揭露QPS增高后的秘密

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这种方式降低了系统的请求量，但是降低了系统的QPS吗?这种做法系统更安全了还是更危险了?

首先来介绍一下基本概念。

• 系统吞吐量(Throughput)

吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量，体现系统的整体处理能力。

• 响应时间(系统延迟Latency)

请求的平均响应时间

一般来说，一个系统的性能收到系统吞吐量和响应时间两个条件的约束，缺一不可。比如，我的系统可以顶得住一百万的并发，但是系统的延迟是2分钟以上，那么，这个一百万的负载毫无意义。系统延迟很短，但是吞吐量很低，同样没有意义。

一般情况下，针对一个系统

• 吞吐量(Throughput)越大，系统延迟(Latency)越差。因为请求量过大，系统太繁忙，所以响应速度自然会低。

• 系统延迟(Latency)越好，能支持的吞吐量(Throughput)就会越高。因为Latency短说明处理速度快，于是就可以处理更多的请求。

• 并发数

系统同时能够处理的请求数/事务数。

• QPS(也称TPS，Query per second/transaction per second)

并发数/响应时间

整体来看QPS能够概括系统吞吐量和延迟两方面指标，因此也是系统最重要的指标之一。但当系统的QPS升高，到底会对系统产生哪些影响，或者在我们如何避免QPS升高而对系统造成的危害呢?

我们紧接这来看看服务化系统的主要模式及系统资源的消耗。

一个最基础的服务，一般就包含两种操作：业务逻辑处理和DB的读写。

当一个请求发过来的时候，会消耗哪些系统资源呢?

请求对系统资源的占用

当一个请求发过来之后，常规的这个请求会消耗一下资源：CPU(负责计算)、系统内存、网络链接等系统自身资源;如果我们的系统是基于Java的，那还涉及到JVM资源的占用，JVM的heap和stack资源，其中Heap是更重要的指标。如果在这个请求需要与DB有交互，在连接DB进行操作的过程中，会消耗系统的数据库链接池资源。对应的在DB侧，会消耗DB的计算资源，而DB的计算最重要的指标就是DB的响应时间和DB的连接数。

这种服务相对基础服务是另一个极端，这种服务只依赖与其他的服务，并没有自己的数据。

请求对系统资源的占用

在这个系统里面，我们可以将依赖服务当作DB来看待，只不过在请求的过程中不再消耗系统的数据库连接池资源。

这种系统结构是我们最常用的结构，既有自身的业务数据，也会有部分计算依赖与其他服务。

混合服务的资源消耗

这种结构里面会集成上面两种结构的系统消耗。

系统负载

• •系统CPU利用率

如果系统的CPU使用率已经很高，说明我们的系统是个计算度很复杂的系统，这时候如果QPS已经上不去了，就需要赶紧扩容，通过增加机器分担计算的方式来提高系统的吞吐量。

• •系统内存

如果CPU使用率一般，但是系统的QPS已经负载不了了，说明我们的机器并没有忙于计算，而是收到其他资源的限制，如内存或者io。这时候首先看下内存是不是已经不够了，如果内存不够了，那就赶紧扩容了。

针对Java项目来说，JVM中Heap信息也是内存的一个直接反应，如Java的老年代的内存占比，是否发生Full GC的情况等。

• •系统IO

系统的IO一般是和CPU使用率相反的，CPU利用率高的时候，IO使用率就不大，而IO使用率高的时候CPU一般利用率不高。

• •网络带宽(可支持的网络链接数)

当我们自身系统的网络带宽被占用完毕的时候，相当于把系统的入口和出口给堵死了，这时候外界的需求排不进来了，QPS自然上不去。

在我们的系统中时常会使用连接池的方式来连接DB，也会使用HTTP连接池的方式向依赖系统发起服务，或者使用线程池的方式提供给其他服务使用。很多时候因为系统的本身连接池自身有最大连接数的限制，会导致系统连接数耗尽，单系统其他资源依然属于正常情况。这时候可以适当增加连接数的方式，来增加系统的吞吐能力，但这种方法需要慎重，因为过多的连接池，会更快的消耗系统资源，并且会将压力传递给依赖系统。

