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作為一個(gè)半吊子全棧工匠，在20多年的職業(yè)生涯里遇到過太多關(guān)于軟件性能的問題。論證或者證明性能的問題往往很關(guān)鍵，能否通過一次一個(gè)小而有邏輯的可證明可審核的步驟來解決性能問題呢?
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曾經(jīng)企圖創(chuàng)建一種公理化的方法來優(yōu)化計(jì)算機(jī)軟件性能，然而能力所限，慚愧之至。退而求其次，希望能夠清楚地系統(tǒng)思考如何優(yōu)化計(jì)算機(jī)軟件的性能。
1. 什么是性能?明確概念
性能——performance，有著太多概念外延，在生活中幾乎隨時(shí)可見，例如，職場人的performance就是中文里的績效，performance review 就是每人都會面對的績效考核。但是，如果在互聯(lián)網(wǎng)上百度一下，大多數(shù)有關(guān)性能的熱門文章是關(guān)于: 計(jì)算機(jī)軟件執(zhí)行任何您指定任務(wù)所需的時(shí)間。
如果把面向?qū)ο笞鳛殚_始，那什么是任務(wù)呢?任務(wù)，基本上是一個(gè)面向業(yè)務(wù)的工作單元，任務(wù)可以嵌套。對于計(jì)算機(jī)用戶來說，性能通常意味著系統(tǒng)執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù)所需的時(shí)間。響應(yīng)時(shí)間是任務(wù)的執(zhí)行持續(xù)時(shí)間，以每個(gè)任務(wù)的時(shí)間為單位，例如，在百度上搜索“性能” 的響應(yīng)時(shí)間為0.2秒左右，在瀏覽器中可以有辦法看到這個(gè)測量結(jié)果，這就是網(wǎng)頁搜索的一個(gè)性能證據(jù)。
由于感受軟件性能的主體是人，不同的人對于同樣的軟件能有不同的主觀感受，而且不同的人對于軟件性能關(guān)心的視角也不同。有些人眼中的性能是吞吐量，即在指定時(shí)間間隔內(nèi)完成的任務(wù)執(zhí)行數(shù)量，例如“每秒點(diǎn)擊次數(shù)” 。一般來說，負(fù)責(zé)團(tuán)隊(duì)性能的人更擔(dān)心吞吐量，因?yàn)樗麄円P(guān)心該系統(tǒng)是否能夠處理所有用戶需要要處理的所有數(shù)據(jù)。
那什么是性能呢?時(shí)空可能是連續(xù)的，從時(shí)空的視角看，性能是完成某項(xiàng)任務(wù)時(shí)所展示出來的時(shí)間及時(shí)性和空間資源有效性。對用戶而言，更關(guān)注及時(shí)性，對服務(wù)或者產(chǎn)品提供者而言，既關(guān)注時(shí)間又關(guān)注空間，是多種因素的權(quán)衡。
2 性能指標(biāo)——時(shí)空糾纏
性能的指標(biāo)，是指衡量性能的尺度。從時(shí)間的維度看，包括響應(yīng)時(shí)間、延遲時(shí)間等，從空間的維度看，包括吞吐量，并發(fā)用戶數(shù)和資源利用率等。
由于時(shí)空的內(nèi)在聯(lián)系，以兩個(gè)重要的指標(biāo)為例，吞吐量和響應(yīng)時(shí)間通常相互關(guān)聯(lián)，但并不完全相同，真正的關(guān)系是微妙而復(fù)雜的。
通信中的吞吐量與響應(yīng)時(shí)間
