性能分析与性能调优原创

高可用性、高可靠性、可扩展性及运维能力是高并发系统的设计要求，当然也要顾及成本、可扩展性、希望服务能力或者容量的增长及硬件数量的增长是线性关系。比如一台服务器的服务能力是100QPS，增加一台同样的服务器容量应该接近200QPS，这种线性的容量伸缩方式就是常说的水平伸缩。大家最为熟悉的电商、天猫、京东等网络支付，支付宝、微信等即时通讯，微信、QQ等都具备良好的水平扩展能力。以微信朋友圈发红包为例，2016年除夕当日，微信红包的参与人数达到4.2亿人，手发总量达到80.8亿个，最高峰为00币6:09每秒，手法40.9万个红包系统依然稳定运行。互联网企业现在拼的不仅仅是商业模式，也是在拼技术，性能已经是系统设计首要考虑的问题了，性能分析及调优只在帮助客户打造一个高可用。

高可靠的系统性能分析的目的是找出性能瓶颈及风险所在，性能调优就是要用更好的资源提供更好的服务，使效益最大化。随着业务规模的扩大，传统的单机服务已经不能够满足性能要求，单机性能总有上限，就好比一个人能力再强也无法完成所有的事情，于是就出现了集群方案。传统的集群方案后来也不能满足互联网的高并发要求。阿里开展的去IOEIBM服务器、Oracle数据库、EMC的专业存储设备话正是基于成本与性能的考虑，一方面是因为IOE的成本高，另一方面是因为成本高还不能满足性能要求，所以分而制之成为必然选择。于是分布式集群方案开始大行其道，其水平扩展能力是传统架构无法比拟的。围绕分布式主题，也诞生了不少分布式的框架与产品，例如dubo dubo X JD hyydra m cashche redti. 相应的性能分析与调优也面临。

临着调整，不仅要关注单个系统的性能，还要关注整个分布式框架体系下的各组成部分的性能。多数人都会觉得性能条优是一个高深的话题，但其本质并不复杂。我们可以从很多的生活实例中得到启发。比如一根绳子拉不起动物时，我们可以用多根绳子，这就是集群思想。黑车分班次运行，集齐一车人之后才运行一个班次，而不是来一个客人就运行一个班次，这就是批处理。