IO 阻塞時間成反比。如果任務(wù)都是 CPU 計算型任務(wù)，那么線程數(shù)最多不要超過 CPU 內(nèi)核數(shù)，因為啟動再多線程，CPU 也來不及調(diào)度；相反如果是任務(wù)需要等待磁盤操作，網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)，那么多啟動線程有助于任務(wù)并罰賭，提高系統(tǒng)吞吐量。

線程安全問題

• 將對象設(shè)計為無狀態(tài)對象

• 使用局部對象

• 并發(fā)訪問資源時使用鎖

資源復(fù)用

應(yīng)該盡量減少那些開銷很大的系統(tǒng)資源的創(chuàng)建和銷毀，如數(shù)據(jù)庫連接、網(wǎng)絡(luò)通信連接、線程、復(fù)雜對象等。從編程角度，資源復(fù)用主要有兩種模式：單例模式和對象池。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

根據(jù)具體場景，選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

垃圾回收

如果 Web 應(yīng)用運行在 JVM 等具有垃圾回收功能的環(huán)境中，那么垃圾回收可能會對系統(tǒng)的性能特性產(chǎn)生巨大影響。立即垃圾回收機制有助于程序優(yōu)化和參數(shù)調(diào)優(yōu)，以及編寫內(nèi)存安全的代碼。

4. 存儲性能優(yōu)化

4.1. 機械鍵盤和固態(tài)硬盤

考慮使用固態(tài)硬盤替代機械鍵盤，因為它的讀寫速度更快。

4.2. B+數(shù)和 LSM 樹

傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫索引一般都使用兩級索引的 B+ 樹結(jié)構(gòu)，樹的層次最多三層。因此可能需要 5 次磁盤訪問才能更新一條記錄（三次磁盤訪問獲得數(shù)據(jù)索引及行 ID，然后再進行一次數(shù)據(jù)文件讀操作及一次數(shù)據(jù)文件寫操作）。

由于磁盤訪問是隨機的，傳統(tǒng)機械鍵盤在數(shù)據(jù)隨機訪問時性能較差，每次數(shù)據(jù)訪問都需要多次訪問磁盤影響數(shù)據(jù)訪問性能。

許多 NOSQL 數(shù)據(jù)庫中的索引采用 LSM 樹作為主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。LSM 樹可視為一個 N 階合并樹。數(shù)據(jù)寫操作都在內(nèi)存中進行。在 LSM 樹上進行一次數(shù)據(jù)更新不需要磁盤訪問，速度遠(yuǎn)快于 B+ 樹。

4.3. RAID 和 HDFS

HDFS(分布式文件系統(tǒng)) 更被大型網(wǎng)站所青睞。它可以配合 MapReduce 并發(fā)計算任務(wù)框架進行大數(shù)據(jù)處理，可以在整個集群上并發(fā)訪問所有磁盤，無需 RAID 支持。

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