木桶原理与性能瓶颈
木桶原理又称短板理论其核心思想是一只木桶盛水的多少并不取决于桶壁上最高的那块木块而是取决于桶壁上最短的那块如图所示
图 木桶原理示意图
将这个理论应用到系统性能优化上可以这么理解即使系统拥有充足的内存资源和CPU资源但是如果磁盘I/O性能低下那么系统的总体性能是取决于当前最慢的磁盘I/O速度而不是当前最优越的CPU或者内存在这种情况下如果需要进一步提升系统性能优化内存或者CPU资源是毫无用处的只有提高磁盘I/O性能才能对系统的整体性能进行优化而此时磁盘I/O就是系统的性能瓶颈
注意根据木桶原理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升系统整体性能必须对系统中表现最差的组件进行优化而不是对系统中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有可能成为系统瓶颈其中最有可能成为系统瓶颈的计算资源如下
磁盘I/O: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磁盘I/O完成那么低效的I/O操作会拖累整个系统
网络操作对网络数据进行读写的情况与磁盘I/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D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击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无关的系统开销白白占用宝贵的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使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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