腾讯大讲堂19系统优化的方向电子教案

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1、sunshinexiong 2008-01-15,系统优化的方向?,监控对研发的支持,系统优化的驱动力,问题,监控,自我实现和挑战,监控,被动式监控 运维监控,Port、CPU、Memory、Disk IO、Net IO、FileSize、DiskSize 主动式监控 HttpWatch工具 Cgi自动化测试 立体化监控体系 运营数据采集, 每天自动邮件,纪录每台设备的运维情况 综合负载 CPU占用率 网络流量(出、入) 网络包(出、入) Load Average/5min 磁盘Block in/out,监控邮件、url地址,Cgi自动化测试平台, 3.0结果展示,Cgi自动化测试原理,模拟前

2、台JS代码发送cgi请求,并接收返回,纪录响应时间,并分析返回包 实质是一种黑盒集成测试 监控结果存在某种程度的失真 建议在返回包中,提供返回码,立体化监控,LogServer,立体化监控,运营数据分析,IDC测试平台,优化工作基础,数据分析,举例:猜扑克牌,enum card cardA,card2,card3,card4,card5,card6,card7,card8,card9,card10,cardJ,cardQ,cardK; enum card i,j,k; for ( i = cardA, i cardK, i+) for ( j= cardA, j cardK, j+) for

3、( k = cardA, k cardK, k+) if ( 3=func(i,j,k) ) Print(i,j,k), return 0;,int func(int x, int y, int z);,如何优化?,func(A,A,A) func(A,A,2) func(A,A,3) func(A,A,4) ,func(A,2,A) func(A,2,2) func(A,2,3) func(A,2,4) ,func(2,A,A) func(2,A,2) func(2,A,3) func(2,A,4) ,int func(int x, int y, int z); enum card cA,c

4、2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10,cJ,cQ,cK; enum card i; int count=0,ret; for ( i = cA, i cK, i+ ) if ( ret=func(i,i,i) != 0 ) Print(i,ret), 3=count+ret?return 0, count+=ret;,日志优化,新cache优化后效果,日志回复CACHE上线后,CACHE高峰期处理的平均延时由200500ms左右降至20ms左右;目前日志title的命中率在92%左右,其平均延时在8ms左右,以前高峰期在50-60ms左右 目前日志title还需8ms的原因,应

5、该与目前日志title的数据有关,每次DB的IO操作的数据量比较大影响的 后台数据CACHE的性能提升,减少了前台WEB接入的httpsvr的压力,用户体验提升,同时也相应带来了系统稳定性的提升,旧系统结构,模块 日志回复 日志标题 日志计数 优点 CACHE内存化,提升性能 多进程号段分布处理 业务异步化 缺点 CACHE量有限,命中率低,对DB的性能依赖比较重 模块相互独立,容易造成数据不一致,现网数据分析,数据量 日志标题 cache 10台 约69G 命中率:约90% DB 5台 约340G 日志回复 cache 20台 约68G 命中率:约50% DB 20台 约9T 日志计数 ca

6、che 10台 约122G 命中率:约100% DB 4台 约100G 访问量 日志标题 高峰期:7100次/秒 日志回复 高峰期:5000次/秒 日志计数 高峰期:7000次/秒,新系统结构,系统分三个模块:日志信息、日志标题、访问计数 CGI层对日志标题、访问计数模块有读/写权限;对日志标题模块只有读权限,其数据来源于日志信息模块,新cache优化后效果,日志回复CACHE上线后,CACHE高峰期处理的平均延时由200500ms左右降至20ms左右;目前日志title的命中率在92%左右,其平均延时在8ms左右,以前高峰期在50-60ms左右 目前日志title还需8ms的原因,应该与目前

7、日志title的数据有关,每次DB的IO操作的数据量比较大影响的 后台数据CACHE的性能提升,减少了前台WEB接入的httpsvr的压力,用户体验提升,同时也相应带来了系统稳定性的提升,日志信息模块性能,单台机器4个CACHE,容纳6000万个存储节点,CACHE数据量为210G左右空间,每秒中的处理请求约900次(其中读800/写100),平均延时为100ms,每分钟内处理超过1秒的请求为32个,占这分钟内访问约1/1000 现网布局:15台cache 6台DB,日志容量扩容,日志数据几何级数增长,每12个月数据容量翻一番 DB设备越来越多,旧架构需要翻倍增长 日志正文同回复的存储在一起,新日志存储,日志不再按照QQ ID存储,谢谢!,Qzone 网管监控:coatizhao、johnzhao Cgi 自动化 测试:Ashwang 立 体 化 监 控:frankyang、samuelliao 模 块 间 调 用:minskzhang Qzone 页面测速:galen、stonehuang Qzone :stevetang、xiahz,

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