假設(shè)為某個(gè)基準(zhǔn)測試以每秒1000個(gè)任務(wù)的速度度量了吞吐量。那么，用戶的平均響應(yīng)時(shí)間是多少呢?人們很容易認(rèn)為每個(gè)任務(wù)的平均響應(yīng)時(shí)間是0.001秒，但事實(shí)并非如此。如果處理這個(gè)吞吐量的系統(tǒng)是有1000個(gè)并行的、獨(dú)立的、同質(zhì)的服務(wù)通道，在這種情況下，每個(gè)請求可能正好消耗1秒。
現(xiàn)在，可以知道每個(gè)任務(wù)的平均響應(yīng)時(shí)間在0到1秒之間。然而，不能僅僅從吞吐量測量中推導(dǎo)出響應(yīng)時(shí)間，必須單獨(dú)測量它。當(dāng)然，有數(shù)學(xué)模型可以計(jì)算給定吞吐量的響應(yīng)時(shí)間，但是模型需要更多的輸入，而不僅僅是吞吐量。
計(jì)算中的吞吐量與響應(yīng)時(shí)間
在另一個(gè)方向上，展露了微妙之處。如果需要在單CPU計(jì)算機(jī)上編程以提供每秒100個(gè)新任務(wù)的吞吐量，假設(shè)編寫的新任務(wù)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行僅用0.001秒，那么是否能產(chǎn)生所需的吞吐量?如果能在千分之一秒內(nèi)運(yùn)行一次任務(wù)，那么肯定能在一整秒內(nèi)至少運(yùn)行100次。例如，任務(wù)請求被很好地序列化，就可以在一個(gè)循環(huán)中處理所有100個(gè)任務(wù)，一個(gè)接著一個(gè)地循序執(zhí)行。
但是，如果每秒100個(gè)任務(wù)隨機(jī)地出現(xiàn)在系統(tǒng)上，從100個(gè)不同的用戶登錄到單 CPU 計(jì)算機(jī)上，又會怎樣呢?CPU 調(diào)度器和序列化資源可能會將吞吐量限制在遠(yuǎn)低于每秒100個(gè)的任務(wù)數(shù)量，從而不能完全從響應(yīng)時(shí)間度量推導(dǎo)出吞吐量，需要單獨(dú)測量。
響應(yīng)時(shí)間和吞吐量不一定是相反的。要了解這兩者，需要同時(shí)測量它們。哪一個(gè)更重要呢?對于給定的情況，可以從兩個(gè)方向上合理地尋找答案。在許多情況下，答案是兩者都是需要管理的重要指標(biāo)。例如，系統(tǒng)可能有一個(gè)業(yè)務(wù)需求，不僅要求在99%以上的系統(tǒng)響應(yīng)中，對給定任務(wù)的響應(yīng)時(shí)間必須小于1秒，而且系統(tǒng)必須支持在1秒間隔內(nèi)持續(xù)執(zhí)行1,000個(gè)任務(wù)的吞吐量。
3. 描述性能：一切結(jié)果，都是概率
“在99%以上的系統(tǒng)響應(yīng)”，是一種響應(yīng)時(shí)間的期望限定，一些人更習(xí)慣于用“平均響應(yīng)時(shí)間必須是 x 秒”來描述。不過，說明目標(biāo)的百分比方法更好地體現(xiàn)在人們經(jīng)驗(yàn)中。
想象一下，對于每天在電腦上執(zhí)行的某項(xiàng)任務(wù)，響應(yīng)時(shí)間容忍度可能是1秒。假設(shè)，a系統(tǒng)90% 的平均響應(yīng)時(shí)間是1秒，b系統(tǒng)60% 的平均響應(yīng)時(shí)間是1秒，那么a系統(tǒng)會有10% 的用戶不滿意而b系統(tǒng)有40% 用戶不滿意嗎?如果 a 系統(tǒng)中，90% 的響應(yīng)時(shí)間是0.91秒; 在 b系統(tǒng) 中，90%的響應(yīng)時(shí)間是1.07秒，那么， 這樣的描述比僅僅說1.00秒的平均響應(yīng)時(shí)間更有信息量。
我們嘗試用可能的兩個(gè)數(shù)來描述世界，一個(gè)是均值，一個(gè)是方差?？蛻舾惺艿降目赡苁欠讲?，而不是均值。將響應(yīng)時(shí)間表示為百分?jǐn)?shù)，可以產(chǎn)生與最終用戶期望相符的性能描述，而且令人信服， 例如，”動態(tài)庫加載”的任務(wù)必須在至少99.99% 的執(zhí)行中在小于0.5秒的時(shí)間內(nèi)完成。
