迪克猪的博客
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56|套路篇:优化性能问题的一般方法

CPU 优化

CPU 性能优化的核心,在于排除所有不必要的工作、充分利用 CPU 缓存并减少进程调度对性能的影响。

  • 第一种,把进程绑定到一个或者多个 CPU 上,充分利用 CPU 缓存的本地性,并减少进程间的相互影响。
  • 第二种,为中断处理程序开启多 CPU 负载均衡,以便在发生大量中断时,可以充分利用多 CPU 的优势分摊负载。
  • 第三种,使用 Cgroups 等方法,为进程设置资源限制,避免个别进程消耗过多的 CPU。同时,为核心应用程序设置更高的优先级,减少低优先级任务的影响。

内存优化

第一种,除非有必要,Swap 应该禁止掉。这样就可以避免 Swap 的额外 I/O ,带来内存访问变慢的问题。

第二种,使用 Cgroups 等方法,为进程设置内存限制。这样就可以避免个别进程消耗过多内存,而影响了其他进程。对于核心应用,还应该降低 oom_score,避免被 OOM 杀死。

第三种,使用大页、内存池等方法,减少内存的动态分配,从而减少缺页异常。

磁盘和文件系统 I/O 优化

第一种,也是最简单的方法,通过 SSD 替代 HDD、或者使用 RAID 等方法,提升 I/O 性能。 第二种,针对磁盘和应用程序 I/O 模式的特征,选择最适合的 I/O 调度算法。比如,SSD 和虚拟机中的磁盘,通常用的是 noop 调度算法;而数据库应用,更推荐使用 deadline 算法。

第三,优化文件系统和磁盘的缓存、缓冲区,比如优化脏页的刷新频率、脏页限额,以及内核回收目录项缓存和索引节点缓存的倾向等等。

网络优化

首先,从内核资源和网络协议的角度来说,我们可以对内核选项进行优化,比如:

  • 可以增大套接字缓冲区、连接跟踪表、最大半连接数、最大文件描述符数、本地端口范围等内核资源配额;
  • 可以减少 TIMEOUT 超时时间、SYN+ACK 重传数、Keepalive 探测时间等异常处理参数;
  • 还可以开启端口复用、反向地址校验,并调整 MTU 大小等降低内核的负担。

其次,从网络接口的角度来说,我们可以考虑对网络接口的功能进行优化,比如:

  • 可以将原来 CPU 上执行的工作,卸载到网卡中执行,即开启网卡的 GRO、GSO、RSS、VXLAN 等卸载功能;
  • 可以开启网络接口的多队列功能,这样,每个队列就可以用不同的中断号,调度到不同 CPU 上执行;
  • 可以增大网络接口的缓冲区大小以及队列长度等,提升网络传输的吞吐量。

最后,在极限性能情况(比如 C10M)下,内核的网络协议栈可能是最主要的性能瓶颈,所以,一般会考虑绕过内核协议栈。

  • 可以使用 DPDK 技术,跳过内核协议栈,直接由用户态进程用轮询的方式,来处理网络请求。同时,再结合大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制,优化网络包的处理效率。
  • 还可以使用内核自带的 XDP 技术,在网络包进入内核协议栈前,就对其进行处理。这样,也可以达到目的,获得很好的性能。

应用程序优化

性能优化的最佳位置,还是应用程序内部。

第一,从 CPU 使用的角度来说,简化代码、优化算法、异步处理以及编译器优化等,都是常用的降低 CPU 使用率的方法,这样可以利用有限的 CPU 处理更多的请求。

第二,从数据访问的角度来说,使用缓存、写时复制、增加 I/O 尺寸等,都是常用的减少磁盘 I/O 的方法,这样可以获得更快的数据处理速度。

第三,从内存管理的角度来说,使用大页、内存池等方法,可以预先分配内存,减少内存的动态分配,从而更好地内存访问性能。

第四,从网络的角度来说,使用 I/O 多路复用、长连接代替短连接、DNS 缓存等方法,可以优化网络 I/O 并减少网络请求数,从而减少网络延时带来的性能问题。

第五,从进程的工作模型来说,异步处理、多线程或多进程等,可以充分利用每一个 CPU 的处理能力,从而提高应用程序的吞吐能力。