常见性能优化策略的总结
2024-07-29 15:59:16 1 举报AI智能生成
程序常见的性能优化策略总结，有问题可以跟着导图一步一步去排查解决。以图形化的方式展示，帮助开发人员系统化地思考和分析程序的性能问题，找到合适的优化策略。可以作为知识整理和分享的工具，帮助开发人员将性能优化策略进行分类和总结，并与团队或其他开发者分享。 程序常见的性能优化策略思维导图是展示程序性能优化策略的工具，它通过节点和连接线的方式，将不同的性能优化策略组织在一起，形成一个结构清晰、易于理解的思维导图。 总之，程序常见的性能优化策略思维导图是一种帮助开发人员理解、分析和选择性能优化策略的工具，可以提高程序的性能和效率。
作者其他创作
大纲/内容
数据库调优
SQL调优
定位问题SQL
1.分析SQL执行计划:通过观察SQL执行计划，了解查询的性能瓶颈，从而定位问题SQL
2.使用EXPLAIN命令:在SQL语句前加上EXPLAIN关键字，可以查看查询的执行过程和优化建议,帮助定位问题SQL
3.监控数据库性能指标:关注数据库的CPU、内存、磁盘和网络等资源使用情况，通过对比阈值发现异常SQL,从而定位问题SQL
使用explain、profile等工具逐步调优
1.分析查询执行计划:通过explain工具，了解查询的执行过程和性能瓶颈，从而针对性地进行优化。
2.逐步调整索引:根据explain结果，合理创建或调整索引，提高查询效率。
3.优化SQL语句:避免使用子查询、临时表等影响性能的操作，简化SQL语句结构。
4.数据库参数调优:根据系统实际情况，调整数据库配置参数，如缓冲区大小、连接数等，提高数据库性能。
5.定期维护数据库:清理无用数据、重建索引等，保持数据库良好运行状态。
经过测试达到效果后上线
数据库结构优化
合理设计数据库表结构
1.选择合适的数据类型:根据实际需求选择合适的数据类型，以减少存储空间和提高查询效率。
2.使用索引:为经常用于查询条件的列创建索引，加速查询速度。
3.限制列长度:合理设置列的最大长度,避免不必要的存储空间浪费。
4.避免使用NULL值:尽量减少表中的NULL值，以提高查询效率。
5.定期分析和优化表结构:根据业务变化和性能指标调整表结构，保持数据库高效运行。
优化索引
1.选择合适的索引类型;B树、哈希、位图等，根据数据特性和查询需求进行选择。
2.创建覆盖索引:尽量让索引包含所有需要查询的字段，减少回表操作。
3.限制索引列的长度:避免索引过长，影响查询性能。
4.使用前缀索引:如果某些列具有相同的前缀，可以创建前缀索引，提高查询效果
5.合并索引:将多个相关字段合并为一个索引，减少索引碎片，提高查询速度。
6.删除不必要的索引:定期检查索引的使用情况，删除不再使用的索引，节省存储空间。
7.优化索引结构:合理设置索引的排序顺序，降低维护成本。
分表分库
1.分表分库:根据业务需求，将大表拆分为小表，提高查询效率。
2.垂直拆分:按功能模块将数据分布到不同的数据库中，降低单个数据库的压力。
3.水平拆分:将数据按照某种规则分布到多个数据库服务器上，实现负载均衡。
4.读写分离:将读操作和写操作分别在不同的数据库服务器上执行，提高性能。
5.数据库索引优化:合理创建索引，提高查询速度。
6.SQL优化:避免使用低效的SQL语句，提高查询性能。
7.缓存策略:利用缓存技术减少对数据库的访问，提高系统性能。
硬件优化
升级硬件配置
1.升级内存:提高系统运行速度，减少缓存和交换空间的需求。
2.更换更快的固态硬盘:提高数据读写速度,缩短系统启动时间。
3.增加CPU核心数:提高多任务处理能力，提升整体性能。4.优化网络配置∶提高网络传输速度,降低延迟。
优化磁盘I/O
1.使用缓存:将常用数据和查询结果存储在内存中，减少磁盘I/O。
2.读写分离:将读操作和写操作分别分配给不同的磁盘，提高性能。