我們同樣用概率來描述性能，或許，一切的抽象，可能都?xì)w于數(shù)學(xué)，一切的結(jié)果，可能都?xì)w于概率。
4 問題診斷——以終為始
在曾經(jīng)遇到的性能問題中，大多數(shù)是關(guān)于響應(yīng)時(shí)間的: “過去做某事只需要不到一秒的時(shí)間，現(xiàn)在有時(shí)候需要10多秒。” 當(dāng)然，一個(gè)更樸實(shí)的說法是，“整個(gè)系統(tǒng)太慢了，簡直不能使用?！?/p>
關(guān)于性能問題的診斷，最重要的事情是清楚地陳述問題，明確了問題的描述，才能清楚地思考問題。
以終為始，系統(tǒng)想要達(dá)到的目標(biāo)狀態(tài)是什么呢?找出一些可以用來表達(dá)目標(biāo)狀態(tài)的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù): 例如，“在許多情況下，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間不超過2秒。如果至少有95% 的關(guān)鍵任務(wù)響應(yīng)應(yīng)時(shí)間在一秒以內(nèi)，這才是我們所要的。”
這樣的描述看起來不錯(cuò)，但是——
如果用戶沒有這樣一個(gè)定量目標(biāo)呢?
這個(gè)特定的目標(biāo)有兩個(gè)量(1s和95%) ， 如果不知道其中的某一個(gè)該怎么辦呢?
更糟糕的是，如果用戶確實(shí)有特定的想法，但是這些期望是不可能實(shí)現(xiàn)的，又該怎么辦呢?
如何怎么知道什么是“可能的”或“不可能的” ?......
性能的問題診斷從問題的描述, 以終為始，循序逆推，接下來才是使用工具來應(yīng)對這些問題。
時(shí)間利器——時(shí)序圖
時(shí)序圖是 UML中指定的一種圖形，用于按照交互發(fā)生的順序顯示對象之間的交互。在可視化響應(yīng)時(shí)間方面，時(shí)序圖是一個(gè)非常有用的工具。
考慮一下繪制時(shí)序圖的比例，每個(gè)進(jìn)入的“請求”箭頭和相應(yīng)的“響應(yīng)”箭頭之間的距離與服務(wù)請求所花費(fèi)的時(shí)間成正比，可以說明圖中表示的組件是如何花費(fèi)時(shí)間的，可以“感覺”到響應(yīng)時(shí)間的相對貢獻(xiàn)。
時(shí)序圖可以幫助人們概念化響應(yīng)時(shí)間在給定的系統(tǒng)中是如何被消耗的，還可以很好地顯示同步處理線程是如何并行工作的，除了分析業(yè)務(wù)，也是性能分析的好工具。但要系統(tǒng)性思考性能，還需要一些其他的東西。假設(shè)，要修復(fù)任務(wù)的響應(yīng)時(shí)間為2048秒，在這段時(shí)間內(nèi)，運(yùn)行該任務(wù)將導(dǎo)致應(yīng)用程序服務(wù)器執(zhí)行了320,000個(gè)數(shù)據(jù)庫調(diào)用。圖3顯示了這個(gè)任務(wù)的時(shí)序圖。
在應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫層之間有太多的請求和響應(yīng)箭頭，以至于看不到任何細(xì)節(jié)。也就是說， 在一個(gè)很長的滾動條上打印時(shí)序圖并不是一個(gè)有用的解決方案。
時(shí)序圖是一個(gè)很好的工具來概念化控制流和相應(yīng)的時(shí)間流，可以作為時(shí)間上的利刃，那么有空間利刃么?
