后台程序调试技巧及性能分析

去年写的prezi，到现在其中的知识仍然完全适用。

首先，prezi在此：https://prezi.com/3p17hwgqpqvs/presentation/

然后，简单几句讲清楚性能的主要几个点：

在异步框架中，CPU本身是不会被IO阻塞的，而我们所关注的点就来到了：

1. CPU消耗的主要点
   1. 字符串操作（尝试流）
   2. 内存操作（内存池）
   3. 数据结构设计（红黑树换HASHMAP）
2. 并发的处理
   1. 锁的临界区减少（仅在必要时加小粒度锁）
   2. 队列化（无锁）
3. 计算、存储、网络的权衡
   1. 合理的将网络、计算的开销减小，增大存储的开销（缓存）
   2. 更合理的调度（docker、云化）

然而，另一个点很需要注意（和性能关系不大）：

• 异步逻辑的协程化：减少回调地狱，很好的加快开发速度

以及，以防成为一个标题党，什么才是性能的极限？

性能的极限在于“平衡”：

• 计算、存储、网络，三者要做到平衡。
• 大部分计算、网络的瓶颈都可以用增大存储来解决，但要有度。

大部分的性能 state-of-art （一台普通 4 核服务器）：

• 这台服务器的最大报文数在~50w/s （和服务器年份有关）
• 通过 C10M （ dpdk 、 netmap ）等技术可以达到 1kw+/s 的最大报文数，然而目前并没有太多卵用
• thrift 、 grpc 这类框架，一个业务逻辑较轻的服务 TPS 大概能到上万（后台服务标准）
• 分词、分类（ SVM 等），文本处理等 CPU 密集型的业务， TPS 大多只能到百级
• 特殊的：只要内存足够，长连接服务上 C10M 很轻松

以上

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