軟件開發中常見的十大系統瓶頸

件開發常見的20個傳統的系統瓶頸，這聽起來像是説有20個故事情節，並且依賴於你如何策劃這些故事，或許都是真的，但唯有實踐才知道它們帶給我們的酸甜苦辣。下面是小編整理的關於軟件開發中常見的十大系統瓶頸，希望可以幫助大家!

Russell説：“我真希望在年輕時看到這樣的一份列表”。伴隨着經驗的增長、項目的增多、解決各種不同類型的問題和不斷總結各種經驗教訓，你會在這份列表上添加更多的東西。所以，當你在閲讀該份列表時就像是在回顧一個個故事片段。

　　數據庫

工作任務內存超過可用的RAM內存

長/短查詢

寫入衝突

大連接(join)佔用內存

虛擬化

共享一個HDD、磁盤尋死(disk seek death)

在雲端網絡I/O波動

　　編程

線程：死鎖、調試、非線性擴展等

事件驅動編程：callback()過於複雜、如何在函數調用中存儲有狀態等

缺乏調優、跟蹤、日誌等

單模塊不可擴展、單點故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非橫向擴展等

有狀態應用程序

設計問題：開發的應用程序只在自己的機器行運行正常，或者只是在幾個人測試的時候正常(沒有經歷壓力測試)。

　　算法過於複雜

相關服務，例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服務

　　堆棧空間

磁盤

訪問本地磁盤

隨機訪問磁盤I/O

　　磁盤碎片

當SSD寫入的數據大於SSD容量時，性能會下降

OS

Fsync飽和，Linux緩衝區填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)

TCP緩衝區太小

文件描述符限制

功率分配(Power budget)

緩存

沒使用memcached(數據庫崩潰)

HTTP中：headers、etags、沒有使用gzip壓縮等。

沒有充分利用瀏覽器緩存

　　字節碼緩存(如PHP)

L1/L2緩存：這是個令人頭疼的大瓶頸。把關鍵並且經常訪問的'數據存儲在L1/L2中。這涉及到很多：snappy網絡I/O,列數據庫直接在壓縮數據上運行算法等。利用一些技術不銷燬你的TLB。最重要的思想是緊緊的抓住計算機的體系結構，涉及多核CPU，L1/L2，共享的L3，NUMA RAM，從DRAM到芯片數據傳輸帶寬/延遲，DRAM緩存的DiskPages，DirtyPages，流經CPU<->DRAM<->NIC的TCP包。

CPU

CPU過載

內容切換—>單核上開啟的線程過多、Linux調度器、系統調用太多等

IO等待—>所有的CPU在同速等待

CPU緩存：緩存數據是一個細粒度進程，為了在多個實例與不同的值數據之間找到正確的平衡，來保持緩存數據的一致性和繁重同步。

底板吞吐量(Backplane throughput)

網絡

NIC刷爆、IRQ飽和、軟中斷佔用掉了100%CPU

DNS查詢

數據包丟失

網絡中存在預期外的路由

訪問網絡磁盤

共享SAN

服務器故障—>無法從服務處得到響應

進程

測試時間

開發時間

團隊規模

預算

代碼債務

內存

內存不足—>殺死進程，切換到swap，掛起

內存不足導致磁盤交換(與swap相關)

記憶庫開銷過大(Memory library overhead)

內存分片(在Java中需要會因為內存回收而停頓;在C中，malloc總是開始分配內存)