Martin Thompson是LMAX的聯(lián)合創(chuàng)始人，在QCon圣保羅2016上做過關(guān)于性能的keynote演講。他最初計(jì)劃的演講題目為“關(guān)于性能的神話與傳說”，不過Thompson后來將演講命名為“十大性能錯(cuò)誤”，因?yàn)?ldquo;我們都會(huì)犯錯(cuò)誤，而且很容易就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤”。

下面列出了他在生產(chǎn)環(huán)境下所見到的性能錯(cuò)誤TOP10，并且還包含了如何避免的建議。

top10.不進(jìn)行升級(jí)

很多人抱怨他們的系統(tǒng)不夠快，并通過編寫更好的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來尋求幫助，Thompson認(rèn)為實(shí)際上“他們所需的僅僅就是進(jìn)行升級(jí)”。升級(jí)操作系統(tǒng)、JVM、CLR等等。不進(jìn)行升級(jí)的常見借口就是“在新版本中可能會(huì)有bug。”

為了避免這種狀況，可以進(jìn)行定期的持續(xù)集成和測(cè)試，這應(yīng)該是開發(fā)流程的基礎(chǔ)組成部分。Thompson以一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行了例證，開發(fā)人員針對(duì)新版本的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了測(cè)試，在所有的測(cè)試通過之后，他們就將其發(fā)布到了生產(chǎn)環(huán)境之中。

top9.重復(fù)性的工作

Thompson講述了某個(gè)系統(tǒng)的故事，這個(gè)系統(tǒng)是用來提供Web頁面的，它非常緩慢，開發(fā)人員最初認(rèn)為是數(shù)據(jù)庫(kù)的問題并試圖在這方面進(jìn)行調(diào)優(yōu)。但是當(dāng)他在系統(tǒng)上運(yùn)行profiler時(shí)，發(fā)現(xiàn)在一個(gè)循環(huán)中，ORM被調(diào)用了7,000次，這才是頁面加載緩慢的罪魁禍?zhǔn)住．?dāng)這個(gè)循環(huán)的問題修復(fù)之后，系統(tǒng)的響應(yīng)變得完全正常。這里學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)就是“對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行度量。如果系統(tǒng)是一個(gè)黑盒的話，你就無法說明時(shí)間都耗費(fèi)在了哪里。”

top8. 加載性能依賴于數(shù)據(jù)

Thompson展現(xiàn)了一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果，它會(huì)執(zhí)行一項(xiàng)操作，該操作會(huì)對(duì)內(nèi)存（RAM）中1GB數(shù)組的所有l(wèi)ong型進(jìn)行求和。這里所耗費(fèi)的時(shí)間取決于內(nèi)存是如何訪問的，如下面的表格所示：

這個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試的結(jié)果顯示并非所有的內(nèi)存操作都是等價(jià)的，我們需要關(guān)注它是如何進(jìn)行處理的。Thompson認(rèn)為非常重要的一點(diǎn)在于了解各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的性能，他指出對(duì)于2GB以上的場(chǎng)景，Java的HashMap要比.NET的Dictionary慢十倍以上。他還補(bǔ)充說，也有一些場(chǎng)景.NET要比Java慢得多。

top7. 分配的內(nèi)存太多

盡管在很多場(chǎng)景中，內(nèi)存分配幾乎是沒有什么成本的，但是它們的回收卻并非如此，因?yàn)樵诿鎸?duì)大量的數(shù)據(jù)集時(shí)，垃圾收集器需要更多的時(shí)間。當(dāng)分配大量的數(shù)據(jù)時(shí)，緩存會(huì)被填滿，較舊的數(shù)據(jù)會(huì)被舍棄，使得在數(shù)據(jù)操作上的效率變?yōu)?0ns/op而不是7ns/op，這里變慢了不止一個(gè)數(shù)量級(jí)。

top6. 采用并行

盡管對(duì)于特定的算法來說，采用并行很有吸引力，但是它也有一些局限性和相關(guān)的開銷。Thompson引用了“可擴(kuò)展性！但是其COST如何？”這篇論文，論文的作者通過引入COST（勝過單線程的配置，Configuration that Outperforms a Single Thread）對(duì)比了并行系統(tǒng)以及單線程的系統(tǒng)，COST的定義如下：

在特定的平臺(tái)中，特定問題的COST指的是優(yōu)于單線程方案所需的硬件配置。COST將系統(tǒng)的擴(kuò)展性與系統(tǒng)所引入的開銷進(jìn)行了權(quán)衡，并指明了系統(tǒng)實(shí)際所能取得的性能，它們可能并沒有帶來實(shí)際的收益，卻增加了并行所引入了開銷。

