图解性能优化

第1章　性能的基础知识　　1

1.1　学习性能所必需的知识　　2

1.2　算法的优缺点与学习方法　　4

1.2.1　什么是算法　　4

1.2.2　算法的基础　　5

1.2.3　学习算法的窍门　　7

1.3　算法的应用实例及性能的差异　　8

1.3.1　日常生活中算法的例子　　8

1.3.2　对性能的影响程度　　9

1.3.3　评价算法的指标　　11

学习信息科学的重要性　　13

1.4　响应与吞吐的区别　　14

系统工程师学习编程的重要性　　16

1.5　算法的具体例子　　16

1.5.1　数组与循环处理　　16

1.5.2　链表与循环处理　　19

1.5.3　树与查找　　21

1.5.4　散列算法　　25

1.5.5　队列　　28

1.5.6　栈　　32

1.5.7　排序（快速排序）　　34

1.5.8　缓存①（回写）　　36

1.5.9　缓存②（直写）　　38

DMBS是数据结构与算法的宝库　　38

1.5.10　锁与性能　　40

【高级篇】锁的机制是如何实现的　　42

【高级篇】性能优劣不能只看正常情况　　44

第2章　性能分析的基础　　45

2.1　性能分析从测量开始　　46

2.2　什么是必要的性能信息　　46

2.2.1　“分段查找”原则　　46

2.2.2　性能信息的3种类型　　48

2.2.3　系统的模型与性能故障时的运作情况　　50

2.2.4　数据的种类及分析的窍门　　53

2.3　性能分析中的重要理论　　54

2.3.1　等待队列理论的术语　　55

2.3.2　计算等待队列的平均等待时间　　56

2.3.3　使用率和等待队列的例子　　57

2.3.4　 实际上可以获取哪些信息　　59

需要定期确认性能吗？　　61

2.4　OS的命令　　61

2.4.1　 sar　　62

2.4.2　vmstat　　64

时间同步非常重要　　66

2.4.3　ps　　66

2.4.4　netstat　　68

2.4.5　iostat　　70

2.4.6　top　　73

2.4.7　数据包转储（wireshark、tcpdump等）　　74

2.4.8　pstack　　76

2.4.9　系统调用（strace等）　　78

2.4.10　Profiler　　80

2.4.11　Windows环境　　81

第3章　实际系统的性能分析　　85

3.1　Web/AP服务器与Java/C应用程序　　86

3.1.1　Web服务器的访问日志　　86

3.1.2　应用程序、AP服务器的日志　　87

3.2　DB服务器的性能测量　　90

3.2.1　DBMS的性能测量的原理　　90

3.2.2　性能分析告一段落　　92

批处理的性能测量　　93

3.3　存储性能分析的思路　　94

3.3.1　存储的相关术语　　94

3.3.2　存储性能分析的思路：重视IOPS　　96

3.4　网络性能分析的思路　　100

性能故障数据应该保存多久？　　102

3.5　调查原因　　102

3.5.1　初学者容易掉入的陷阱　　103

3.5.2　应有的态度　　106

获取各种性能信息的时间要吻合吗？　　108

3.5.3　实际的调查流程　　108

性能分析的理想工具　　111

第4章　性能调优　　113

4.1　性能与调优　　114

4.1.1　现实中的性能　　114

4.1.2　在现场要保持“大局观”　　117

4.2　性能调优的准则　　118

4.2.1　设定既不能太粗也不能太细，要刚刚好　　119

4.2.2　调优要循序渐进　　120

4.2.3　通过重复使用来提速　　121

4.2.4　汇总处理（集中、Piggyback）　　121

4.2.5　提高速度与实现并行　　123

4.2.6　纵向扩展与横向扩展　　124

4.2.7　局部性　　124

编译器会与RDBMS走上同一条道路吗？　　125

4.3　现场可以使用的技巧　　126

4.3.1　省略循环，减少投接球　　126

4.3.2　访问频率高的数据存放入键值存储或散列表中　　127

4.3.3　访问频率高的数据放在使用位置附近　　127

4.3.4　把同步变成异步　　128

4.3.5　带宽控制　　130

4.3.6　LRU算法　　131

4.3.7　分割处理或者细化锁的粒度　　131

4.3.8　使用不丢失的回写缓存　　132

4.3.9　使用多层缓存　　132

4.3.10　使用巨帧和高速网络　　132

4.3.11　负载均衡、轮询　　133

4.3.12　关联性、绑定、粘滞会话　　134

4.3.13　 写时复制　　135

4.3.14　日志　　136

4.3.15　压缩　　137

4.3.16　乐观锁　　137

4.3.17　列式数据库　　138

4.3.18　服务器的性能设置中，初始值=最大值？　　139

4.4　实际业务中碰到的性能问题　　139

4.4.1　性能比较的参考数据　　139

4.4.2　缓存命中率并不一定要高　　140

4.4.3　存储的调优方针　　141

4.4.4　虽然容量足够，但还是添加磁盘　　141

4.4.5　从性能角度看文件分割　　142

4.4.6　 90百分位　　143

4.4.7　读取与写入的比例　　143

4.5　调优的例子　　144

4.5.1　例1：2层循环中select语句的执行　　144

4.5.2　例2：偶尔出现性能下降　　147

等待队列的前面发生了什么？　　149

第5章　性能测试　　151

5.1　性能测试的概要　　152

5.1.1　 项目工程中的性能测试　　152

