作者：肖飞，于2011年8月份加入京东，曾亲身参与到京东的应用性能监控、统一日志、流式计算、内存缓存、四层防攻击等一些基础技术平台的研发和搭建工作，经历了京东的技术系统从简单粗放向复杂精细化的演变过程。目前主要工作为多中心交易项目中的数据复制中间件JingoBUS的研发。平时也会开发一些公共的平台和工具，关注分布式系统的实现、程序设计、性能优化、开发语言等。
本文是2015年肖飞在内部分享的《高性能高并发系统的稳定性保障》PPT内容。
性能、并发、稳定性三者关系
- 高性能：高吞吐量、低延时
- 公式：吞吐量(并发)=单位时间/平均延时
- N-th% Latency：TP99, TP999
- 稳定性：低延时的稳定性标准为TP99/TP999是隐含的必要条件;系统的稳定性标准：高+可用;用户标准
吞吐量：QPS， TPS，OPS等等，并发。并不是越高越好，需要考虑TP99。用户角度：系统是个黑盒，复杂系统中的任何一环到会导致稳定性问题。SLA：在某种吞吐量下能提供TP99为n毫秒的服务能力。降低延时，会提高吞吐量，但是延时的考核是TP99这样的稳定的延时。
如何改善延时
你应该知道如下表格
原文：http://www.eecs.berkeley.edu/~rcs/research/interactive_latency.html
- JeffDean
- Disk random read IOPS:
- IOPS = 1000 / (4 + 60000/7200/2) = 122
- IOPS = 1000 / (4 + 60000/10000/2) = 142
- IOPS = 1000 / (4 + 60000/15000/2) = 166
- SSD random read IOPS:
- IOPS = 1000000/16=62500
数字的启示
- 高速缓存的威力;
- 线程切换代价cache miss
- 顺序写优于随机写
- 局域网络快于本地HDD
- 大块读优于小块读
- SSD解决随机读写
- 跨地域IDC网络是最大的延时
策略
- 关键路径：“28原则”(20%的代码影响了80%的性能问题，抓重点)、“过早优化是万恶之源”。不同解读;
- 优化代码：空间换时间：各级缓存;时间换空间：比如传输压缩，解决网络传输的瓶颈;多核并行：减少锁竞争;lesscode;各类语言、框架、库的trick;算法+数据结构，保持代码的清晰、可读、可维护和扩展;
- 通过性能测试和监控找出瓶颈
metric
原文：http://www.vpsee.com/2014/09/linux-performance-tools/
通过性能测试和监控：
- 单系统operf/jprofiler etc;
- Java的一系列工具：jstat, jstack, jmap, jvisualvm,HeapAnalyzer, mat
- 分布式跟踪系统：Dapper，鹰眼等
benchmark
原文：http://www.vpsee.com/2014/09/linux-performance-tools/
微观
- 内存分配
吞吐量和利用率的权衡
显式分配器：jemalloc/tcmalloc代替默认的ptmalloc
隐式分配器：JVM GC的各种调优
是否使用hugepagen预分配和重用：Netty的Pooled ByteBuf
减少拷贝：new ArrayList(int), new StringBuilder(int)
内存分配器利用率：减少内部或外部碎片;Page Table(页表)， TLB(页表寄存器缓冲)，减少TLB miss,pin cache。增加COW的开销, 与内存分配器的实现冲突。JVM的GC调优是很多Java应用的关注重点。
- 减少系统调用
批处理: buffer io，pipeline
使用用户态的等价函数: gettimeofday ->clock_gettime
减少锁竞争
RWMutex
CAS
Thread local
最小化锁范围
最小化状态，不变类
批处理增加了内存拷贝的开销，但是减少了系统调用开销，减少了上下文切换的影响。bufferio的例子：日志、网络读写。pipeline的例子：redis。
- 减少上下文切换
