在展开今天的内容之前,我们先来看一下,是不是任何一个测试都可以学习性能测试。 如果说需求、开发、DB、运维、测试是单一一门学科,那么性能就是综合学科,它包含了需求分析、DB、开发、测试、运维的所有学科。 所以说,学习性能测试,你前期需要懂的是需求分析、DB设计、程序开发、自动化测试、运维。 所以今天的内容是性能分析的一大重点,也是一大难点! WebServer服务优化对于Web服务性能优化的方向,一般是: 程序优化程序优化是治本的方法,也是我们大部分来解决性能问题的一个措施。 当前性能测试大部分都是在SIT(集成测试)测试完成后再进行的,如果出现严重性能问题、修改代码等代价太大,这不是熬几个通宵的事情,有可能看不到第二天的太阳。 所以为了规避这种问题,所以我们要提前做打算,这就体现了一个测试架构师的重要性。 顺序是:先架构后程序(即先整体后个体)。 系统架构的选择例如:SSH(Struts、Spring、Hibernate)架构,应该是在当下最流行的MVC模型,SSH为我们提供了明晰的层次结构,各层协同完成业务实现,即简化了设计过程,也加快了程序交付进程。 凡事有好的一面,必定有短板:如大型的业务系统,如果我们把大量的数据从数据库取出来,然后利用程序进行分析计算。 不过,有没有想到会增加网络传输,而且在程序中进行处理有可能并不是最佳解决方案。想想,如果把这些大数据量放在数据库计算,是不是就非常的轻松+愉快呢~ 所以,老话说得好,任何事情都要量力而行。选择相对来说最优的方案,就是最佳方案! 程序优化低效代码优化,不包含系统架构,就是纯粹的业务逻辑及算法低效。 如:逻辑混乱、调用继承不合理、内存泄露等,有问题,咱就得有对策,解决方法: 表单压缩 减少网络传输量。 局部刷新 页面中采取局部内容获取方式,减少向服务器请求次数。 仅取所需 只向服务器请求必要内容,只向客户端发送必要表单。 逻辑清晰 不做错误及多余调用,资源请求后能释放。 谨慎继承 对系统架构了解,特别是一些基础类,公共组件,合理利用。 程序算法优化 试着分析程序,是否需要用算法来提高程序效率(如果不会算法,那就别勉强了)。 批处理 对大量的数据处理,最好能做成批处理:好处那是大大的。 延迟加载 大对象的展示,可以做延迟加载的方式,层层递进显示明细。 防止内存泄露 内存泄露,是由于对象无法回收造成的,特别需要注意的是长生命周期的对象。 减少大对象使用 防止在程序中声明及实例化大对象,不能为了方便而设计出大对象。大对象太大,小体格的吃不消。 防止争用死锁 一般出现在线程同步的场景。 索引 编写合理的SQL,尽量利用索引。 存储过程 为了减少数据传输到应用层面,一般会在数据库层面利用存储过程来完成数据逻辑的运算,只需要回传少量的结果给应用层。 内存分配 合理分配数据库内存,如PGA与SGA设置;不对大数据提供orderby操作,避免PGA被占满。 并行 使用多线程或线程来处理任务。 异步 如用MQ(消息中间件)来解耦系统之间的依赖关系,减少阻塞。 使用设计好的模式来优化程序 选择合适的IO模式 如NIO、AIO等。 配置优化这作为一个老码农,应该非常准确闪现出JVM、连接池、缓存机制、CDN等优化手段。 JVM配置优化 合理分配堆与非堆的内存,配置适合的内存回收算法,提高系统服务能力。 连接池 数据库连接池可以节省建立链接与关闭链接的资源消耗。 线程池 通过缓存线程的状态来减少新建线程与关闭线程的开销,一般都是中间件进行配置,如在Tomcat的server.xml文件中。 缓存机制 通过数据的缓存来减少磁盘读写的压力,缩小存储与CPU的效率差。 数据库连接池优化数据库连接池存在的意义就是让链接复用。通过建立一个数据库连接池(缓冲区)以及一套链接使用、分配、管理策略,使得该连接池中的链接可以得到高效、安全的复用,避免了数据库连接频繁建立、关闭的开销。 以上没有唠到重点,我们无非关注这三点: DB优化DB的优化思路就是一少三减: 少做 减少请求次数 减少数据传输量 减少运算量(查询、排序、统计)
业务流程优化架构的好坏直接影响到整个系统的运行,所以,一个好的架构师,是一个系统的基石。 这种架构优化留给架构师吧,不然他们干啥~
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