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系统优化1--方法论
时间:
2015-04-27 07:06:07
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背景:
业务复杂
接口繁多
并发度高
访问量大
关注点:
性能指标
模块之间的关联
知识和方法论结合
性能问题的3种形态:
性能故障正在发生
故障发生了,又自动好了
故障还没有发生,但是在发生的路上
总体优化思路:
重要的前提:
了解业务的特点
掌握基线信息
确保有序调优:
先平台后应用
先整体后局部
先动态再静态
看时间消耗分布:
响应时间的整体分布状况
分析时间都消耗在哪些模块,应用,sql。
应用优化五步:
系统调研
业务背景
所在行业
使用人群
负载情况
在线用户数量
繁忙时段
技术架构:
软硬件清单:
应用软件部署清单:
前台
后台
数据
硬件平台清单:
主机
网络
存贮
架构拓扑图
接口情况描述
系统类型
业务类型
生产型7×24
辅助型可停机
交易类型
OLTP
OLAP
OLTP和OLAP混
掌握基线信息
数据库
主机
了解系统的状况
故障正在进行
故障发生了,又自动回复
故障将会来
信息收集
部署第三方监控工具:
FFCS_ITSM
DT
I3
NMON
系统自带工具:
平台信息
动态
静态
AWR, ADDM, ASH
JVM
各种日志
自己写的脚本工具:
问题定位:
定位手段:
系统资源情况
响应时间模式:
单笔交易全生命周期的时间分布
整个系统的总体交易的时间分布
定位目的:
内部系统问题还是外部接口问题
整体问题还是局部问题
整体问题
数据库整体问题
前后台应用程序
局部问题
某个模块慢
某个菜单慢
资源问题还是应用问题:
资源问题
平台硬件不足
其它程序耗尽资源
应用问题
落在哪个应用区域
落在哪个接口模块
落在哪个具体方法或sql
分析解决
资源使用率分析:
分析:
CPU内存IO不足
网卡流量过大
存储故障
解决:
扩容策略:
更换服务器,存储
增加CPU内存等
资源重组:
移除无关应用
调整资源分配
根据全天压力情况,分时段错开跑资源
根据机器忙闲程度,合理分配不同应用在不同主机上。
应用分析:
应用程序分析解决
JAVA
GC挂起过大
weblogic参数配置有误
C/C++
数据库分析解决:
代码问题:
SQL
PLSQL
模型设计问题
表的设计
索引的设计
范式
参数问题
架构分析解决:
缓存
异步
并行
分布
集中
总结跟踪:
总结:
本次调优报告
本次实施各种文档
经验教训:
缺少上线前的性能压力测试:
loadrunner
ffcs拨测工具
操作不当:
未按规范打补丁
功能升级引入bug
未来业务发展量预估不足
研发维护人员技能不足
跟踪:
日常巡检
趋势分析
相关培训
本次调优案例总结
类似案例分享
系统优化1--方法论
原文:http://www.cnblogs.com/alexweng/p/4458888.html
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