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01 | 高并发系统:它的通用设计方法是什么?
02 | 架构分层:我们为什么一定要这么做?
03 | 系统设计目标(一):如何提升系统性能?
04 | 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?
05 | 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?
06 | 面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?
07 | 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
08 | 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
09 | 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?
10 | 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
11 | NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?
12 | 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
13 | 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
14 | 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
15 | 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
16 | CDN:静态资源如何加速?
17 | 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
18 | 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
19 | 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?
20 | 面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?
21 | 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
22 | 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造?
23 | RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
24 | 注册中心:分布式系统如何寻址?
25 | 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
26 | 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
27 | API网关:系统的门面要如何做呢?
28 | 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
29 | Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
30 | 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
31 | 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
32 | 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
33 | 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
34 | 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
35 | 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?
36 | 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?
37 | 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
38 | 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?
39 | 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
40 | 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?
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高并发系统设计核心
小册名称:高并发系统设计核心
### 03 | 系统设计目标(一):如何提升系统性能? 在构建高并发系统的征途中,提升系统性能是首要且持续追求的目标之一。系统性能直接关系到用户体验、业务处理效率以及运营成本等多个关键方面。本章将深入探讨如何通过一系列策略和技术手段,有效提升系统性能,为后续的高并发系统设计奠定坚实基础。 #### 一、理解系统性能 首先,我们需要明确“系统性能”这一概念。系统性能通常指系统在给定条件下执行操作的速度、效率和响应能力,包括但不限于响应时间、吞吐量、资源利用率、可扩展性和稳定性等方面。在高并发场景下,这些指标尤为重要,因为它们直接影响到系统能否有效处理大量并发请求,同时保持低延迟和高可用性。 #### 二、性能优化原则 1. **明确性能指标**:在启动性能优化工作之前,需明确具体的性能指标(如响应时间不超过XX毫秒,吞吐量达到XX请求/秒等),以便量化优化效果。 2. **从瓶颈分析入手**:性能优化不是盲目的,需要基于实际的数据和监控结果,识别出系统瓶颈所在,如CPU使用率过高、内存泄漏、数据库查询缓慢等。 3. **逐步迭代优化**:性能优化是一个持续的过程,不应期望一蹴而就。建议采用小步快跑的方式,每次针对一个或多个瓶颈进行优化,验证效果后再进行下一轮优化。 4. **保持系统可观测性**:确保系统具有良好的监控和日志记录能力,以便及时发现性能问题并进行干预。 #### 三、提升系统性能的具体策略 ##### 1. 硬件升级与优化 - **增加计算资源**:根据业务需求,适时增加CPU、内存等硬件资源,提升系统的处理能力。 - **使用高性能存储**:如SSD替代HDD,或使用分布式存储系统(如HDFS、Ceph)提高数据读写速度。 - **网络优化**:优化网络架构,减少网络延迟,如使用更快的网络连接(如光纤)、负载均衡等。 ##### 2. 代码与算法优化 - **代码优化**:减少不必要的计算、避免复杂的逻辑嵌套、优化循环和递归等,以提高代码执行效率。 - **算法选择**:针对特定问题选择合适的算法,如使用哈希表替代列表进行查找,利用快速排序而非冒泡排序等。 - **异步处理**:采用异步编程模型,如使用事件驱动、回调机制或协程等,提高系统并发处理能力。 ##### 3. 缓存策略 - **数据缓存**:在适当的位置引入缓存(如内存缓存、CDN缓存等),减少对数据库的直接访问,提升数据访问速度。 - **计算缓存**:对于计算密集型任务,将计算结果缓存起来,避免重复计算。 - **缓存一致性管理**:设计合理的缓存失效和更新策略,确保缓存数据与源数据的一致性。 ##### 4. 数据库优化 - **索引优化**:为数据库表创建合适的索引,以加快查询速度。 - **查询优化**:优化SQL查询语句,避免全表扫描,合理使用连接(JOIN)和子查询。 - **读写分离**:通过主从复制实现数据库的读写分离,减轻主数据库压力。 - **分库分表**:当单个数据库实例无法满足性能要求时,考虑进行数据库的分库分表,分散数据访问压力。 ##### 5. 并发控制 - **锁机制**:合理使用锁(如互斥锁、读写锁、自旋锁等)来控制并发访问,避免数据竞争和死锁。 - **无锁编程**:尽量采用无锁编程技术(如CAS操作、原子变量等),减少锁的使用,提高并发性能。 - **线程池与连接池**:利用线程池和连接池等技术,减少线程和连接的创建和销毁开销,提高资源利用率。 ##### 6. 分布式架构 - **微服务架构**:将大型应用拆分为多个小型服务,每个服务独立部署、扩展和升级,提高系统的灵活性和可扩展性。 - **负载均衡**:通过负载均衡器(如Nginx、HAProxy)将请求均匀分配到多个服务器,提高系统的并发处理能力。 - **服务治理**:采用服务注册与发现、熔断降级、限流等机制,增强系统的容错性和稳定性。 ##### 7. 性能测试与调优 - **压力测试**:模拟高并发场景下的请求,测试系统的性能表现,发现潜在的性能瓶颈。 - **性能调优**:根据测试结果,对系统进行针对性的调优,如调整系统配置、优化代码和算法、改进缓存策略等。 - **持续监控**:建立系统的性能监控体系,实时监控系统的各项性能指标,及时发现并处理性能问题。 #### 四、总结 提升系统性能是一个复杂而系统的工程,需要从硬件、代码、算法、缓存、数据库、并发控制、分布式架构以及性能测试与调优等多个方面综合考虑。在实践中,我们需要结合具体的业务需求和系统现状,灵活运用上述策略和技术手段,不断优化系统性能,确保系统在高并发场景下能够稳定运行并满足业务需求。同时,保持对新技术和新方法的关注和学习,也是提升系统性能的重要途径。
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