文档介绍：我对后端优化的一点想法
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内容简介
什么是优化?
响应时间 Vs 吞吐量
性能与可伸缩性(Performance Vs Scalability)
Instrument & metrics
需要了解的一点硬件知识
常见案例分析
引用资料
什么是优化(1)
The fastest way to do something is don‘t do it
Anonymous
Two ways to improve performance, do it less or do it faster
Anonymous
Performance is all about code path
From Cary Millsap
http://carymillsap./2010/09/my-otn-interview-at-oow2010-which-
什么是优化(2)
不访问不必要的数据
使用B*Tree/hash等方法定位必要的数据
使用column Store或分表的方式将数据分开存储
合理的利用硬件来提升访问效率
使用缓存消除对数据的重复访问
使用批量处理来减少交互次数(磁盘、网络)
使用新硬件来降低后端的延时,提高效率
提高系统的吞吐量
对工作单元进行细化,减少串行操作
优化硬件配置,提高整体的TCO与硬件利用率
合理的拆分(水平、垂直拆分)以提高系统的整体吞吐能力
响应时间 Vs 吞吐量(1)
性能
衡量完成特定任务的速度或效率
响应时间
衡量系统与用户交互式多久能够收到响应
吞吐量
衡量系统在单位时间里可以完成的任务量
响应时间 Vs 吞吐量
Response Time = Service Time + Queue Time
,响应时间为3ms/Trx,服务时间为2ms/Trx,排队时间为1ms/trx
可伸缩性?
可伸缩性
Amdahl's law
使用多处理器进行并行处理能够提升的性能的比例受限于程序中需要串行处理的比例
USL Scalability
使用多处理器进行并行处理能够提升的性能的比例不仅受限于程序中需要串行处理的比例, 还受限于进程之间的并发系数.
Instrument & Metrics
What gets measured gets managed.
Peter Drucker (彼得. 德鲁克)
Don't guess, get the data
Anonymous