触发：中断、系统调用、时间片耗尽、IO阻塞等
危害：L1/L2 Cache Missing，上下文保存/恢复
单线程：基于状态机redis和Master/Worker的nginx
CPU亲和性绑定
ThreadPool的配置，不同任务类型不同的ThreadPool
几个例子：1、docker中线程池大小的核数自动设定;2、CPU节能模式;3、CENTOS-7.1内核BUG。
- 网络
内核TCP Tuning参数和SocketOption：net.ipv4.tcp_*
TCP Socket连接池
网络I/O模型
传输压缩
编解码效率
超时、心跳和重试机制
网卡：多队列中断CPU绑定;增加带宽：万兆、Bonding;Offload特性：ethtool -k eth0;UIO Driver: DPDK
连接池：减少握手、减少服务端session创建消耗。网络I/O模型：BIO、Non-Blocking IO、AIO;select/poll、epoll/kqueue、aio;netty使用nativetransport。Offload特性：ethtool-k eth0。 将数据包分组、重组、chksum等从内核层放到硬件层做。
如何提高吞吐量
改善和降低单机的延时，一般就能提高我们的吞吐量。从集群化上讲，因素就比较多。
宏观
- 提升系统扩展能力
- 应用的无状态架构
- 缓存/存储的集群架构：冗余复制(负载均衡、异构解除系统依赖);分布式(数据sharding , 副本，路由，数据一致性);切换
- 微服务/SOA
- 扩容
- 异步化
- 缓存
复制
- 通过复制提高读吞吐量、容灾、异构
- 通过数据分片，提高写吞吐量
- 程序双写：一致性难以控制，逻辑复杂，幂等性要求。完全把控复制和切换时机。异构系统唯一选择。 同步双写(数据一致性高，影响性能，不适合多个复制集); 异步双写(数据一致性差，性能高，适合多个复制集);CDC[Change Data Capture](canal,databus等)
- 底层存储复制机制：一致性由底层控制，对应用端透明。程序和底层存储配合切换
扩容
- 每年大促前的核心工作：该扩容了吗?现状分析;扩容规划(关键系统峰值20倍吞吐量);扩容依据(架构梳理、线上压测);
- 扩容checklist：前(部署、DB授权....);后(配置更新、LB更新、接入日志、接入监控....)
- 应用扩容、数据扩容、写扩容、读扩容
- 垂直扩容：加内存、升级SSD、更换硬件。数据复制、切换
- 水平扩容：数据迁移或初始化
现状分析：去年双十一到目前，峰值时的性能数据;软硬件性能指标;数据存储容量。
扩容规划;流量规划：核心系统20倍吞吐量;数据增长量规划;扩容依据;架构梳理;线上压测。
读扩容比写扩容难;读写分离。
异步化
- 解耦利器
- 削峰填谷
- 页面异步化
- 系统异步化
- JMQ
- 状态机(worker)+DB
- 本地队列
- 集中式缓存队列
本地内存队列：实时价格回源服务响应之后，通过BlockingQueue异步更新前端缓存。本地日志队列：库存预占。集中式缓存队列：商品变更任务下发系统。
异步化的一些例子：
1、操作系统内核的高速缓存队列，磁盘延迟刷盘;
2、mysql数据库复制、redis复制;
异步化需要注意的是：
1、任务要落地;
2、不可避免的重复执行，需要幂等;
3、是否需要保证顺序、如何保证顺序。
缓存
- 久经考验的局部性原理
- 多级缓存：浏览器browser cache、cdn、nginx本地redis缓存、本地JVM缓存、集中式缓存...
- 缓存前置：2/8原则、单品页、实时价格、库存状态
- 一致性、延迟权衡
- 缓存主节点负责写，和最重要的校验
- 通过CDC监听数据库binlog主动更新缓存
- CPU不是瓶颈，网络才是
- 优化编码，减少尺寸
- 优化操作
- 优化拓扑
如何保障稳定性
宏观
- 提高可用性
- 分组和隔离
- 限流
- 降级
- 监控和故障切换
可用性
- 可用性衡量指标：几个9
- 可用性度量：A = MTBF / (MTBF + MTTR)
- 减少故障、加长可用时间
- 减少故障修复时间(发现、定位、解决)
- 冗余复制、灾备切换，高可用的不二法门
- 如何快速切换?
