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初探性能优化:入门指南与实践技巧

在编程领域,常有“尚未精通编码便急于优化”的声音。为了从性能优化的角度提升代码质量,本文将带领读者初步探索性能优化的基本概念与实践技巧。即使程序看似运行良好,数据处理效率仍有待提高,通过系统学习性能优化,能够帮助开发者编写更加高效、稳定的代码。文章不仅介绍了性能优化的基础知识,还提供了实用的调优方法和工具,帮助读者在实际项目中应用这些技术。

  前言:“代码还没学好,就想着调优”,感觉经常听到这种话,想着先学习了解下调优,才能更好的从调优的角度去编写高质量的代码,于是开启了关于性能优化的学习。

有时候明明写的好好的程序,数据量一上来,不是慢就是报错,这是为什么?它到底怎么运行的?时间花在哪里了?想想淘宝双十一,一年比一年流畅,这性能还真是给力!

作为后端开发人员,更加关注的是服务器方面:服务器相应时间、吞吐量等,都是重要的性能参数。如雷贯耳的便是OOM、SOF了。

一:性能概述

程序性能一般有几个方面表现:



  • 执行速度:程序反映是否迅速,响应时间长短。

  • 内存分配:内存分配是否合理,是否过多地消耗内存或泄漏。

  • 启动时间:程序从运行到可以正常的处理业务需要花费多长时间。

  • 负载承受能力:当系统压力上升时,系统的执行速度、响应时间的上升曲线是否平缓。

二:性能参考指标

指标:



  • 执行时间:一段代码从开始运行到结束所用的时间。

  • 内存分配:程序运行时所占用的内存空间。

  • CPU时间:线程占用CPU的时间。

  • 磁盘吞吐量:I/O的使用情况。

  • 网络吞吐量:网络的使用情况。

  • 响应时间:系统对于某个用户的某种操作作出响应的时间。

1.木桶原理

其又称“短板理论”,核心是:一只木桶盛水的多少,并不取决于最高的那块木块,而是取决于最低的那块。

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放到系统性能优化上,如果系统拥有充足的内存资源和CPU资源,但是如果I/O性能低下,系统的总体性能还是取决于当前最慢的磁盘I/O速度,而不是最优的CPU或内存。

 

基本上与之有关的可能还涉及到:磁盘I/O、网络操作、CPU、异常、数据库、锁竞争、内存等。

2.Amdahl律

加速比定义: 加速比=优化前系统耗时/优化后系统耗时


Speedup  ≤ 1/(F + (1-F)/N) F:必须串行化比重 N:CPU处理器数量


 三:调优层次

1.设计调优

凌驾于所有调优手段,往往需要在软件开发之前进行。在所有开发之前,需要评估出系统各种可能存在的问题,并给出合理的设计方案。

设计优化最大的一个特点,就是它可以规避某一个组件的性能问题,而不是改良该组件的实现。如:组件A需要等待某事件B才能触发某个行为。如果组件A通过循环监控不断检测事件B是否发生,其检测行为必然会占用部分系统资源,因此,开发人员必然在检测频率和资源消耗间取得平衡。如果检测频率太低,虽减少了资源占用,但是系统的实时反应性就会降低。

如果考虑在代码方面优化,就必须优化检测方法,以及求得一个合理的检测频率。

如果在设计层次方面优化,可以使用事件通知方式的将系统行为进行倒置。比如观察者模式:在事件B发生的时候,由事件B来通知组件A,从而触发组件A的行为。

2.代码调优

代码调优指的是在软件开发过程中、完成后、甚至维护过程中进行的对程序代码的改进和优化。

涉及诸多编码技巧,比如熟悉开语言的API,对算法、数据结构的灵活使用。如:HashMap和ConcurrentHashMap的安全性、ArrayList和LinkedList的随机访问性能等。

3.JVM调优

众所周知,java程序都是运行在JVM虚拟机上的,这一方面也是很重要的优化点。通常在软件开发后期进行。

首先需要了解JVM的运行原理、机制,内存结构,JVM组成等。

再就是JVM参数:堆大小、垃圾回收策略、GC参数、日志信息配置

四:数据库调优

1.应用层sql语句进行优化

数据库连接访问方面;sql优化技巧:如模糊查询、索引涉及的数据结构等,执行引擎(mysql)

2.数据库优化

合理表结构、表设计,提高多表级联查询效率等。分库分表分区等。以及索引的使用。

3.数据库软件优化

合理大小的共享池,缓存缓冲区等。

五:操作系统优化

虚拟内存、磁盘块大小、最大文件句柄数等。

 


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