常见性能瓶颈定位分析

压测过程中TPS上不去?请求响应时间过长?

  • 硬件资源不足:服务器的CPU、内存、磁盘等硬件资源不足,无法支撑高并发的请求处理。可以通过增加硬件资源或者优化服务器配置来提升TPS。
  • 网络带宽限制:网络带宽不足,导致服务器无法及时响应请求。可以通过增加网络带宽或者优化网络传输方式来提升TPS。
  • 数据库性能问题:数据库的读写性能不足,无法满足高并发的请求。可以通过优化数据库结构、索引、查询语句等方式来提升数据库性能。
  • 代码逻辑问题:应用程序中存在性能瓶颈或者死循环等问题,导致请求处理速度变慢。可以通过代码优化来提升性能。也可能存在死锁或其他同步问题导致线程或进程阻塞,从而影响TPS。
  • 压测/肉机配置问题:压测工具的配置(如压测肉机数量、压测脚本、场景设计等)可能影响TPS的表现。如压力机可能无法虚拟出预期的用户数,或者压测脚本和场景设计不合理,都会导致TPS无法提升。
  • 负载均衡:负载均衡器配置不当可能导致请求分配不均,从而影响性能。检查负载均衡策略,优化配置。
  • 依赖服务问题:应用程序依赖的第三方服务性能不稳定或者响应速度较慢,导致整体性能受限。可以通过替换或者优化第三方服务来提升性能。
  • 中间件瓶颈:如消息队列堵塞,或有其他排队机制导致无法绕过队列进行高并发请求。
  • 服务配置问题:系统的配置参数不合理,如线程池大小、连接池配置等,也会导致响应时间增。

常见性能瓶颈定位分析

1、应用cpu瓶颈如何定位分析

定位

  • 导致应用cpu使用率高,并且使用核数超出机器的核数(如:申请的机器是4核16G,但核数最大显示6核),有可能是经常上下文切换频繁导致的(上下文切换:就是当前进程请求某种资源(如IO操作)而无法立即得到满足,需要切换到其他进程执行,等待资源就绪后再切换回来);
  • 程序使用复杂的算法如加/解密,或代码bug导致。

分析

  • 减少上下文切换频繁,可以让配置进程数与压测的机器核数一样(因为一个核就有一个进程),配置完成再查看;
  • 如果配置好重新压测,cpu使用率依旧还是高,可以看看io是否很高(io操作:读取和写入磁盘上的文件或数据),如果io高,那么有可能出现堵塞;
  • 如果压测的请求响应时间也比较大,io和cpu也很高,那么有可能是代码有问题,查看火焰图,查看代码耗时是否比较大,还有mysql监控是否有慢查询等,或者连接数比较少导致;
  • 如果火焰图代码部分,有耗时比较大并且有慢查询的,可以进行sql语句优化;
  • 如果连接数比较少,设置大一点连接数去重新压,再观察性能情况;

如果这些都配置好都修改好,还是有问题,可以考虑加资源或者考虑该业务是否可以进行异步处理来提高性能。

2、应用内存瓶颈如何定位分析

定位

在压测过程中,可以借助使用监控工具实时监测服务的内存使用情况,定期获取内存快照,监控的主要指标包括内存占用率、内存使用量、内存泄漏等。

分析

查看内存在压测完成后,过一段时间是否有下降趋势。如果没有下降趋势,查看火焰图,查看代码属于哪个函数使用的内存占比大导致,然后优化应用/服务代码后重新压,压测完成再过一段时间查看内存是否有下降,对比优化前后内存使用情况,确认优化措施是否有效。

3、应用磁盘瓶颈如何定位分析

定位

监控磁盘I/O,可使用系统监控工具(如Linux的 iostat、iotop,Windows的Resource Monitor等)实时监控磁盘读写速度、等待时间等指标,看是否存在过高延迟或读写速率过低的情况。

分析

一般磁盘瓶颈就是io高,io高的话一般都是磁盘读写比较大导致,导致磁盘读写比较大,可能以下几种原因导致:

  • 读写的数据太大导致;
  • 开发写的代码有问题;
  • 可能带宽比较小导致;
  • sql语句写的不规范导致,或者数据库连接数比较少导致,也有可能是mysql配置参数问题,如:数据库缓存配置小,导致不够用,才一直进行磁盘的读写操作。

如果代码都没问题,连接数都没问题,myslq配置也正确,但io还是很高的,可以增加资源来解决后继续进行压测。

4、数据库内存瓶颈如何定位分析

定位

  • 监控数据库内存使用情况:在压测过程中,使用监控工具实时监测数据库的内存使用情况,包括内存占用量、缓冲池使用情况等;可以通过数据库管理工具或者操作系统工具来监控。
  • 分析数据库缓冲池:查看数据库的缓冲池配置,了解缓冲池的大小、命中率等;如果缓冲池命中率低或者缓冲池过小,可能会导致频繁的磁盘读取,从而影响性能。
  • 检查数据库索引:检查数据库表的索引情况,确定是否存在缺失或者无效的索引;缺失或者无效的索引可能导致数据库执行大量的全表扫描,增加了磁盘IO的负担。
  • 分析数据库查询语句:分析服务对数据库的查询语句,了解查询的复杂度和效率;复杂且低效的查询语句可能会导致数据库内存的过度消耗,从而影响性能。
  • 查看数据库日志:查看数据库的错误日志和慢查询日志,了解是否存在异常和性能较差的查询;通过分析日志可以找出潜在的性能问题和优化的方向。
  • 检查数据库配置:检查数据库的配置参数,例如内存限制、并发连接数等;如果配置参数不合理,可能会导致内存不足或者并发连接过多,从而影响性能。

分析

数据库使用内存高,一般是请求接口需大量的内存进行存储数据,如果内存不够用,会导致请求的接口失败,接口请求失败会导致响应慢等,还有可能会一直分配内存,导致有阻塞从而导致io高,磁盘读写也高,cpu使用率也高,网络io也会高,导致失败不断请求,网络io肯定高,可以新增资源通过负载均衡来解决。

根据分析结果,优化数据库查询语句和索引,例如调整查询条件、添加合适的索引等;同时,也可以考虑调整数据库的配置参数,如增加内存限制、调整并发连接数等。

5、网络io瓶颈如何定位分析

定位

可以通过使用网络监控工具如 Wireshark、netstat 命令等,来查看网络流量、带宽使用率、包丢失率、延迟等指标。如果这些指标异常,可能是网络IO瓶颈。

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