3.调整文件系统参数:根据应用需求调整文件系统的参数，如IOPS、缓存大小等。
4.使用RAID:通过组合多个磁盘,提高数据读写速度和可靠性。
5.优化磁盘布局:将热数据存储在高速磁盘上，冷数据存储在低速磁盘上。
6.压缩和归档:对数据进行压缩和归档，减少磁盘空间占用，提高读写速度。
7.使用SSD:固态硬盘具有更高的读写速度和更低的延迟，可以显著提高性能。
8.监控和分析:定期监控磁盘I/O性能，找出瓶颈并进行优化。
优化内存使用
1.合理分配内存:根据应用程序的实际需求，为不同类型的数据分配合适的内存空间，避免内存浪费。
2.使用缓存技术:将经常访问的数据存储在缓存中，减少对磁盘的读写次数，提高系统性能。
缓存优化
原因:缓存可以有效减少数据库访问次数,提高系统性能
1.减少数据库查询次数:通过缓存，将经常访问的数据存储在内存中，从而减少对数据库的查询次数,提高系统性能。
2.减轻数据库压力:缓存可以降低数据库的负载，避免因大量请求导致的数据库过载,保证系统的稳定运行。
3.提高响应速度:缓存可以加快数据加载速度，减少网络传输时间，提高用户体验和系统性能。
策略:选择合适的缓存类型(内存缓存、磁盘缓存、分布式缓存等)
1.选择合适的缓存类型:根据应用场景和数据访问特点，合理选择内存缓存、磁盘缓存或分布式缓存。
2.缓存更新策略:定期更新缓存数据，避免过期数据影响性能;采用异步更新策略，降低对主线程的影响。
3.缓存失效策略:设置合适的过期时间，自动淘汰过期数据;采用随机替换、最近最少使用等策略，防止热点数据集中失效。
4.缓存穿透问题:使用布隆过滤器进行预处理，减少查询数据库次数;设置空对象值，避免空指针异常。
5.缓存雪崩问题:采用多级缓存、熔断降级等策略，提高系统的容错能力。
6.缓存并发问题:使用互斥锁、读写锁等机制，保证缓存的线程安全;采用分布式锁,解决跨节点的并发问题。
7.缓存一致性问题:采用双重检查锁定(DCL)、乐观锁等策略，保证缓存与数据库数据的一致性。
8.缓存压缩优化:对缓存数据进行压缩，减少存储空间和传输开销;采用LRU算法，淘汰不常用的数据。
9.监控与分析:实时监控缓存使用情况，分析性能瓶颈，及时调整优化策略。
示例:使用Redis作为缓存服务器
1.选择合适的数据结构:Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。根据应用场景选择合适的数据结构可以提高性能。
2.设置过期时间:合理设置缓存数据的过期时间，可以避免内存浪费和长时间占用资源。同时，可以通过定时任务清理过期数据。
3.使用分布式缓存: Redis作为单机版缓存服务器性能有限，通过部署多个Redis实例形成集群，可以提高缓存吞吐量和可扩展性。
4.读写分离:将热点数据存储在Redis主节点，将冷数据存储在从节点，实现读写分离，降低单个节点的压力，提高整体性能。
异步处理
原因:异步处理可以减少请求等待时间,提高系统性能
1.异步处理提高响应速度,减少用户等待时间。
2.异步处理并发执行，充分利用系统资源。
3.异步处理减轻数据库压力，提高数据读写性能。
4.异步处理降低服务器负载，提高系统稳定性。
5.异步处理实现非阻塞通信，提高用户体验。
6.异步处理简化逻辑结构，降低开发难度。
7.异步处理有利于分布式系统架构，提高可扩展性。
策略:使用消息队列进行异步处理
1.提高系统吞吐量:通过将耗时操作放入消息队列中，允许其他任务在等待期间继续执行，从而提高整个系统的处理能力。
2.解耦和负载均衡:异步处理可以降低系统之间的依赖关系，使各个组件更易于维护和扩展。同时，消息队列可以在多个处理器或服务器之间分配任务，实现负载均衡。
3.故障隔离和弹性扩展:使用消息队列进行异步处理，可以在某个任务出现故障时，不影响整个系统的运行。此外，通过添加更多的消息队列节点，可以实现系统的弹性扩展，以应对更高的负载。
