一.上节总结回顾 上一节,我们回顾了经典的 C10K 和 C1000K 问题.简单回顾一下,C10K 是指如何单机同时处理 1 万个请求(并发连接 1 万)的问题,而 C1000K 则是单机支持处理 100 万个请求(并发连接 100 万)的问题. I/O 模型的优化,是解决 C10K 问题的最佳良方.Linux 2.6 中引入的 epoll,完美解决了C10K 的问题,并一直沿用至今.今天的很多高性能网络方案,仍都基于 epoll. 自然,随着互联网技术的普及,催生出更高的性能需求.从 C10…

一.上节回顾 上一节,我们学了网络性能优化的几个思路,我先带你简单复习一下. 在优化网络的性能时,你可以结合 Linux 系统的网络协议栈和网络收发流程,然后从应用程序.套接字.传输层.网络层再到链路层等每个层次,进行逐层优化.上一期我们主要学习了应用程序和套接字的优化思路,比如: 在应用程序中,主要优化 I/O 模型.工作模型以及应用层的网络协议: 在套接字层中,主要优化套接字的缓冲区大小. 今天,我们顺着 TCP/IP 网络模型,继续向下,看看如何从传输层.网络层以及链路层中,优化 Linu…

一.上节回顾 上一节,我们一起学习了如何分析网络丢包的问题,特别是从链路层.网络层以及传输层等主要的协议栈中进行分析. 不过,通过前面这几层的分析,我们还是没有找出最终的性能瓶颈.看来,还是要继续深挖才可以.今天,我们就来继续分析这个未果的案例. 在开始下面的内容前,你可以先回忆一下上节课的内容,并且自己动脑想一想,除了我们提到的链路层.网络层以及传输层之外,还有哪些潜在问题可能会导致丢包呢? 二.iptables 首先我们要知道,除了网络层和传输层的各种协议,iptables 和内核的连接跟踪…

一.上节回顾 上一节,我们一起学习了怎么使用动态追踪来观察应用程序和内核的行为.先简单来回顾一下.所谓动态追踪,就是在系统或者应用程序还在正常运行的时候,通过内核中提供的探针,来动态追踪它们的行为,从而辅助排查出性能问题的瓶颈. 使用动态追踪,便可以在不修改代码也不重启服务的情况下,动态了解应用程序或者内核的行为.这对排查线上的问题.特别是不容易重现的问题尤其有效. 在 Linux 系统中,常见的动态追踪方法包括 ftrace.perf.eBPF/BCC 以及 SystemTap 等. 使用 p…

一.上节总结 专栏更新至今,四大基础模块的第三个模块——文件系统和磁盘 I/O 篇,我们就已经学完了.很开心你还没有掉队,仍然在积极学习思考和实践操作,并且热情地留言与讨论. 今天是性能优化的第四期.照例,我从 I/O 模块的留言中摘出了一些典型问题,作为今天的答疑内容,集中回复.同样的,为了便于你学习理解,它们并不是严格按照文章顺序排列的. 每个问题,我都附上了留言区提问的截屏.如果你需要回顾内容原文,可以扫描每个问题右下方的二维码查看. 二.问题 1:阻塞.非阻塞 I/O 与同步.异步 I/…

一.上节回顾 专栏更新至今,咱们专栏最后一部分——综合案例模块也要告一段落了.很高兴看到你没有掉队,仍然在积极学习思考.实践操作,并热情地分享你在实际环境中,遇到过的各种性能问题的分析思路以及优化方法. 今天是性能优化答疑的第六期.照例,我从综合案例模块的留言中,摘出了一些典型问题,作为今天的答疑内容,集中回复.为了便于你学习理解,它们并不是严格按照文章顺序排列的.每个问题,我都附上了留言区提问的截屏.如果你需要回顾内容原文,可以扫描每个问题右下方的二维码查看. 二.问题 1:容器冷启动性能分析…

一.内存的分配和回收 1.管理内存的过程中,也很容易发生各种各样的“事故”, 对应用程序来说,动态内存的分配和回收,是既核心又复杂的一的一个逻辑功能模块.管理内存的过程中,也很容易发生各种各样的“事故”, 比如,没正确回收分配后的内存,导致了泄漏.访问的是已分配内存边界外的地址,导致程序异常退出,等等. 你在程序中定义了一个局部变量,比如一个整数数组 int data[64] ,就定义了一个可以存储 64 个整数的内存段.由于这是一个局部变量,它会从内它会从内存空间的栈中分配内存 1.栈内存由系…

一.上节回顾 上一节,我们一起回顾了常见的文件系统和磁盘 I/O 性能指标,梳理了核心的 I/O 性能观测工具,最后还总结了快速分析 I/O 性能问题的思路. 虽然 I/O 的性能指标很多,相应的性能分析工具也有好几个,但理解了各种指标的含义后,你就会发现它们其实都有一定的关联. 顺着这些关系往下理解,你就会发现,掌握这些常用的瓶颈分析思路,其实并不难.找出了 I/O 的性能瓶颈后,下一步要做的就是优化了,也就是如何以最快的速度完成 I/O 操作,或者换个思路,减少甚至避免磁盘的 I/O 操作.…

一.上节回顾 上一节,我带你一起梳理了,性能问题分析的一般步骤.先带你简单回顾一下. 我们可以从系统资源瓶颈和应用程序瓶颈,这两个角度来分析性能问题的根源. 从系统资源瓶颈的角度来说,USE 法是最为有效的方法,即从使用率.饱和度以及错误数这三个方面,来分析 CPU.内存.磁盘和文件系统 I/O.网络以及内核资源限制等各类软硬件资源.至于这些资源的分析方法,我也带你一起回顾了,咱们专栏前面几大模块的分析套路. 从应用程序瓶颈的角度来说,可以把性能问题的来源,分为资源瓶颈.依赖服务瓶颈以及应用自身…

一.上节回顾 上一节,我带你一起梳理了常见的性能优化思路,先简单回顾一下.我们可以从系统和应用程序两个角度,来进行性能优化. 从系统的角度来说,主要是对 CPU.内存.网络.磁盘 I/O 以及内核软件资源等进行优化. 而从应用程序的角度来说,主要是简化代码.降低 CPU 使用.减少网络请求和磁盘 I/O,并借助缓存.异步处理.多进程和多线程等,提高应用程序的吞吐能力. 性能优化最好逐步完善,动态进行.不要追求一步到位,而要首先保证能满足当前的性能要求. 性能优化通常意味着复杂度的提升,也意味着可…