论系统的木桶理论与性能瓶颈

简介: 在我们实际开发环境中,根据木桶理论,系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件,因此为了提高整体系统性能,必须对系统中表现最差的组件进行优化,而不是对表现良好的组件进行优化。根据应用的特点不同,任何计算机资源都i有可能成为系统瓶颈,其中最有可能成为瓶颈的计算资源如下。

ロ磁盘 IO :


由于磁盘 I O 读写的速度要比内存慢很多,程序在运行过程中,如果需 要等待做盘 I O 完成,那么低效的 I O 操作会拖累整个系统。



网络操作:


对 网络络数据进行读写的情况与磁盘1/O类似。由于网络环境的不确定性,尤其是对互联网上数据的读写,网络操作的速度可能比本地磁盘 I / O 更慢。因此, 如不加特殊处理,也极可能成为系统瓶颈。


CPU :


对计算资源要求较高的应用,由于其长时间、不间断地大量占用 CPU 资源,那么对 CPU

的争夺将导致性能问题。如科学计算、3D渲染等对 CPU 需求旺盛的应用。


异常:


对 Java 应用来说,异常的捕获和处理是非常消耗资源的。如果程序高频率 地进行异常处理,则整体性能便会有明显下降。


数据库:


大部分应用程序都离不开数据库,而海量数据的读写操作可能是相当费时的。而应用程序可能需要等待数据库操作完成或者返回请求的结果集,那么缓慢的同步操作将成为系统瓶颈。


锁竞争:


对高并发程序来说,如果存在激烈的锁竞争,无疑是对性能极大的打。 锁竞争将会明显增加线程上下文切换的开销。而且,这些开销都是与应用需求尤关的系统开销,日自占用宝贵的 CPU 资源,却不带来任何好处。


内存:


一般来说,只要应用程序设计合理,内存在读写速度上不太可能成为性能瓶颈。除非应用程序进行了高频率的内存交换和扫描,但这些情况比较少见。便内存制约系统性能的最可能的情况是内存大小不足。与磁盘相比,内存的大小似乎小的可怜,这意味着应用软件只能尽可能将常用的核心数据读入内存,这在一定程度上降低了系统性能。



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