依赖系统的性能

• •DB 性能

DB性能很多时候是系统的根本，因为一旦DB出现了大问题，不单单会导致一个系统出问题，很可能会导致所有依赖此DB的系统出现业务逻辑问题。

一般开发在实践中，遇到最多的问题就是不当的SQL导致DB读写性能很低，如未使用索引的读写SQL;如数据库表不适当的锁范围;另外，如果DB本身的读写已经达到了自身的限度，这时候可以考虑更换机器，更换系统的硬盘，或者增加读库等方法，但这方面的优化内容非常复杂，在后面会有专门的篇幅来讨论。

• •依赖服务的性能 依赖别人的服务，很多不确定其系统性能如何，在可能情况下，可以让下游系统紧急扩容的方式来解决其自身性能问题;但对于自身系统而言，可以采用快速失败和接口降级的方式来实现。

如果上面所说的系统自身指标和依赖系统的指标都相对正常，但系统的QPS依然无法负载，说明系统内部出现问题，如系统被阻塞了。

在进行系统优化之前需要进行Profile测试分析，根据2：8原则来说，20%的代码耗了你80%的性能，找到那20%的代码，你就可以优化那80%的性能。

• •调用接口异步化

调用依赖服务时，采用异步并行的方式调用，将多个耗时的请求合并发出，可以降低很多无谓的等待时间。

• •IO异步化缓存化 系统中最常用的文件io是记录日志，在记录日志的时候设置合适的日志缓存，并使用异步化的方式写入日志文件;在必要的地方记录日志，避免日志滥用，不仅对io造成压力，且会浪费系统硬盘空间，在一些极端情况下，会因为硬盘空间耗尽而导致系统吞吐量显著下降。

针对其他需要进行文件读写的操作，建议使用异步化的方式，降低阻塞的可能。

• •API的request及response不使用过大的对象

过大的request和response会增加网络带宽的压力，且过大的字节传入容易造成数据丢失。

• •适当使用缓存

这个是在互联网服务中最常用的优化方式了，在此不再详述。

• •慎重使用线程

有人说，thread is evil，因为多线程瓶颈就在于互斥和同步的锁上，以及线程上下文切换的成本，怎么样的少用锁或不用锁是根本。另外在系统中使用线程池时，避免因为使用线程池模式和数量限制设置不当，而成为系统瓶颈。

• •数据库的锁的方式。

并发情况下，锁是非常非常影响性能的。各种隔离级别，行锁，表锁，页锁，读写锁，事务锁，以及各种写优先还是读优先机制。性能最高的是不要锁，所以，分库分表，冗余数据，减少一致性事务处理，可以有效地提高性能。

• •使用索引

在读写数据的时候都需要在where条件中检查索引的使用。

• •避免在SQL级的join操作

SQL中的join操作对索引的优化是个很复杂的问题，因为互联网的项目经常会发生变化，针对数据表的索引也会不断优化，如果使用join很可能会无法正确索引;且SQL级的索引的功能维护性也非常差。

• •部分结果集

在查询上增加适当的limit

• a.不要select * ，而是明确指出各个字段，如果有多个表，一定要在字段名前加上表名，不要让引擎去算。
• b.不要用Having，因为其要遍历所有的记录。性能差得不能再差。
• c.尽可能地使用UNION ALL 取代 UNION。
• d.索引过多，insert和delete就会越慢。而update如果update多数索引，也会慢，但是如果只update一个，则只会影响一个索引表。
• e.关于MySQL的优化，现在相关的资料也非常多，推荐高性能MySQL(第二版)，这本书对MySQL的高性能有着更深入的讨论。

揭露QPS增高后的秘密

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原文地址：http://www.cnblogs.com/linux130/p/5876665.html