- 切换的影响
- 监控、ThoubleShooting、软件质量的影响
可行性指标：999,一周10分钟;9999，一周1分钟不可用。可用性：从客户角度。可用性度量：A = MTBF / (MTBF + MTTR) ，其中MTBF表示mean time betweenfailures，而MTTR表示maximum time to repair or resolve。
高可用行性的成本和收益，好钢用在刀刃上。
如何快速切换：有可以切换的?可以不重启应用么? 操作快捷么?演练过么?
切换的影响：切换目标资源能否承受新增的压力;切换是否影响状态(数据的一致性、丢失问题)。
监控到位、即时，减少故障发现时间;监控全面，增加故障分析时可以参考的数据。
troubleshooting的能力，踩坑的精力， COE，问题本质、根源的追查。
软件质量：编码是否健壮、(异常处理、防御性、2/8原则)超时处理、日志是否全面合理、线程名称等等。
测试：case是否全面、自动回归。
上线：是否灰度：N+1, N+2;回滚方案、数据回滚。
分组和隔离
- 网络流量隔离：大数据单独部署，QOS;
- 业务系统隔离：秒杀系统独立出主交易;
- 流量分组：对使用者按照重要程度、请求量、SLA要求等因素分级
- 存储的分组：按照使用者重要程度、实时性要求等因素，将数据库的复制集分组
传统世界的例子：道路被划分为高速道路、自行道、人行道等，各行其道。
流量分组
举例：商品基础信息读服务。对使用者按照重要程度、请求量、SLA要求等因素分级，将服务实例和存储分组：交易、生产、网站、移动、promise、ERP...
读写分离
举例：商品主数据服务。按照使用者重要程度、实时性要求等因素，将数据库分组：ERP、POP、网站、大数据平台...
限流
- 限流原则：影响到用户体验，谨慎使用
- 区分正常流量和超预期流量：限流标准来自压力测试、折算
- 读少限，写多限
- 客户端配合限流
- 不同分组的限流阈值
- 各层限流手段
前置限流，快速失败：比如通过提供给调用方的JSF客户端，封装限流逻辑。
Nginx层限流：自主研发的模块;几个规则：账户，IP，系统调用流程。
应用限流：减少并发数线程数;读少限，写多限;DB限流;连接数。
降级
保证用户的核心需求
降级需要有预案和开关：确定系统和功能级别，是否可降，影响如何;降级需要有开关
非关键业务屏蔽：购物车的库存状态
业务功能模块降级：实时价格更新不及时;peking库，保订单管道、生产，暂停统计相关
数据降级：动态降级到静态;远程服务降级到本地缓存：采销岗服务
监控和切换
无所不在的监控：网络流量;操作系统指标;服务接口调用量、TP99、错误率...;日志;业务量变化;太多监控了，如何提高监控的质量
切换：切换开关;成熟的流程可自动化;数据的重要性、一致性，要求强一致的，可以人工介入;系统的指标没法判断、监控点不全的，需人工判断决定
review
Nginx层限流：自主研发的模块;几个规则：账户，IP，系统调用流程。
应用限流：减少并发数线程数;读少限，写多限;DB限流;连接数。
如何验证性能和稳定性
- 线上压测：两类压力测试场景(读业务压测、写业务压测);压力测试方案(从集群中缩减服务器、复制流量、模拟流量、憋单)
- 全流程演练：降级、切换等
读业务压力测试：是将线上业务隔离后,压测至系统临界点,通过分析系统在临界点时软硬件指标定位系统短板并优化。
写逻辑压力测试,如果数据具有不可恢复性,一定要提前做好数据隔离保护,如订单号压测,为避免影响线上业务,压测前后都要做好“跳号”以隔离线上数据。
从集群中缩减服务器。加大单台服务器的压力。大概估算出正常的集群规模能够承载的流量。
复制流量。主要通过 Tcpcopy 复制端口流量,多层翻倍放大流。
模拟流量。模拟流量主要脚本攻击工具和压测工具结合,主要用ab,siege,webbench,loadruner通过多台机器压测。分机房,按分支进行压测。
憋单。主要针对后续的订单生产系统压测。通过在管道积压一批订单,然后快速释放,形成对后续生产系统持续快速的冲击,达到压测的目的。
【本文来自51CTO专栏作者张开涛的微信公众号(开涛的博客)，公众号id: kaitao-1234567】