示例:使用RabbitMQ作为消息队列服务器
1.降低延迟:使用RabbitMQ的持久化消息队列，确保消息在服务器重启后仍然存在。
2.提高吞吐量:通过设置合适的并发数和消息缓冲区，提高消息处理速度。
3.解耦:将生产者和消费者解耦，实现模块化开发。
4.可靠性:利用RabbitMQ的高可用性和故障转移机制，保证系统稳定运行。
5.扩展性:支持多种消息模型和协议，满足不同场景的需求。
6.监控与管理:通过监控工具实时了解消息队列的状态，方便进行性能优化和故障排查。
JVM优化
原因:JVM优化可以提高Java应用程序的性能
1.减少对象创建:通过重用对象、使用对象池等方式，避免不必要的对象创建,提高性能。
2.优化垃圾回收:合理设置堆内存大小、选择合适的垃圾回收器等，提高垃圾回收效率。
3.调整线程栈大小:根据应用程序特点，合理设置线程栈大小，降低线程栈溢出风险
4.使用缓存:利用缓存技术，减少对数据库或外部资源的访问，提高响应速度。
5.代码优化:消除重复计算、减少同步锁竞争等，提高代码执行效率。
6.使用并行计算:利用多核处理器，将任务分解为多个子任务并行执行，提高计算速度。
7.分析性能瓶颈:通过监控工具找出应用程序的性能瓶颈，针对性地进行优化。
策略:选择合适的垃圾回收器、优化堆内存设置、优化JIT编译器参数等
1.选择合适的垃圾回收器:根据应用特点和性能需求，选择并配置合适的垃圾回收器，如CMS、G1等。、
2.优化堆内存设置:调整堆内存大小、新生代与老年代比例等参数，以提高垃圾回收效率。
3.优化JIT编译器参数:调整JIT编译器的编译目标、堆栈大小等参数，以提高代码执行速度。
4.避免对象创建过多∶减少不必要的对象创建，提高垃圾回收效
5.使用类加载器缓存:合理利用类加载器缓存，避免重复加载类导致的性能损失
6.使用线程池:合理配置线程池，避免线程过多导致的性能瓶颈。
7.监控和调优:定期监控系统性能，根据监控数据进行调优，持续提升系统性能。
示例:使用G1垃圾回收器、设置合理的堆内存大小和JIT编译器参数
1.G1垃圾回收器简介:G1(Garbage-First)垃圾回收器是一种面向服务的堆内存回收器，通过将堆内存划分为多个大小相等的区域来提高垃圾回收效率。
2.设置合理的堆内存大小:根据应用程序的实际需求和系统资源情况，合理分配堆内存大小,以保证应用程序运行顺畅。
3.JIT编译器参数调整:通过调整JIT编译器的参数，如`-XX:+UseG1Gc".Xmx`和~-Xms`,优化Java程序的性能。
4.G1垃圾回收器的优势:相比传统垃圾回收器，G1具有更高的垃圾回收效率、更低的停顿时间和更短的回收时间。
5.堆内存分区策略:G1垃圾回收器将堆内存划分为多个大小相等的区域(Region),每个区域可以并行地进行垃圾回收。
6.动态内存分配策略:G1垃圾回收器支持全局和局部引用计数，以及可调整的复制因子，以适应不同场景的需求。
7.适用于场景:G1垃圾回收器适用于大内存、多核处理器的Java应用程序, 尤其是高并发、高吞吐量的场景。
网络优化
原因:网络优化可以提高系统之间的通信效率
1.减少延迟:网络优化通过调整数据传输路径和协议，降低数据在传输过程中的延迟，从而提高系统之间的通信效率。
2.提高带宽利用率:通过对网络进行优化，可以有效提高网络带宽的利用率，使得更多的数据能够在短时间内传输完成，提高通信效率。
3.降低丢包率:网络优化可以通过改进信道质量、增加缓存等方法，降低数据在传输过程中的丢包率，保证数据的完整性和准确性，提高通信效率。
4.优化路由选择:网络优化可以根据数据传输的距离、优先级等因素，智能地选择最佳的路由路径，避免因路由选择不当导致的通信拥堵和延迟，提高通信效率。
策略:使用HTTP/2、CDN等优化技术
1.使用HTTP/2:采用多路复用技术，减少请求次数，提高传输效率。
