卓越性能 の 军火库「建议收藏」

卓越性能 の 军火库「建议收藏」在介绍性能优化的军火库之前,先来扯几句题外话。希望这些题外话,能打消你追求卓越性能的理想,来甘心当一枚圆滑的钉子。我是非常不推荐程序员,对公司的业务,进行性能优化的。说这话,纯粹是基于个人自身安全考虑。因为性能优化,在大多数公司,属于费力不讨好的工作项。追求极简的代码,性能卓越的代码,是有追求的程序员的目标。但随着经历了大大小小的公司,我发现很多优秀的程序员,在经受着这种追求的反嗜,以至于痛不欲生。下有下面几点原因,虽然我们知道它肯定是错的,但我们无能无力:公司按照完成的功能,对程序员…

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在介绍性能优化的军火库之前,先来扯几句题外话。希望这些题外话,能打消你追求卓越性能的理想,来甘心当一枚圆滑的钉子。

我是非常不推荐程序员,对公司的业务,进行性能优化的。说这话,纯粹是基于个人自身安全考虑。因为性能优化,在大多数公司,属于费力不讨好的工作项。

追求极简的代码,性能卓越的代码,是有追求的程序员的目标。但随着经历了大大小小的公司,我发现很多优秀的程序员,在经受着这种追求的反嗜,以至于痛不欲生。下

有下面几点原因,虽然我们知道它肯定是错的,但我们无能无力:

  1. 公司按照完成的功能,对程序员进行考核。性能优化属于额外的工期,也就是浪费成本的一种存在。
  2. 团队不Care程序运行的效率,慢一点无所谓,等出问题了再救火就行。
  3. 性能优化的风险大,通常要调整代码结构,甚至修改代码逻辑。不优化可能没事,一优化可能出事,没人愿意碰。

就一句话,整个团队深陷进行时泥潭,没有展望性思想,大家就那么浆糊着,得过且过。


以上是很多公司的现状,尤其集中在中小型公司。在这种公司里,除非系统慢到极点,优化之后有效果,或者领导要求你这么做,否则我都不建议你去碰。如果你执意如此,惹火烧身的时候不要后悔。

当然,有很多团队的技术氛围还是很nice的,甚至在代码review的时候,都会提出一些更优的建议。遇到这样的团队,就要珍惜,我们的军火库,毫无疑问是为了这些团队而准备的。

Brendan D. Gregg大叔,天马行空过《性能之巅》这本书。但这本书的内容有点深,很多工具都是从资源层面进行分析的。他更广为人知的一张图,就是下面这张工具的集合。当然还有现在无处不在的火焰图。

卓越性能 の 军火库「建议收藏」

这密密麻麻的工具,都是偏低层的,大多数时候,我们用不到。所以整理了一个稍微上层的,靠近平常使用习惯的军火库。大多数工具,你不需要再使用yum或者apt安装,都是自带的。

通用问题发现

卓越性能 の 军火库「建议收藏」

如上图,就是我平常所使用的性能问题排查工具集合,可以排查一些通用的性能问题,比如CPU、内存、网络、I/O等。

大多数监控系统,抓取的也都是这些指标。由于这些性能数据都是发生在某一时间的,所以都只能排查问题发生当时的一些性能数据。强烈建议使用监控系统保存这些历史数据,可以进行问题追随,不用再傻乎乎等着问题复现了。

专用工具

不过,再怎么看,上面的这些工具也太零散了,学习的成本比较大,还需要记忆很多参数配置,才能再救火的环境中反应灵敏。

比较幸运的是,有一些可以获取性能概览的工具可以帮助我们减少脑细胞的损耗。

就拿top来说,有经验的同学,仅凭这一个命令,就能够判断系统中的资源,是否达到了瓶颈。这样的工具还有vmstat、sar、nmon等。尤其是nmon,是一个老牌的性能汇总工具,能够自动生成压测期间所产生的性能报告。

卓越性能 の 军火库「建议收藏」 这里面的几个性能深挖工具,学习曲线有点陡峭,但一旦掌握必使你产生主宰的感觉。但很多时候轮不到它们上场,因为总有一种大炮打蚊子的感觉。

Java专用工具

但是不要忘了,我们是搞Java的,碰到的性能问题,多属于JVM层面的。就拿perf这个工具来说,很强大,可以追踪到每一个c语言的函数调用的次数和耗时,但对Java来说是没用的,它生成的火焰图也没用。

所以Java自有一套这样的解决方案。

不仅有,而且更强大。尤其推荐jmc集成的JFR功能,这个记录的信息可真是太详细了。

卓越性能 の 军火库「建议收藏」 单机环境下,arthas是调试单机调用耗时的好工具,我不止一次使用它的trace命令完成了性能调优。在分布式环境下,skywalking类似的分布式调用链工具,也能助我们一臂之力。

END

有人可能觉得,我们上面列出的这些工具命令,实在是太多了,学不完,其实不是这样的。

在遇到性能问题,想要找到它的具体原因之时,你才会恨手头的工具太少,以至于期望有更加强劲的工具。

书到用时方恨少,事非经过不知难。

作为工程师,我们的工作,就是从这诸多的工具里,选择合适的组合,直捣黄龙。

当然,如果你捣的不太对,那后果就不太好了。参考文章开头的题外话,永远不要抢着去做这种费力不讨好的事情。性能优化这个东西,是一把双刃剑。可能会让你扶摇直上,也可能会让跌入谷底。,一切和你所处的团队有关。

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