后台程序开发：性能的极限是什么？

[alexapollo]

Background

笔者（俺）
* 之前参与过国际顶级的开源社区
* 对内核进行过深度定制（使用本文提到的技术）
* 浸淫 C10M 已久

正文

传送门：后台程序开发：性能的极限是什么？
prezi ： https://prezi.com/3p17hwgqpqvs/presentation/
去年写的 prezi ，到现在其中的知识仍然完全适用。
欢迎点评交流~

[alexapollo]

看来这个标题起的很不好……
应该起『性能提升的 16 个法则』？

[zongwan]

小米 预约抢购 需要你..
提供 C 10M 的 DDOS 攻击小米服务器

[alexapollo]

@zongwan 还别说…… C10M 做 DDOS 还真最合适

[jedihy]

Good ！ 收藏了！！！！！！！！

[k9982874]

准备好啃干货 点开一看就几行字 一股脱了裤子就给我看这个的感觉

[xiaocsl]

帖子发了两个网址
第一个 anwcl.com 的网址 网页用了什么黑科技,
我等会要专门开个帖子.问一下.太厉害了,直接导致显示器(电视)黑屏..

[dcoder]

干货，收藏了

[loading]

就几行字…楼主，不要随意消耗自己在 V2EX 的形象~

[mengzhuo]

@k9982874

同意啊…… LZ 你这坑得还不如 CloudFlare 随便拖出来的一篇技术博客

[FifiLyu]

Archlinux 已经推送更新源，修复这个 BUG 了。真快。

[alexapollo]

@k9982874
@loading
@mengzhuo
其实性能确实是几行字就可以讲完了
C10M 的关键点：更少的内存操作、更少的上下文切换
后台性能调优的关键工具： perf+flamegraph
完了。。。

想看文笔的还是去看技术博文吧，“干货”有时候寥寥几句话就够了。。

[alexapollo]

几位用手机看的，可以看下 prezi ，里面写的多

[Andiry]

@alexapollo 为什么是更少的内存操作，难道不是更少的网络 /磁盘 IO 么

[louk78]

更少的内存操作、更少的上下文切换

[alexapollo]

@Andiry C10K 的难点是 IO ， C10M 的不是
C10M 的主要难点是内核做了太多，已经不堪重负
零拷贝可以解决一点问题，在不改变内核的运行模式下提升少许的性能
更彻底的解决方法是把内核的一部分工作剥离出来， offload 到用户态

[outfocontrol]

博文标题和内容不太符啊

[firefox12]

这种没有硬件环境配置，业务要求特点的 测试条件，测试方法，以及最终测试结果的 C10M 文章是没有意义。

后端业务 是那种业务， CPU 的负载有多重，简单的 echo 和要进行大量计算的业务完全是 2 个概念的程序。说到 c10M, 那么需要搞清楚 每个连接上的业务请求频率和大小，这点对性能的影响也是数量级别的，
业务本身的特点 也会完全影响性能，是大量短连接 不断的断开连接，还是长连接，这在链接对象的重用和侧重点上也是完全不一样的。

既然已经做到 c10M ，想必你也知道原生的 TCP ／ IP 堆栈无法良好的处理网络，需要改底层，但是我觉得在这方面继续深究下去，不如在对水平可扩展性的方面加以研究，一套业务层可以快速水平扩展的系统意义更大。 垂直扩展，到 C1M C2M ，的时候 CPU Mem 基本上负载已经很高。
以服务业务对象来看，如果到 tx 这样 7 亿用户 c1M, 也只需要 700 台主机就可以完全接受服务。当然你也知道在那种规模 700 和 70 没有什么意义，更大的瓶颈根本不在这里。更多只是一个理论值。

[alexapollo]

@firefox12 是的， C10M 还有它自己的问题，但值得指出的是，它的场景并不通常，相当于把整体的网络 IO 瓶颈抹除了，把问题简化到了内存和 CPU 的二元上。（纯粹的长连接问题于它而言没有多大意义）

而且，到了这种规模，才会有 700 和 70 的区别。
业务量级是万台的前提下，成本早已过亿，节省 10%成本也已经非常可观。

[alexapollo]

@firefox12 注意，这里讲的 C10M 指的是每秒 10M 包的能力，而非 10M 长连接，语境稍微有点不同。
10M 长连接只要有合适的机器就可以达到。

[Andiry]

@alexapollo 你说的这些在你的链接里完全没体现出来啊。那个 Prezi 里面清清楚楚有一页写着“更少的网络 /磁盘 IO ，更多的内存 IO ”，也没提到更少的上下文切换。总而言之，光有结论，没有数据支撑，谁知道你提到的这些因素里面哪些更重要呢？

举个简单的例子，现在的 CPU 执行用户态到内核态的切换只需要 100ns 不到。那么上下文切换在你的系统里到底占了多少 overhead ？把工作移到用户态可以提升多少性能？系统的瓶颈是在这里吗？还是在你所说的数据结构？还是在粗粒度锁？ cache pollution 对系统性能有多大影响？无锁结构减少了锁争用但也带来了其他的问题和 overhead ，这些有量化比较过吗？

当然我相信你做的东西还是很有意思的，只不过写的这么简略对别人的帮助太少。