<p>这是我在 2016 OpenResty 全球技术大会上面的分享，起了一个 <strong>惊悚</strong> 的标题，内容是我自己工作多年的总结。这篇文章是现场分享的文字版本，欢迎大家评论。</p>    <p>说到高性能服务端，没有真正接触的工程师都觉得有些神秘，高不可攀的样子。而事实是什么呢？这里我结合自己接触到的一些讲讲。</p>    <p>大部分性能测试都是错的</p>    <p>这是第一个惊人真相。性能测试对于服务端是肯定需要做的，但真相是 90% 以上的性能测试都是错的，我自己接触到的性能测试基本没有做对的。为什么会这样？</p>    <p>第一点是性能测试方案没有业务处理链和大局观，很多都是拍脑袋得出来的。在做测试之前，参与测试的工程师是否对整个业务系统了然于胸？是否熟悉系统架构以及设计的原因？测试数据应该随机生成，还是需要从线上系统拷贝流量回来放大重放？可能出现性能的子系统和 API 是什么？</p>    <p>很多时候，都是开发列出几个 API，QA 找两台机器就开始随机发包了。美其名曰快速迭代。没有一个精心设计的测试方案，后面的都是无用功。</p>    <p>第二点是系统环境没有调优。我不止一次在邮件列表里面看到工程师的提问，为什么 OpenResty 的 hello world 性能测试数据这么低？其实只需要调整几个系统参数就可以解决。在一个 ulimit 还是 1024 的系统，不管什么语言开发的 web server，QPS 都很低。</p>    <p>第三点是没有检查系统和应用的错误日志。在做性能测试之前，你应该保证冒烟测试是通过的，而不是被 SELinux 拦截、连不上数据库等磕绊，让性能测试变成错误日志刷新测试。</p>    <p>第四点是没有用工具打满负载。如果 A 系统和 B 系统的 QPS 一样，但是前者 CPU 占用 30%，后者占用 90%，那么这个结果是没有意义的。</p>    <p>所以我们应该用能够产生足够大压力的测试工具，比如 wrk，来保证 A 系统和 B 系统测试时都被狠狠的打满 CPU。当然有些代码很差劲的系统，会使用阻塞 IO，无论如何 CPU 都很空闲，那时候需要拿起 off-cpu 火焰图分析工具照一照。</p>    <p>第五点是没有 APM 或者火焰图这样的分析工具。测试到性能问题，然后就没有然后了。只能丢给开发查问题，然后再测试新版本。这样的压力测试是没有意义的。我们应该使用科学的分析工具， <strong>让数据替代猜测，很多性能点是完全猜测不出来的。</strong></p>    <p>人类和动物最大的区别是，人类会创造和使用工具。</p>    <p>第六点是没有业务增长的预判。现在的系统性能可以支撑多少用户量，我们是否需要进行性能优化，甚至系统重构来应对未来的业务增长？其实做性能测试的工程师很多时候是不关心这个问题的。</p>    <p>上面提到的工具类和系统优化类的，这里有一个例子给大家参考： https://github.com/iresty/Mio/blob/master/benchmark.md</p>    <p>高大上系统的 QPS 并不高</p>    <p>现在参加技术会议，有一个感觉，大家产品的日访问量都是百亿起步，日志量都到了万亿，服务器集群几千几万的。听得时候心情澎湃，看看自家的产品实在是自惭形秽。</p>    <p>但是他们好像从来也不提这些高大上系统的单机 QPS 是多少？</p>    <p>让我们算一笔帐。某个产品，⽇活 2000 万，每个⽤户每天 500 个请求，那么每天就是 100 亿的访问量。你也可以当做日活 5000 万， 200 个请求，也是 100 亿。其实日活几千万的产品并不多，那些后台没事乱搞的 app 不算。</p>    <p>每天按照十小时计算，这样系统的 QPS 是：每天100亿访问量 / 每天10⼩时 / 3600秒 = 27.78 万，就按照 30 万算吧。