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公司来了一位阿里P7大佬,只做了6个步骤,代码性能瞬间翻倍

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-05-31 08:13 出处:51CTO 作者:wx5e9fc52a5db79
今天我们进入了专栏的新模块:性能优化。在这个模块里,我会先从“性能优化的六大原则”开始讲起,然后再为你讲解实践中普遍采用的十个性能优化策略,并且分别针对CPU、系统、存储以及跨层这几个领域,讲讲具体的优化案例。我们今天先探讨性能优化的原则。在讲具体原则之前,我想先给你讲一个有趣的往事。我曾经负责过一个存储服务的性能优化和容量效率。那个服务的容量需求很大,但它的最大性能瓶颈不是CPU,而是存储的空间

我们今天先探讨性能优化的原则。在讲具体原则之前,我想先给你讲一个有趣的往事。

我曾经负责过一个存储服务的性能优化和容量效率。那个服务的容量需求很大,但它的最大性能瓶颈不是 CPU,而是存储的空间。

所以,虽然有很多人给我们各种建议,让我们花时间做 CPU 优化,我都尽量挡了回去。因为我知道 CPU 不是最大问题,所以坚持不懈地通过各种途径优化数据大小,甚至以牺牲CPU 为代价。最后的结果很好,大幅度地降低了那个服务的容量需求。

在这个性能优化的场景,我们遵循了一个原则,那就是优先优化最大性能瓶颈。这其实就是马上要讲到的“三要”原则中的第一个。

一、性能优化的原则概述

在实际的性能优化中,我们需要考虑的因素很多,也经常需要在多个角度和目标间做一些平衡和取舍。为了帮助你把握这些,我个人总结出了六条原则,我把它们概括为:"三要,三不要"。

公司来了一位阿里P7大佬,只做了6个步骤,代码性能瞬间翻倍

  • 三个“要”原则是:要优先查最大的性能瓶颈,性能分析要确诊性能问题的根因,性能优化要考虑各种的情况。
  • 三个“不要”的原则是:不要做过度的、反常态的优化,不要过早做不成熟的优化,不要做表面的肤浅优化。

接下来,我们一个个地讲一下这六个优化原则。

二、三个"要"的原则

你可能已经发现了,这三个“要”的原则之间,其实是步步递进的关系。也就是首先需要查找最大性能瓶颈,然后确诊性能瓶颈产生的原因,最后针锋相对地提出最好的解决方案。

而这个最优解,往往是在考虑各种情况之后提出来,并最终被选中的。

1. 要优先查最大的性能瓶颈

任何一个应用程序或者系统,总会有很多地方可以优化。

可是你知道要从何处下手吗?

其实你可以参考古人的观点,唐代的诗人杜甫说过:“射人先射马,擒贼先擒王”。会打仗的将军,一定会从“最值得打的地方”开始,性能优化工作也是如此。

我们永远都要优先从最大的性能瓶颈入手。

一般来讲,如果找到最大的性能瓶颈,并且解决了它,那这个系统的性能会得到最大的提升。反之,如果不解决最大的性能瓶颈,反而退而求其次,去解决了其他的性能问题,整个系统的性能或许会更高一些,但是提升的程度往往是非常有限的。

比如,一个应用程序的最大性能瓶颈是 CPU 的使用率太高;而其他种类型的资源,比如网络和存储,都很有富余。这种情况下,如果你去优化网络和存储方面,显然是不能大幅度地提升整体性能的。

不过这里有个稍微特殊的情况,就是内存。因为内存的分配和回收也会消耗一些 CPU 资源,如果这时去优化内存使用,很多时候,的确会帮助你降低 CPU 使用率,不过降低的幅度一定是很有限的。

归根结底,要降低 CPU 的使用率,最有效的方法是做性能分析和剖析,找出程序中使用CPU 最多的地方,然后对症下药地做优化。

2. 要确诊性能问题的根因

我们前面讲过,程序和系统如果在某个地方有性能瓶颈,肯定是这个地方的资源不够用了,不管是 CPU、内存还是网络。

所以,当我们确定了最大的性能瓶颈后,就需要对这一性能瓶颈做彻底的性能分析,找出资源不够使用的原因,也就是考察使用资源的地方。

一种资源被使用的地方往往有好几个,我们需要一个一个地去分析考虑。只有彻底分析了各种使用的情况,才能进一步找出最主要的,也是最可能优化的原因,对症下药。

有些资源使用的原因也许是完全合理的。对这些合理的使用,有些或许已经仔细优化过了,很难再做优化。而另外一些则有可能继续优化。对资源的不合理使用,我们就要尽量想办法去掉。

对于需要优化的地方,我们就需要进一步考虑优化工作的投入产出比例,就是既考虑成本,也考虑带来的好处。因为有些情况下,虽然你可以去优化,但获得的收益并不大,所以不值得去做。

另外要提醒你的是,确诊性能问题的原因有时候非常困难,需要做多方面的性能测试、假设分析并验证。

比如 CPU 的使用,有操作系统的原因,有应用程序的原因,但也有些 CPU 的问题,是在非常边缘的场景下才发生的。为了暴露问题,我们经常需要创造特殊的场景来重现遇到的性能问题。

3. 要考虑各种情况下的性能

性能问题确诊原因后,我们就可以进入下一步,找解决方案了。一般说来,找一个解决方案并不难,甚至找好几个方案也不难;但是找出一个好的、最优的解决方案是真心不容易。

为什么这么说呢?