空間分析——組件描述直方圖
為了處理那些需要大量調(diào)用的任務(wù)，需要一個(gè)方便的時(shí)序集合，這樣就能理解時(shí)間如何花費(fèi)的重要模式。概要描述是響應(yīng)時(shí)間的表格分解，通常按組件響應(yīng)時(shí)間貢獻(xiàn)降序列出。
直方圖一般可以確切地顯示慢速任務(wù)在哪里消耗了時(shí)間。例如，可以推導(dǎo)出概要描述中標(biāo)識的每個(gè)函數(shù)，以及函數(shù)調(diào)用響應(yīng)時(shí)間所占的百分比，還可以推導(dǎo)出任務(wù)期間每種類型的函數(shù)調(diào)用的平均響應(yīng)時(shí)間。
如果可以深入到聚合為單個(gè)調(diào)用中持續(xù)時(shí)間，就可以知道有多少這些調(diào)用對應(yīng)于某個(gè)函數(shù)的其他調(diào)用，并且可以知道每個(gè)調(diào)用消耗了多少響應(yīng)時(shí)間。“這個(gè)任務(wù)應(yīng)該運(yùn)行多長時(shí)間? ” 使用組件描述直方圖，可以構(gòu)造問題的答案。
老碼農(nóng)認(rèn)為，這是問題診斷的第一個(gè)重要問題，這是解決性能問題的開端。
5 優(yōu)化原則——要事優(yōu)先?
性能改進(jìn)與程序使用所改進(jìn)東西的程度成正比。如果正在嘗試改進(jìn)的事情只占任務(wù)總響應(yīng)時(shí)間的5% ，那么能夠產(chǎn)生的最大影響也緊緊是總響應(yīng)時(shí)間的5% 。這意味著，我們越將焦點(diǎn)集中在直方圖的頂部(假設(shè)組件直方圖按響應(yīng)時(shí)間降序排列) ，整體響應(yīng)時(shí)間的潛在好處就越大。
但是，這并不意味著總是按照自上而下的順序處理組件的響應(yīng)，還需要考慮執(zhí)行補(bǔ)救措施的成本?？紤]組件的響應(yīng)時(shí)間直方圖，添加最佳補(bǔ)救方法可以節(jié)省多少時(shí)間，可以看到每個(gè)補(bǔ)救方法的實(shí)現(xiàn)成本。
確立優(yōu)化起點(diǎn)
那么，先采取什么補(bǔ)救措施?成本核算，尋找更好的凈收益，這才是真正需要的優(yōu)化點(diǎn)。
帶有改進(jìn)成本的組件響應(yīng)時(shí)間直方圖打開了一扇大門，讓我們可以就首先實(shí)施哪些補(bǔ)救措施做出更好的決定，為預(yù)測改進(jìn)后的性能指標(biāo)提供了一個(gè)尺度。進(jìn)一步，可以找到比預(yù)期更有效的方法，以低于預(yù)期的成本縮短響應(yīng)時(shí)間。
首先采取什么補(bǔ)救措施取決于對成本估算的信任程度?！胺浅１阋恕笔欠裾娴目紤]到了所提議的改進(jìn)可能對系統(tǒng)造成的風(fēng)險(xiǎn)呢?例如，改變這個(gè)參數(shù)或者刪除那個(gè)索引看起來非常經(jīng)濟(jì)，但是這個(gè)改變是否有潛在的破壞性?改變了一些現(xiàn)在甚至沒有想到的組件的良好性能呢?可靠的成本估算是技術(shù)能力得到體現(xiàn)的另一個(gè)領(lǐng)域。
循序漸進(jìn)中的信譽(yù)
另一個(gè)值得考慮的因素是可以通過創(chuàng)造小的勝利來獲得的信譽(yù)。也許低成本、低風(fēng)險(xiǎn)的改進(jìn)不會帶來總體響應(yīng)時(shí)間的改進(jìn)，但是它建立一個(gè)小改進(jìn)的跟蹤記錄，完全符合對于為緩慢的任務(wù)節(jié)省多少響應(yīng)時(shí)間的預(yù)測，也是有價(jià)值的。在軟件性能領(lǐng)域，預(yù)測和最終實(shí)現(xiàn)的跟蹤記錄能夠帶來必要的可信度，以影響我們的同事甚至經(jīng)理、客戶等等，他們會支持你采取越來越昂貴的補(bǔ)救措施，為企業(yè)帶來更大的回報(bào)。
需要注意的是，當(dāng)提出更大而昂貴、高風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)救方案且獲得支持時(shí)，要小心謹(jǐn)慎。信譽(yù)是脆弱的，建立很難，但推倒只需要一瞬。
減少相干風(fēng)險(xiǎn)
在實(shí)踐中，常常會出現(xiàn)修復(fù)一個(gè)任務(wù)的性能后，結(jié)果損害了另一個(gè)任務(wù)的性能。那么，在性能優(yōu)化的時(shí)候，應(yīng)該注意些什么呢?