作者分析了各種數(shù)據(jù)并行系統(tǒng)的測(cè)量結(jié)果，并得出如下的結(jié)論：“很多的系統(tǒng)要么具有非常高的COST，通常會(huì)需要上百個(gè)核心，要么針對(duì)他們所報(bào)告的配置，其性能要比單線程方案更差。”

在這個(gè)話題中，Thompson指出，并行任務(wù)會(huì)有相關(guān)的通信和同步開銷，并且有些活動(dòng)本質(zhì)上要求是串行的，不能實(shí)現(xiàn)并行。按照Amdahl定律，如果系統(tǒng)中有5%的活動(dòng)需要串行，那么不管使用了多少個(gè)處理器，系統(tǒng)的速度提升最多只能達(dá)到20倍。

Thompson還提到了Neil J. Gunther在1993年所提出的通用可擴(kuò)展性定律（Universal Scalability Law，PDF），該定律指出在并行非共享系統(tǒng)（shared-nothing）中甚至?xí)嬖诟嗟木窒扌?，?dāng)所使用的處理器數(shù)量達(dá)到一定程度后，速度會(huì)出現(xiàn)下降，這取決于并發(fā)、競(jìng)爭(zhēng)以及同步的水平。（更多的細(xì)節(jié)可以參考如何量化可擴(kuò)展性這個(gè)頁面。）按照上述兩個(gè)規(guī)律所總結(jié)的速度與處理器數(shù)量之間的關(guān)系如下圖所示：

Thompson指出通過USL能夠看到性能的下降，這要?dú)w因于并行系統(tǒng)中組件之間進(jìn)行通信所消耗的成本：“在系統(tǒng)中，所投入資源越多，通信路徑也會(huì)隨之增多，這會(huì)使算法的效率降低。”

Thompson補(bǔ)充說，在構(gòu)建并行系統(tǒng)時(shí)，主要的建議是避免共享可變（mutable）的狀態(tài)，因?yàn)?ldquo;它非常難以進(jìn)行判斷……最終你會(huì)遇到很多的bug”。推薦的方式是要么采用非共享架構(gòu)，要么針對(duì)特定的一塊數(shù)據(jù)，只使用一個(gè)寫入器。

對(duì)這個(gè)性能問題，他的最終建議：如果你想提升算法的速度的話，在嘗試并行方案之前，先設(shè)法提升單線程版本的性能，因?yàn)椴⑿蟹桨笇?shí)在是太難了。

top5. 不理解TCP

針對(duì)這個(gè)話題，Thompson認(rèn)為很多在考慮微服務(wù)架構(gòu)的人對(duì)TCP并沒有充分的理解。在特定的場(chǎng)景中，有可能會(huì)遇到延遲的ACK，它會(huì)限制鏈路上所發(fā)送的數(shù)據(jù)包，每秒鐘只會(huì)有2-5個(gè)數(shù)據(jù)包。這是因?yàn)門CP兩個(gè)算法所引起的死鎖：Nagle以及TCP Delayed Acknowledgement。在200-500ms的超時(shí)之后，會(huì)打破這個(gè)死鎖，但是微服務(wù)之間的通信卻會(huì)分別受到影響。推薦的方案是使用TCP_NODELAY，它會(huì)禁用Nagle的算法，多個(gè)更小的包可以依次發(fā)送。按照Thompson的說法，其中的差別在5到500 req/sec。

top4. 同步通信

客戶端和服務(wù)器之間的同步通信會(huì)帶來時(shí)間的損耗，對(duì)于需要快速通信的系統(tǒng)來說，這會(huì)成為一個(gè)問題。Thompson說，它的解決方案并不是購(gòu)買更加昂貴和快速的硬件，而是使用異步通信。在這種場(chǎng)景下，客戶端可以發(fā)送多個(gè)請(qǐng)求到服務(wù)器端，而不必等待它們之間的響應(yīng)。采用這種方式需要改變客戶端發(fā)送請(qǐng)求的方式，但這是值得的。

top3. 文本編碼

開發(fā)人員很多時(shí)候會(huì)選擇使用文本編碼格式實(shí)現(xiàn)鏈路上的數(shù)據(jù)傳輸，比如JSON、XML或Base64，因?yàn)?ldquo;這對(duì)人類是可讀的”。但是Thompson指出在兩個(gè)系統(tǒng)之間進(jìn)行對(duì)話的時(shí)候，是沒有人讀這些數(shù)據(jù)的。借助這種方式，使用簡(jiǎn)單的文本編輯器就能很容易地進(jìn)行調(diào)試，但是在將二進(jìn)制數(shù)據(jù)與文本之間進(jìn)行互相轉(zhuǎn)換的時(shí)候，這會(huì)帶來很高的CPU損耗。該問題的解決方案是使用能夠理解二進(jìn)制的更好的工具，Thompson提到了Wireshark。

top2. API設(shè)計(jì)

