服务端常见性能隐患分享

时间:2022-04-24
本文章向大家介绍服务端常见性能隐患分享,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

中午午休时,正好收到公司的培训邮件,由公司性能测试组的一名年轻的同事为我们带来压测相关的分享,这部分对俺这个以应用开发为主的程序员来说,感觉帮助很大。课上内容非常的通熟易懂,涉及了一般应用接口开发中主要的性能问题(不属于分布式大并发),实用性非常的强,本文将选取个人认为其中相对常见部分进行介绍,不足之处望大家指出,再次感谢那名牛X同事,嘿嘿。

压力测试(Stress Test)指模拟实际应用中的软硬件环境和相应系统负载情况,在此条件下,对被测系统进行长时间或超大负荷的运行,来测试系统的性能、可靠性、稳定性,因此也被称为负载测试。常见的压测工具有LoadRunner、JMeter等,前者是付费软件,内容比较复杂,适合专业的压测人员使用;后者简单免费,大部分的业务场景都够用了,非常适合开发人员自己进行压测,相关使用介绍请见:http://www.cnblogs.com/wanliwang01/p/JMeter_Base.html

压力测试的相关指标非常的多,初学时很容易迷失在其中,接下来,将通过一个表格介绍最常见的几个指标

指标

诠释

每秒事务数TPS(transaction per second)

最关键的指标,每秒能承受的并发数,需要注意的是,这儿强调的是并发(比如一秒可以顺序处理10个事务,并不能称之为是并发数,需要注意),这是最关键的生产指标

响应时间RT(Response Time)

通常关注平均响应时间、和不同分位的响应时间,比如90%要多久,99%要多久

并发数/线程数

在不同的测试工具中,对于一次用户请求有不同的名称,认为是并发的请求数即可

检查点/断言

是对结果的检查,简单来说就是response的结果是否满意的问题

事务成功率

这个也是系统的关键指标,比如当有多事务失败时,系统即使没有宕机,也被认为压力存在问题

压测还需要注意相关因素的考虑,包括并发量的大小、测试场景的选择(单一场景或复合场景)、压测服务器的环境(是单机还是集群)、测试时间的选取(10-15的通过性测试或者是8小时以上的稳定性测试)、压测结果的分析等。根据不同的要求,压测可以分为基准测试、负载测试和稳定性测试等。

在整个压测过程中,除了需要关注压测工具的反馈外,还需要注意以下关注点:数据量(是百万级、千万级或更大)、CPU/内存(可以通过zabbix查看iis wp的情况、用jmx查看java应用的情况)、IO/网络速度、数据库(可以通过数据库的慢日志来查找问题)的情况等。

接下来进入本文的重点,即性能案例的分享,虽然都比较简单(简化了场景),但在工作中常常会因为疏忽而遗漏,而造成比较大的影响,希望大家都能避免接下来的问题,每天都准时回家陪老婆孩子,哈哈。

1.dotNet内存托管(内存泄漏)

在应用开发中,我们常常会依赖于第三方组件(无论是本公司还是其他公司提供),部分的组件存在不完善的问题。比如一些托管资源并不会隐式回收,这时就需要手动的释放,比如Client.Close()。处理这类问题可以通过观察应用的内存使用,如果一段时间内服务没有很高负载,但内存消耗仍然高居不下时,往往是这类问题,可以选用单一场景,查看堆内存使用情况的方式来进一步定位。

2.设计不合理

通常与社交相关的场景,都涉及很大的数据量,这时如果产品设计不合理,就会出现资料大量消耗的问题,这类问题主要通过评审会议来发现。比如我要关注一个朋友,如果实时的将其所有的文字和图片信息都通过过来,就会有巨大的信息量,通过分页(部分)查询和异步同步的方式可以解决此类问题。

3.JVM参数设置不合理

这个主要和JVM的GC有关,如果没有设置合理的老生代和永久代的大小,就很容易触发Full GC(Global GC),可以通过配置jvm相关参数来解决,在上线前一定要注意检查。

4.数据库的隐式转化

这个问题,对于.NET程序员来说,一点也不陌生,SQL Server非常的智能,能帮助我们优化SQL语句而避免全表扫描,但也因为其带来一些问题,比如字符串类型的隐式转换。当数据库的字段类型为char(20)时,如果我们将DAO层的DBType设置为String就会出现字符串类型的隐式转换,因为这儿会将nchar转化为char,这个操作会消耗数据库大量的性能,可以通过执行计划发现。因此,需要习惯将char对应到DBType.AnsiString,varchar对应到DBType.String.

5. 特殊场景

这儿的特殊指一般不容易发生,很难重现的场景,往往会出现在与配置相关的场景中。比如写10条配置信息到Redis,如果出现10个并发的情况,如果代码不完善,就可能在Redis中产生100条记录,这会明显影响系统的性能。由于这种情况,往往只会在初次配置时发生,因此很难排查,需要在日常代码的编写中,养成考虑并发问题的习惯。

6.IIS Threads过多

这部分我的印象比较深,刚开始学习多线程编程时,觉得非常的炫酷,因此偏向于起一个线程去处理耗时的操作,比如数据库相关操作。当系统调用频繁时即压力很大时,会创建非常多的新线程和数据库连接,最终导致iis中大量线程处于wait状态,即使请求数下降,线程数和系统消耗不能回落,这部分可以考虑使用单例模式解决,减少资源的消耗。

7.线程block

这部分需要提高代码能力,无论是使用系统管理的线程池或者是.NET中提供的异步编程模型,都可以得到一定的解决。一定要记住的是,即使是.NET线程,也是需要消耗很多系统资源的,在使用时一定要注意对其进行管理。记得的一个例子是,通过多线程写日志,当TPS从200变为300时,RT直接从30ms变为800ms,出现了数量级的变化,最后发现是因为写日志造成的block。在压测过程中,尤其要注意RT数量级的变化,如果出现,必须引起重视。

8.Java/dotNET反射

反射通常与框架有关,有时个人为了简化代码,也会自己编写一个小框架,这是一定需要性能问题,如果接口有一定的性能要求,且自身不能很好的使用反射时(主要熟悉反射元数据的缓存甚至动态发射元数据),还是推荐出点体力。

9.mysql索引失效

这个问题也非常的常见,由于SQLServer的SQL优化的强大,造成个人在编写SQL语句时常常不注意细节。但当使用MySQL时,就需要严格的按照SQL标准来编写查询代码了,不然就会出现索引失效的情况,比如组合索引不按照顺序来编写(遵循最左前缀匹配原则)、勿用函数(比如DateDiff等时间日期函数,可以通过应用程序计算的方式处理)等,这部分可以说是最常见的性能调优点了。

10.锁问题(间隙锁)

比如在一个事务中同时使用delete/update和insert语句,当出现并发状况时,会出现大量事务失败的情况,解决方案就是分析事务,尽可能将其分解到两个事务中。

11.Linux内核配置问题(与运维相关)

这部分与操作系统内核的配置有关,比如Linux默认的内核配置tcp连接是不能重用的,然而当并发量变大时,比如每秒4000TPS,就会出现大量连接Time_wait的情况,如果继续积聚,就会消耗完所有的连接,最终造成服务不可用的情况。解决个问题只需要在网络中添加tcp_tx_used的配置即可,这是连接数就可以稳定在4000+左右,这儿想说的是,如果所有可能情况都排查了,就可以考虑操作系统级别的问题了哈。

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索! J