這里，可以類比一個(gè)這樣的問題：“為了感覺涼快，是該打開窗子還是脫掉厚衣服呢?”
這就是性能優(yōu)化的最小化風(fēng)險(xiǎn)原則，確保自己本地的東西是有秩序的，盡量縮小故障域的范圍。如果除了使用一兩個(gè)程序之外，所有程序都處理得很好，那么最安全的解決方案就是將范圍本地化在這一兩個(gè)程序的修改上。
6 性能中的時(shí)空因素
在具體的性能優(yōu)化過程中，會遇到各種各樣的情況，常見要素包括數(shù)據(jù)傾斜、執(zhí)行效率、負(fù)載和延遲。
數(shù)據(jù)傾斜
當(dāng)處理處理組件響應(yīng)時(shí)間直方圖的時(shí)候，可能反復(fù)遇到這樣的問題: x個(gè)數(shù)據(jù)庫調(diào)用占用了y秒的響應(yīng)時(shí)間。如果能消除一半的調(diào)用，能消除多少不必要的響應(yīng)時(shí)間呢?答案往往出人意料，幾乎從來不是“一半的響應(yīng)時(shí)間”， 取決于我們可以消除的單個(gè)調(diào)用的響應(yīng)時(shí)間。不能假設(shè)每個(gè)調(diào)用的持續(xù)時(shí)間是平均y/x秒，語句沒有告訴我們調(diào)用持續(xù)時(shí)間是一致的。
數(shù)據(jù)傾斜是具體調(diào)用中的不一致性，出現(xiàn)傾斜的可能性使得無法對組件響應(yīng)時(shí)間提供準(zhǔn)確的答案。在不了解任何有關(guān)數(shù)據(jù)傾斜信息的條件下，可以提供的答案是，“在0到y(tǒng)秒之間的某個(gè)位置。但是，假設(shè)有具體的附加信息。就可以制定出更精確的最佳情況和最差情況估計(jì)。在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中，讀寫分離也只是大粒度分隔數(shù)據(jù)傾斜的一種方式。
運(yùn)行效率
即使整個(gè)系統(tǒng)中的每個(gè)人都很痛苦，仍然應(yīng)該首先關(guān)注業(yè)務(wù)需要修復(fù)的程序。起點(diǎn)是確保程序盡可能高效地工作。在不增加容量和不犧牲業(yè)務(wù)功能的情況下， 效率與可消除多少任務(wù)執(zhí)行的總服務(wù)時(shí)間成反比。換句話說，效率與浪費(fèi)成反比。
以下是數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序中經(jīng)常出現(xiàn)的2個(gè)有關(guān)浪費(fèi)例子:
中間層程序?yàn)槊恳恍袛?shù)據(jù)庫插入創(chuàng)建了一個(gè)獨(dú)立的 SQL 語句。它執(zhí)行了1000個(gè)數(shù)據(jù)庫prepare調(diào)用也就是1000個(gè)網(wǎng)絡(luò)IO調(diào)用 ，而本可以通過一個(gè)調(diào)用從而減少999個(gè)網(wǎng)絡(luò)IO調(diào)用來完成這項(xiàng)工作。
一條 SQL 語句涉及了數(shù)據(jù)庫緩沖上萬次，以返回一個(gè)幾百行的結(jié)果集。而一個(gè)額外的過濾語句可以返回終端用戶真正想要看到的6行，只對數(shù)據(jù)庫緩沖區(qū)訪問進(jìn)行幾十次次觸摸。