2.应用CDN:分布式节点部署，加速静态资源访问，降低延迟。
3.压缩优化:对网页、图片等资源进行压缩，减小文件体积，提高加载速度
4.缓存策略:合理设置缓存时间，利用浏览器缓存减少重复请求。
5.服务器端优化:优化代码逻辑，减少数据库查询，提高服务器处理能力。
示例:使用Nginx作为反向代理服务器，提高系统之间的通信效率
系统架构优化
原因:系统架构优化可以提高系统的可扩展性、可用性和性能
1.系统架构优化有助于提高资源利用率，降低成本。
2.通过优化系统架构，可以实现模块化设计，便于维护和升级。
3.系统架构优化可以提高系统的可扩展性，支持更多的用户和数据。
4.优化系统架构可以提高系统的可用性，确保业务稳定运行。
5.系统架构优化可以提高性能，缩短响应时间，提升用户体验
6.系统架构优化有助于实现分布式处理，提高系统的容错能力。
策略:使用分布式系统、微服务架构、容器技术等优化技术
1.采用分布式系统:通过将任务分解为多个子任务，分布在多台计算机上运行，提高系统的处理能力、可扩展性和容错性。
2.运用微服务架构:将一个大型的、复杂的应用程序拆分成多个独立的、可独立部署和扩展的小型服务，提高开发效率和维护便捷性。
3.使用容器技术:如Docker,将应用程序及其依赖项打包到一个轻量级、可移植的容器中，简化部署过程，提高资源利用率。
示例:使用Docker作为容器技术，提高系统的可扩展性和可用性
1.使用Docker隔离应用:通过容器技术，确保每个应用运行在独立的环境中，降低相互影响。
2.简化部署与扩展:Docker容器可快速部署和扩展，提高运维效率。
3.实现资源共享:Docker容器共享底层硬件资源降低系统成本。
4.提供一致性环境:Docker确保各容器运行在相同的操作系统、依赖库和配置下，保证应用一致性。
5.易于管理和监控:Docker提供了丰富的管理工具，方便对容器进行监控和管理。
6.支持自动伸缩:基于Docker的自动伸缩功能，可根据业务需求自动调整容器数量。
7.提高容错能力:Docker容器之间相互隔离，一个容器故障不会影响其他容器。
8.实现快速回滚:Docker支持镜像回滚，可在发生问题时快速恢复到之前的状态。
9.促进团队协作:Docker使得开发、测试和运维团队能够更高效地协作，提高项目整体质量。
代码优化
原因:技术人员容易忽视代码优化，导致性能问题
1.代码重复:避免不必要的代码重复，提高代码复用性。
2.减少计算量:合理使用算法和数据结构，降低计算复杂度。
3.避免全局变量:局部变量访问速度更快，减少内存占用。
4.减少函数调用:尽量减少函数调用次数，提高执行效率。
5.使用缓存:利用缓存机制，避免重复计算或查询。
6.优化数据库操作:合理设计数据库表结构，减少查询次数。
7.并行处理:利用多核处理器，实现并行计算提高性能。
8.代码压缩:对代码进行压缩，减小文件体积，提高加载速度。
9.异步处理:采用异步编程模型，提高程序响应速度。
示例: for循环次数过多、条件判断不合理、重复逻辑等
1.避免过多的for循环次数，尽量减少循环内部的操作。
2.优化条件判断，避免不必要的计算和逻辑判断。
3.消除重复逻辑，将相似的代码片段提取为函数或变量。
4.使用局部变量代替全局变量，提高访问速度。
5.避免在循环中创建对象，以减少内存消耗。
6.使用适当的数据结构和算法，提高程序运行效率。
步骤:分析代码、找出瓶颈、考虑优化策略
1.代码审查:检查代码结构，确保逻辑正确且无冗余。
2.性能分析:使用工具检测性能瓶颈，如CPU、内存、I/O等。
3.优化瓶颈:针对检测到的瓶颈进行针对性优化。
4.算法优化:选择更高效的算法替换现有算法。
5.数据结构优化:调整数据结构以提高查找、插入和删除操作的效率。
6.并发优化:利用多线程或异步处理提高程序并发性能。
7.缓存策略:合理设置缓存，减少不必要的计算和I/O操作。
0 条评论
下一页