5.1.2　不同职责的性能测试相关人员　　153

5.2　常见的失败情况：9种反面模式　　156

5.2.1　不能在期限内完成　　156

5.2.2　性能很差！解决不了性能问题　　157

5.2.3　由于没有考虑到环境差异而导致发生问题　　158

5.2.4　压力场景设计不完备导致发生问题　　159

5.2.5　没有考虑到缓冲、缓存的使用而导致发生问题　　159

5.2.6　没有考虑到思考时间而导致发生问题　　160

5.2.7　报告内容难以理解导致客户不能认同　　162

5.2.8　客户因为存在不信任感而不能认同　　163

5.2.9　测试很花时间　　164

5.3　性能测试的种类　　167

5.3.1　实施的周期　　168

5.3.2　狭义的性能测试　　169

5.3.3　临界测试（临界性能、回退性能、故障测试）　　169

5.3.4　基础设施性能测试　　174

5.3.5　应用程序单元性能测试　　178

5.3.6　耐久测试　　179

5.3.7　关联领域　　180

5.4　项目工程中考虑的性能测试　　181

5.4.1　需求定义　　181

5.4.2　项目规划　　186

5.4.3　【基本设计】选择系统　　187

5.4.4　【基本设计】性能测试环境　　188

5.4.5　【基本设计】其他与性能设计相关的事项　　191

5.4.6　【性能测试设计】测试计划的细节　　192

5.4.7　【性能测试设计】人员配备与联络体制　　194

5.4.8　【基础设施集成测试】基础设施性能测试　　195

5.4.9　【集成测试】多并发运行测试　　197

5.4.10　【系统测试】压力测试、临界测试、耐久测试　　197

5.4.11　【运维测试】性能监控测试、故障测试　　198

5.4.12　【交付】性能测试结果的验收报告　　198

5.4.13　【运维】初期运行确认　　199

5.5　性能测试的课题与必要的技巧　　200

5.5.1　性能预估能力　　200

5.5.2　高效的反复实施能力　　202

5.5.3　Oracle Application Testing Suite的使用效果　　203

第6章　虚拟化环境下的性能　　209

6.1　虚拟化与性能　　210

6.2　虚拟化的概要　　211

6.2.1　什么是服务器虚拟化　　211

6.2.2　虚拟化的种类　　212

硬件辅助虚拟化　　214

6.3　服务器虚拟化的主要技术（过载使用）　　215

6.3.1　CPU的虚拟化技术　　215

6.3.2　内存的虚拟化技术　　218

6.4　虚拟化环境下性能的相关知识与分析方法　　225

6.4.1　性能分析的工具　　225

6.4.2　CPU的性能管理　　226

6.4.3　内存的性能管理　　231

6.4.4　存储的性能管理　　234

还没使用DRS吗？　　237

6.4.5　网络的性能管理　　240

延迟灵敏度功能　　243

第7章　云计算环境下的性能　　245

7.1　云计算环境下性能的相关知识　　246

7.1.1　云计算环境下性能会变差吗　　246

7.2　云计算与本地部署的差异　　247

7.2.1　云计算的定义　　248

7.2.2　从云计算的特点来看与本地部署环境的不同　　248

云计算实现的终极全球化　　251

7.2.3　云计算的实现形态　　251

混合结构的成本管理就是使用实物期权实现的投资组合管理　　252

7.2.4　从云计算的服务模式来看其与本地部署的差别　　253

云计算环境中可以把盈亏平衡点图形化（独自SaaS提供的最优费用模型）　　254

7.2.5　把握资源的变动因素与固定因素　　254

7.3　云计算环境的内部结构与最佳应用程序架构　　262

7.3.1　集中式？分布式？　　262

7.3.2　紧耦合？松耦合？　　264

7.3.3　SOAP？REST？　　265

能够把握抽象化的云计算环境的美国人——图与想象的重要性　　268

7.3.4　前端的分布式处理：网络的访问方法　　269

7.3.5　后端的分布式处理：数据存储的知识（从ACID到BASE）　　271

7.3.6　提高TCP通信的速度　　272

7.3.7　提高对象存储的速度　　272

7.3.8　C语言？Java语言？还是脚本语言？　　273

7.3.9　云计算环境下高性能服务的架构　　274

7.3.10　开放迁移与云计算迁移　　277

7.3.11　推测云计算的内部结构　　278

7.4　云计算环境下性能分析的方法　　278

7.4.1　获得云计算环境的基准数据的价值与不断进化的性能值　　278

性能领域是理科工程师的特权？　　280

7.4.2　Web系统的基本分析方法　　281

7.4.3　批处理系统的基本分析方法　　282

7.4.4　云计算的自动扩展功能　　283

7.4.5　解析云计算环境中的复杂信息的统计方法　　284

7.5　云计算环境中开发阶段的思维方式　　285

7.5.1　估算（基本设计）　　286

7.5.2　性能测试（系统测试）　　287

7.5.3　项目管理　　287

云计算环境下，经营者也需要关注详细的性能数据吗？　　288

7.6　云计算环境中运维阶段的思维方式　　289

7.6.1　容量管理　　289

阈值设置与系统安全系数、标准化的价值　　290

7.6.2　故障发生时的降规模容量运维　　292

7.6.3　生命周期与更新　　293

云计算实现的DevOps中性能调优的高效化　　294

参考文献　　296

作者简介　　297

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