當(dāng)然，如果一個(gè)系統(tǒng)存在某些全局性問題，例如，考慮不周的索引、設(shè)置糟糕的參數(shù)、配置糟糕的硬件等等，會導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的大量任務(wù)效率低下，那么應(yīng)該修復(fù)它。但是，不要為了適應(yīng)效率低下的程序而調(diào)整系統(tǒng)，不要用權(quán)宜之計(jì)作為永久的解決方案。
解決效率低下的問題往往在解決程序本身效率低下的問題上。即使某些程序是商業(yè)化的現(xiàn)成應(yīng)用程序，從長遠(yuǎn)來看，要與軟件供應(yīng)商合作使程序更有效，而不是試圖優(yōu)化系統(tǒng)，使其盡可能高效地處理固有的低效率程序。
使程序更高效可以為系統(tǒng)中的每個(gè)人帶來巨大的好處，很容易看出減少浪費(fèi)是如何幫助修復(fù)任務(wù)的響應(yīng)時(shí)間的。
工作負(fù)載
許多人也不明白的是，讓一個(gè)程序變得更有效率，會給系統(tǒng)中其他程序帶來性能改進(jìn)，而這些程序與正在修復(fù)的程序沒有明顯的關(guān)系。這是由于負(fù)載對系統(tǒng)的影響。
負(fù)載是由并發(fā)任務(wù)執(zhí)行引起的資源競爭。這就是為什么我們的性能測試不能捕捉到生產(chǎn)后期出現(xiàn)的所有性能問題的原因。
負(fù)載的一個(gè)度量是利用率，即資源使用除以指定時(shí)間間隔內(nèi)的資源容量。隨著資源利用率的提高，用戶從該資源請求服務(wù)時(shí)的響應(yīng)時(shí)間也會增加。任何一個(gè)在高峰時(shí)間在北京開過車的人都經(jīng)歷過這種現(xiàn)象，當(dāng)交通非常擁擠時(shí)，必須在紅綠燈等候更長的時(shí)間。
軟件慢下來和汽車是不一樣的，汽車在繁忙的交通中時(shí)速30英里而在開闊的道路上時(shí)速60英里。由于CPU的每個(gè)時(shí)鐘周期有固定的指令數(shù)量，計(jì)算機(jī)軟件總是以同樣的速度運(yùn)行，但是響應(yīng)時(shí)間肯定會隨著系統(tǒng)資源的使用增加而減少。
還是時(shí)空的糾纏，隨著負(fù)載的增加，系統(tǒng)變慢的原因有兩個(gè): 排隊(duì)延遲和一致性延遲。
排隊(duì)延遲
負(fù)載和響應(yīng)時(shí)間之間的數(shù)學(xué)關(guān)系是眾所周知的。一個(gè)稱為 M/M/m 的排隊(duì)模型將響應(yīng)時(shí)間與滿足一組特定需求的系統(tǒng)負(fù)載聯(lián)系了起來。M/M/m 有一個(gè)假設(shè)，即系統(tǒng)具有“理論上完美的可伸縮性” ，盡管有一些過分，但 M/M/m 模型在性能方面還是有很多值得我們學(xué)習(xí)的地方。下圖顯示了m=8時(shí)該模型的響應(yīng)時(shí)間和負(fù)載之間的關(guān)系。
【本文來自專欄作者“老曹”的原創(chuàng)文章，作者微信公眾號：喔家ArchiSelf,id:wrieless-com】
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