2.3 性能调优案例
简介 介绍实际业务服务性能优化的案例 对逻辑相对复杂的程序如何进行性能调优 ●业务服务优化 ●基础库优化 ●Go语言优化
2.3.1性能调优案例业务服务优化
基本概念
- 服务:能单独部署，承载一定功能的程序
- 依赖: Service A的功能实现依赖Service B的响应结果，称为Service A依赖Service B
- 调用链路:能支持一个接口请求的相关服务集合及其相互之间的依赖关系
- 基础库:公共的工具包、中间件
流程
- 建立服务性能评估手段
- 分析性能数据，定位性能瓶颈
- 重点优化项改造
- 优化效果验证
建立服务性能评估手段
服务性能评估方式
- 单独benchmark无法满足复杂逻辑分析
- 不同负载情况下性能表现差异
请求流量构造
- 不同请求参数覆盖逻辑不同
- 线上真实流量情况
压测范围
- 单机器压测
- 集群压测
性能数据采集
- 单机性能数据
- 集群性能数据
上面这个图1为单机压测结果，随着机器负载的升高，到达了某个瓶颈就算CPU再多也没用了
图2为线上的服务，非常的复杂
建立服务性能评估手段
关注了接口耗时等性能指标
分析性能数据，定位性能瓶颈 使用库不规范
高并发场景优化不足
（可以针对性的优化某些库，与低峰期相比）
重点优化项改造
正确性是基础
响应数据diff
- 线上请求数据录制回放，进行记录
- 再用新的接口进行相同方法的调用
- 新旧逻辑接口数据diff
优化效果验证
重复压测验证
上线评估优化效果
- 关注服务监控
- 逐步放量
- 收集性能数据
进一步优化，服务整体链路分析 规范上游服务调用接口，明确场景需求 分析链路，通过业务流程优化提升服务性能（由单体到整体的提升） 例如是否需要实时，可以加缓存降低压力？是否更小的结果数据集就可以满足需求，这样响应速度会更快？是否会出现重复调用的情况，可以合并请求？