那么单机 QPS 就是 30 万除以服务器数。那么问题来了，对于日活好几千万的高大上系统，如果单机 QPS 达到 3 万，只需要 10 台机器，如果 QPS 是 3千，就需要 100 台机器。</p>    <p>日志量的话，每天 100 亿，坚持一年就是 3.65 万亿，只要你的储存空间足够。真正的问题是储存万亿级别的日志，和存储百亿级别的日志，对于业务是否有质的改变？</p>    <p>很多人可能会说，我们的业务逻辑很复杂，所以 QPS 并没有预期的那么高。其实，机器比人便宜，多买 100 台机器，就几百万，用好几年，比招几个大牛要划算。这算是一个很痛的领悟。</p>    <p>系统性能和语言性能无关</p>    <p>有些架构师做系统技术选型时，主要精力放在开发语言的对比和纠结上，这是一个误区。对于高性能服务端来说，整个系统的性能瓶颈并不在语言，而在网络和数据库。</p>    <p>更重要的是，主流开发语言已经同质化。比如 <strong>JIT、协程</strong> 逐渐成为标配，虽然有些开发语言官方版本没有接受，但第三方版本已经很成熟。连 await/async 这些关键字在 C#、python、ES7 里面都是一样的，虽然有些语言的实现只是语法糖。在这个背景下，几千的 QPS 已经不成问题，如果你有 100 台机器，一样可以支撑日访问量 100 亿次的系统。</p>    <p>更重要的是，选择的这个开发语言，要开发、维护和替换成本低。这个如人饮水，冷暖自知，不要为了追时髦而使用某个新技术。</p>    <p>存在银弹</p>    <p>银弹，是三十年前提出的一个理论：在十年后不会出现让软件过程提高十倍的技术。现在软件过程上面都没有银弹。那么在高性能服务端开发上面有没有银弹呢？</p>    <p>我觉得是有的。在揭晓这个银弹之前，让我们先完成 <strong>极致性能</strong> 这个小目标。对于服务端的工程师来说，几千的 QPS 完全不能昭显技术的优势，对于性能的追求是没有极限的。</p>    <p>我们先看下经典的服务端架构，http request 到服务端的 web server，再转给业务逻辑，然后是缓存和数据库。这个过程会经过多个进程，也可能跨过多个服务器和机房。那么又没有一个技术方案， <strong>可以把这个过程简化到一步呢</strong> ？就是在一台服务器，一个进程内，处理完所有之前（web server + 业务逻辑 + cache + db）的事情呢？没有进程的通信，没有网络和磁盘的IO。</p>    <p>这看上去是一个不可能的事情。而实际上，早在 2010 年就已经实现了。 https://github.com/ecug/con-2012/tree/master/charlespeng 这是 2012 年的一个幻灯片，我当年部门的老大做的分享。</p>    <p>我们 当时的系统每天有接近 100 亿次用户请求，而服务器只有 10 台 ，分布在 2 个机房。所以我刚才提到的 QPS 计算，其实是一个真实的高性能服务端案例，是在资源有限的情况下，被倒逼实现的一个技术方案。由于高度优化，所以和业务绑定很死，没有开源出来。但是思路是可以借鉴的。</p>    <p>再回到银弹的话题，这枚银弹除了自带极致性能，还应该可以用 DSL 解耦开发和业务。春哥经常提到一个他在淘宝的亲身经历，在开发看来就是桃花源。就是产品同学有需求变更的时候，只用更新一个语法严谨的文档，编译器自动生成逻辑代码。</p>    <p>在这个桃花源里，不用不停的更新流程图，也不用为产品需求和技术实现不同而撕逼。工程师的重心是理解业务，设计好符合业务的 DSL，并进行针对性优化。</p>    <p> </p>    <p> </p>    <p>来自：http://mp.weixin.qq.com/s/nqxrVVV9BM-iqDyuuzfxkA</p>    <p> </p>