网站架构之性能优化

浏览数：24 / 时间：2015年06月09日

网站架构中最核心的几个要素包括：性能，可用性，伸缩性，扩展性和安全性，而性能又是其中最为重要的，本篇简要说下网站性能优化方面所需做的一些事情；

1. 网站性能问题概要

性能问题	说明
产生原因	大都是在用户高并发访问时产生的
主要工作	改善高并发用户访问情况下的网站访问速度
主要目的	改善用户体验，让用户觉得网站很快，一切的产品都必须站在用户的角度考虑问题

2. 网站性能测试

站在不同的视角，所关注的网站性能是不一致的：

视角	关注点	说明
用户视角	用户打开浏览器网页的响应速度，网页能再多长时间内打开，一般超过3秒就会感觉比较慢了	用户感受到的时间主要包括网络通信、服务器处理、浏览器解析时间
开发视角	主要关注应用程序本身及其子系统的性能	例如应用程序本身各业务耗时、并发量、程序是否稳定等
运维视角	更关注基础设施性能和资源利用率	如运营商带宽能力，服务器硬件配置，网络、服务器资源利用率等

站在开发、测试人员角度，性能测试的主要指标：响应时间、并发数、吞吐量、服务器各性能指标；

性能指标	说明	测试方法
响应时间	从发出请求开始到收到最后响应数据所花费的时间	一般计算多次重复请求所花费的总响应时间，再除以请求次数
并发数	系统能够同时处理请求的数目，也代表了同时发起请求的用户数	多线程模拟并发用户
吞吐量	单位时间内系统处理的请求数量，体现出系统的整体处理能力，一般常使用TPS（每秒事务数）、HPS（每秒处理HTTP请求数）、QPS（每秒处理查询数）	不断增加并发数量，查看响应时间的变化曲线
服务器各性能指标	包括系统负载、内存使用、磁盘使用、CPU使用、网络I/O等	设定阈值，超过阈值报警

资源消耗与TPS性能曲线图：

并发用户访问响应时间曲线图：

3. 性能优化

根据性能测试，定位产生性能问题的具体原因，找到瓶颈点，逐步优化；

一般性能优化分为Web前端性能优化、应用服务器性能优化、存储服务器性能优化；

Web前端性能优化

1. 浏览器访问优化

优化方法	造成性能问题的原因	主要手段
减少http请求	HTTP无状态，每次请求服务端都需要启动独立线程去处理，开销较大	合并CSS、JS文件，合并图片（可通过CSS偏移来解决显示问题）
使用浏览器缓存	静态资源更新频度低，不宜每次都重新获取	设置HTTP头信息中的Cache-Control和Expires属性，可设定浏览器缓存
压缩	静态资源中一些无用的空格，回车等占据了大量字节，造成每次网络传输浪费不必要的流量	可使用GZip对CSS、JS等文件进行压缩
CSS与JS位置	浏览器是下载完全部CSS后才会对页面进行渲染，加载JS后则立即执行	一般将CSS放在页面最上面，JS放在页面底部
减少Cookie传输	Cookie会包含在每次的请求和响应中，太大的Cookie会影响数据传输	尽量减少Cookie中传输的信息量，静态资源使用独立的域名访问，关闭Cookie

2. CDN加速

上面说了，CDN的本质仍然是缓存，将数据缓存在离用户最近的机房，提升访问速度，降低中心机房服务器的压力；
CDN能够缓存的一般都是静态资源，如图片，文件，视频，CSS，JS等，将访问频度高的静态资源放到CDN中；

3. 反向代理

反向代理作用	说明
保护网站安全	所有请求到达的第一层都是反向代理服务器，隔离了用户和网站服务器
缓存	将静态资源缓存在反向代理服务器，减轻Web服务器压力，提升访问速度
负载均衡	应用服务器有多台的话，使用反向代理做负载均衡是不错的选择，如Nginx

应用服务器性能优化

1. 分布式缓存

网站性能优化第一定律：优先考虑使用缓存优化性能

缓存的本质是内存Hash表，数据以Key/Value的形式存储在Hash表中，时间复杂度O(1)，Hash表存储如下图所示：

技术分享

只要是缓存，就会涉及到缓存未命中与缓存失效问题，因此，缓存中的数据一般都是读取比例很高，很少变化的数据；
不合理的使用缓存意义不大，还可能降低网站性能，不合理使用缓存可能造成的影响如下表所示：

不合理使用缓存情况	原因
频繁修改的数据	缓存很快会失效，徒增系统负担
没有热点的访问	不遵循二八定律，所有数据访问频度基本相同的情况，使用缓存基本没意义
数据不一致与脏读	缓存会设置失效时间，超时后会重新加载，也会造成短时间内数据不一致问题，如修改了数据，实时同步缓存，又会造成系统开销较大问题，需要权衡
缓存可用性	当缓存大面积失效时或缓存服务崩溃时，会对后端数据库造成突发性的高并发访问，瞬间压力过大，可能导致数据库服务器宕掉，造成雪崩；可通过分布式缓存服务器集群来提高缓存的可用性；
缓存穿透	不恰当业务或攻击，持续请求不存在数据，缓存中没有该数据，所有请求全部落到数据库服务器上，造成雪崩，可将不存在数据也缓存起来，设为null来解决此问题；

分布式缓存—Memcached，分布式内存对象缓存系统，K/V存储，具体流程:

1. 检查客户端请求的数据是否在Memchahe中存在，如存在，直接将数据返回；
2. 如果请求数据不在Memcache中，去查询数据库，把从数据库中获取的数据返回给客户端，同时把数据缓存到Memcache；
3. 每次更新数据库，同时更新Memcache中的数据，保证数据一致性；
4. 当分配空间使用完毕后，使用LRU策略替换数据；

　　Memcached的分布式算法——一致性哈希，不再展开讨论，比较简单；

Memcached服务端通信模块基于Libevent（支持事件触发的网络通信程序库），服务器集群之间互不通信，能做到线性伸缩；

2. 异步操作

技术分享

可使用消息队列将请求调用异步化，发送的请求发送给消息队列后立即返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库；

在高并发情况下，使用消息队列，能够有效降低数据库服务器压力，降低用户端响应延时；

消息队列可以消除高并发下的访问高峰，消峰效果如下图所示：

3. 使用集群

在高并发下，可使用负载均衡技术构建应用服务器集群，将请求分发到多台应用服务器来处理，降低单台服务器压力，提升响应速度；

4. 代码优化

关注点	说明	优化
多线程	多线程优势是充分利用CPU资源，加速请求处理速度；对于Web应用，用户请求的多线程通常被Web服务器容器管理；最需注意的问题：多线程安全	最佳线程数： [任务执行时间/(任务执行时间 - IO等待时间)] * CPU核数；多线程对资源修改必须加锁
资源复用	尽量减少开销很大的系统资源的创建和销毁，如数据库连接，网络通信连接，线程、复杂对象等；	资源复用主要使用： 1. 单例（如Spring中默认构造的对象都是单例） 2. 对象池（如各种连接池，线程池，因为连接、线程都是对象，其实各种池都是对象池）
数据结构	好的数据结构和算法的使用是程序性能保障的核心	——
垃圾回收	尽量了解所使用语言的垃圾回收算法，了解其本质后，在设计程序时能避免一些不良的设计，有助于程序优化和参数调优，编写内存安全的代码	比较流行的垃圾回收算法主要由引用计数、标记清除以及分代回收等