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大数据中如何分析架构性能优化

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性能压测工具:

通常使用工具:Jmeter及LoadRunner发起压力测试并收集压测指标。

nmon:检测Linux的性能情况,被广泛用于linux系统上进行监控与分析工具。

内存的使用情况:MAT、GC日志、vmstat

I/O情况:iostat

网络情况:Netstat

热点代码:JProfiler、BTrace、JStack、JStat

CPU情况:Linux下的top命令

优化方法论:

阿姆达尔定律:分析对整体影响最大的点,进行优化

不访问不必要的数据:减少不必要的环节,减少故障点和维护点

就近加载:缓存为王

故障隔离:不要因为一个系统瓶颈压垮整个系统

具备良好的扩展能力:合理地利用资源,提高处理效率并避免单点故障

对整个链路进行优化:减少串行同步调用,合理拆分(水平或垂直吃饭)

性能与功能同等重要:5个功能的性能指标是设计阶段的90%,则整体的性能变为设计时的59%。

优化思路:

1、了解现状,发现问题

2、确定清晰的优化目标,分析现状与目标的差距并确认执行路线。

3、对系统进行拆分,分别对逻辑层(Web层、业务层、持久化层)和物理层(客户端、网络、应用服务器、数据库服务器)进行优化。

4、利用工具对系统进行监控和测试,并对监控结果进行分析

5、科学的对系统进行优化,需遵循一定的程序:监控/性能测试 -> 分析瓶颈  罗列瓶颈的原因 验证瓶颈因素  修改系统  确认是否达到优化目标。

影响性能的因素:CPU、内存、IO、网络或其他因素

找出主要瓶颈:先解决关键因素、再重复监控或测试验证

避免过度优化,一个修改一个瓶颈,不要对不需要的地方进行优化

提高CPU性能,写出更快的代码,设计出更好的算法,减少短期生存的对象

提高内存性能:减少长期生存的对象

提高I/O性能:重新设计应用,减少I/O的交互

缓存为王:适度缓存,做到最大化发挥数据库缓存、应用端缓存、客户端缓存的作用。

分层优化:

客户端优化

服务器优化

JVM优化

数据库优化

负载均衡优化

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本文名称:大数据中如何分析架构性能优化
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