所有基于技術的等待點,比如對象池、緩存和垃圾回收,應該調整到最大化請求的吞吐量使得盡可能快的穿越服務器或者基于層析的等待點之間。
總結
性能調優曾經是“藝術性”多于“科學性”,但是通過結合抽象分析和嘗試并產生錯誤,基于等待的調優方法已經證明能夠使該過程更具科學性和更有效率?;诘却恼{優首先執行一個應用架構的等待點分析,以此定位有可能導致請求等待的某個技術。等待點來自兩方面:基于層次的等待點,代表著跨越應用層次的轉換;基于技術的等待點,代表著可能提高或降低性能的技術,比如緩存、池和通訊基礎設施。一旦定位好了一系列等待點,調優過程就此開始:開放所有基于層次的等待點和外部依賴池,產生均衡的和具有代表性的負載,然后后退調優,收緊等待點以最大化該請求最薄弱的一環的性能,但是不要透支?;诘却恼{優方法在生產環境中已經一次又一次得到了證明,不僅僅是高效的,而且允許性能工程師快速實現可度量的性能優化。
原文轉自:http://www.infoq.com/cn/articles/Wait-Based-Tuning-Steven-Haines