按照Thompson的說法，有一些與性能相關(guān)的最負(fù)面影響是由API引起的。它使用如下的代碼來闡述較差的代碼簽名：

public void startElement( String uri, String localName, String qName, Attributes atts) throws SAXException

描述：

在處理XML的時(shí)候，通常我們并不會(huì)使用這些值[三個(gè)String以及屬性的集合]。我們分配了很多的內(nèi)容，但是卻將其浪費(fèi)并拋棄掉了。這會(huì)損耗電池的壽命，白白地浪費(fèi)資源。我們需要使其更加簡(jiǎn)單一些。

他建議采用如下的簽名，實(shí)現(xiàn)更加簡(jiǎn)單的方法：

public void characters( char[] ch, int start, int length) throws SAXException

有些人可能會(huì)抱怨后面的這個(gè)方法要比前一個(gè)更難用，Thompson建議采用組合的方式，將其中一個(gè)用另一個(gè)封裝起來，這樣的話，能夠給用戶多一個(gè)選擇。如果性能不是什么問題的話，可以采用第一種（使用String），否則的話，第二個(gè)方案會(huì)更好一些。

Thompson提到的第二個(gè)樣例是字符串拆分：

public String[] split(String regex)

這個(gè)方法簽名相關(guān)的性能問題包括：

• 每次方法調(diào)用的時(shí)候，正則表達(dá)式都需要進(jìn)行編譯；
• 需要實(shí)例化一個(gè)動(dòng)態(tài)的結(jié)構(gòu)，用來存儲(chǔ)字符串中所包含的初始數(shù)量未知的token；
• 返回的結(jié)構(gòu)是一個(gè)固定大小的數(shù)組，這就必須要將token收集到一個(gè)臨時(shí)的結(jié)構(gòu)中，然后再拷貝到數(shù)組里面；
• 如果調(diào)用者想要對(duì)這些token進(jìn)行一些操作的話，比如排序，需要將它們拷貝到另外一個(gè)結(jié)構(gòu)之中。

更好的方案是使用Iterable，它能夠避免在內(nèi)存中創(chuàng)建中間狀態(tài)的token副本：

public Iterable split(String regex)

另外一種方案是允許調(diào)用者提供存儲(chǔ)token的集合。如果調(diào)用者想要對(duì)token列表去重的話，應(yīng)該傳遞一個(gè)Set進(jìn)來，如果想得到有序列表的話，就需要傳遞一個(gè)TreeMap進(jìn)來：

public void split( String regex, Collection dst)

top1.日志

Thompson所列的排名第一的性能問題是寫日志所耗費(fèi)的時(shí)間。他通過一個(gè)圖表展現(xiàn)了當(dāng)線程數(shù)增加的時(shí)候，日志操作所耗費(fèi)的平均時(shí)間：

這個(gè)圖顯示了一個(gè)100%的順序操作，不管使用多少線程來記錄日志，所需的時(shí)間均呈線性增長(zhǎng)。Thompson說大多數(shù)已有的日志系統(tǒng)都可以得出這樣一幅圖表，“Logger是系統(tǒng)中最大的瓶頸之一”。這個(gè)問題的解決方案是使用異步的Logger。

另外，Logger所記錄的數(shù)據(jù)應(yīng)該是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，便于后續(xù)的工具進(jìn)行讀取和處理，而不應(yīng)該是一堆String。如果是記錄重復(fù)的錯(cuò)誤，他建議在錯(cuò)誤第一次出現(xiàn)的時(shí)候進(jìn)行記錄，后續(xù)出現(xiàn)時(shí)只需對(duì)一個(gè)計(jì)數(shù)器進(jìn)行遞增，告知對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤出現(xiàn)了多少次即可。對(duì)于實(shí)時(shí)系統(tǒng)的調(diào)試，Thompson建議使用代碼編織（code weaver）的技術(shù)，如Byte Buddy，因?yàn)樗軌虮苊饩帉懞瓦\(yùn)行不必要的日志代碼。

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