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這篇文章跟大家分析一下“大數據中如何分析架構性能優化”。內容詳細易懂，對“大數據中如何分析架構性能優化”感興趣的朋友可以跟著小編的思路慢慢深入來閱讀一下，希望閱讀后能夠對大家有所幫助。下面跟著小編一起深入學習“大數據中如何分析架構性能優化”的知識吧。
性能壓測工具：
通常使用工具：Jmeter及LoadRunner發起壓力測試并收集壓測指標。
nmon：檢測Linux的性能情況，被廣泛用于linux系統上進行監控與分析工具。
內存的使用情況：MAT、GC日志、vmstat
I/O情況：iostat
網絡情況：Netstat
熱點代碼：JProfiler、BTrace、JStack、JStat
CPU情況：Linux下的top命令
優化方法論：
阿姆達爾定律：分析對整體影響最大的點，進行優化
不訪問不必要的數據：減少不必要的環節，減少故障點和維護點
就近加載：緩存為王
故障隔離：不要因為一個系統瓶頸壓垮整個系統
具備良好的擴展能力：合理地利用資源，提高處理效率并避免單點故障
對整個鏈路進行優化：減少串行同步調用，合理拆分（水平或垂直吃飯）
性能與功能同等重要：5個功能的性能指標是設計階段的90%，則整體的性能變為設計時的59%。
優化思路：
1、了解現狀，發現問題
2、確定清晰的優化目標，分析現狀與目標的差距并確認執行路線。
3、對系統進行拆分，分別對邏輯層（Web層、業務層、持久化層）和物理層（客戶端、網絡、應用服務器、數據庫服務器）進行優化。
4、利用工具對系統進行監控和測試，并對監控結果進行分析
5、科學的對系統進行優化，需遵循一定的程序：監控/性能測試 -> 分析瓶頸 羅列瓶頸的原因 驗證瓶頸因素 修改系統 確認是否達到優化目標。
影響性能的因素：CPU、內存、IO、網絡或其他因素
找出主要瓶頸：先解決關鍵因素、再重復監控或測試驗證
避免過度優化，一個修改一個瓶頸，不要對不需要的地方進行優化
提高CPU性能，寫出更快的代碼，設計出更好的算法，減少短期生存的對象
提高內存性能：減少長期生存的對象
提高I/O性能：重新設計應用，減少I/O的交互
緩存為王：適度緩存，做到最大化發揮數據庫緩存、應用端緩存、客戶端緩存的作用。
分層優化：
客戶端優化
服務器優化
JVM優化
數據庫優化
負載均衡優化
關于大數據中如何分析架構性能優化就分享到這里啦，希望上述內容能夠讓大家有所提升。如果想要學習更多知識，請大家多多留意小編的更新。謝謝大家關注一下億速云網站！
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