因为实际生产环境很复杂,而且会出现各种各样的特殊场景。

针对某个具体场景提出的一个解决方案,多半并不能适应所有的场景

所以,对提出的各种方案进行评估时,我们必须考虑各种情况下这个方案可能的表现。如果一个方案在某些情况下会导致其他严重的问题,这个方案或许就不是一个好的方案。

但同时你也需要意识到,任何解决方案都有长短,有 Tradeoff。如果苛求一个能在所有场景下都最优的解决方案,往往是缘木求鱼,是不现实的。

比如一种优化方案,可以让平均响应时间最小,但高百分位比较高。另外一种优化方案正好相反。那我们就需要考虑对自己来说哪种指标更重要。也就是说,我们经常需要在不同性能指标间权衡,以找到一个最优解能达到总体和整体最优

这就需要我们有一个整体的意识和判断

或许一个方案并不能面面俱到,在有些场景下性能不好。但是不同场景的出现概率不同,对其它模块造成的影响也不一样,并且最终客户的体验也不尽相同。这些因素都要考虑到取舍的决策过程中。

综合以上因素,在实际的优化过程中,我们经常会反复权衡利弊和取舍来做最终决定

三、三个"不要"的原则

讲完了三个“要”的原则,我们接着来看三个“不要”的原则。

1. 不要过度地反常态优化

性能优化的目标,是追求最合适的性价比最高的投入产出比,在满足要求的情况下,尽量不要做过度的优化。过度的优化会增加系统复杂度和维护成本,使得开发和测试周期变长。

虽然性能上带来了一定程度的提升,但是和导致的缺点来比,孰轻孰重尚不可知,需要仔细斟酌,衡量得失。

我的建议是,根据产品的性能要求来决策

在设计产品时,我们对产品的性能会有一定的要求,比如吞吐量,或者客户响应时间要达到多少多少。如果达不到这个既定指标,就需要去优化。反之,如果能满足这些指标,那么就不必要花费太多时间精力去优化。

比如,我们要设计一个内部查询系统,预计最多只有一百个人同时在线使用的话,就完全不用按照百万在线用户的目标去过度优化。

更重要的是,多数的优化方法是并不是完美无缺的,是有缺点的,尤其是可能会对系统设计的简化性,对代码的可读性和可维护性有副作用。如果系统简化性和代码可读性更加重要,当然就更不能过度优化。

2. 不要过早的不成熟优化

要体会这一原则,我们先引用著名计算机科学家高德纳(Donald Knuth)的一段话:“现实中的最大问题是,程序员往往花太多时间,来在错误的地方和错误的时间来试图提高效率和性能。过早的优化,是编程中所有邪恶和悲剧(或至少是大多数邪恶和悲剧)的根源。”

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你只要稍微思考一下高德纳的话,就会发现,这句话在很多场景下都是很有道理的。

比如,在敏捷开发过程中,尤其是在面对一个全新的产品时,在业界没有先例和经验可遵循的情况下,最看重的特点是快速的迭代与试错,“尽快推出产品”是最重要的。这时,过早的优化很可能优化错地方,也就是优化的地方并非真正的性能瓶颈,因此让“优化工作”成为了无用功。而且,越早的优化就越容易造成负面影响,比如影响代码的可读性和维护性。

我个人认为,如果一个产品已经在业界很成熟,大家非常清楚它的生产环境特点和性能瓶颈,那么优化的重要性可以适当提高。否则的话,在没有实际数据指标的基础上,为了一点点的性能提升而进行盲目优化,的确是得不偿失的。

3. 不要表面的肤浅优化

性能优化很忌讳表面和肤浅的优化,也就是那种“头痛医头,脚痛医脚”的所谓“优化”。如果对一个程序和服务没有全局的把握,没有理解底层运行机制,任何优化方案都很难达到最好的优化效果。

比如,如果你发现一个应用程序的 CPU 使用率并不高,但是吞吐率上不去,表面的优化方式可能是增大线程池来提升 CPU 使用率。这样的简单“优化”或许当时能马上看到效果,比如吞吐率也上去了,但是如果你仔细想想,就会发现如此的表面优化非常有问题。

这样的情况下,线程池开多大最合适?需不需要根据底层硬件和上层请求的变化而对线程池的大小调优呢?如果需要,那么手工调整线程池大小就是一个典型的“头痛医头”的优化。

为什么呢?

因为部署环境不会一成不变,比如以后 CPU 升级了,核数变多了,你怎么办?再次手工去调整吗?这样做很快会让人疲于奔命,难以应付,并且很容易出错。

对这样的场景,正确的优化方式,是彻底了解线程的特性,以优化线程为主。至于线程池的大小,最好能够自动调整。千万别动不动就手工调优。如果这样手工调整的参数多了,就会做出一个有很多可调参数的复杂系统,很难用,也很难调优,很不可取。就比如我们都熟悉的 JVM 调优,有上千个可调参数,非常被人诟病。

四、总结

唐朝的名相魏征说过:“求木之长者,必固其根本”。意思是说,如果要一棵树长得高,必须让它的根牢固。否则的话,正如魏征自己所说:“根不固而求木之长”,一定是“知其不可”。根基不牢固,就不可能长成参天大树。

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同理,对现代互联网的服务和系统来说,性能问题是根本的问题。如果不知道系统的性能瓶颈,查不出性能根因,不知道如何解决,无法做合理的优化,这个服务和系统一定不会高效。

这一讲我们总结了六个性能优化的原则,这些原则的终极目的,就是找出性能的最大瓶颈,查出根因,并作做相应的最优优化,从而让我们的系统这棵树长高、长大。

写在最后

今天就分享到这里,关注公众号"Java架构筑基",下次给大家分享"如何系统地有层次地优化性能问题"

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