基础：CPU性能优化的几个思路

快来打我* 2022-09-17 03:02 199阅读 0赞

# 性能优化方法论 #

[找出CPU的性能瓶颈][CPU]之后，下一步要做的就是优化了，在优化之前，我们应该先看看下面这三个问题：

1.  既然要做性能优化，那要怎么判断它是不是有效的呢？特别是优化后，到底能提升多少性能呢？
2.  性能问题通常不是独立的，如果有多个性能问题同时发生，你应该先优化哪一个呢？
3.  提升性能的方法并不是唯一的，当有多种方法可以选择时，你会选用哪一种呢？是不是总选那个最大程度提升性能的方法就行了呢？

如果你可以轻松回答这三个问题，那么⼆话不说就可以开始优化。

比如，在前面不可中断案例中，通过性能分析，我们发现是因为一个进程的直接IO，导致iowait高达90%，那是不是用“直接IO换成缓存IO”的方法，就立即可以优化了呢？

我们应该先思考上面三点之后才做出决定：

1.  直接IO缓存缓存IO，可以把iowait降到接近0，性能提升很明显
2.  我们没有发现其他性能问题，直接IO是唯一的性能瓶颈，所以不用挑选优化对象
3.  缓存IO是我们目前用到的最简单的优化方法，而且这样优化不会影响应用的功能

好的，这三个问题很容易就能回答，所以⽴即优化没有任何问题。

但是，很多时候，性能评估可能有多重指标，性能问题可能会多个同时发⽣，⽽且，优化某⼀个指标的性能，可能⼜导致其他指标性能的下降。

那么，⾯对这种复杂的情况，我们该怎么办呢？

接下来，我们就来深⼊分析这三个问题。

## 怎么评估性能优化的结果 ##

> 首先，来看第一个问题，怎么评估性能优化的结果。

我们解决性能问题的目的，自然是想得到一个性能提升的效果。为了评估这个效果，我们需要对系统的性能指标进行量化，并且要分布测试出优化前、后的性能指标，用前后指标的变化来对比呈现效果，即：

*  确定性能的量化指标。
 *  测试优化前的性能指标。
 *  测试优化后的性能指标。

> 先看第一步，性能的量化指标有很多，比如CPU使用率、应用程序的吞吐量、客户端请求的延迟等，都可以评估性能。那我们应该选择什么指标来评估呢？

建议：**不要局限在单一维度的指标上**，你至少应该从应用程序和系统资源这两个维度，分别选择不同的指标。比如，以web应用为例：

*  应用程序的维度，我们可以用**吞吐量和请求延迟**来评估应用程序的性能
 *  系统资源的维度，我们可以用**CPU使用率**来评估系统的CPU使用情况。

之所以从这两个不同维度选择指标，主要是因为应⽤程序和系统资源这两者间相辅相成的关系。

*  好的应⽤程序是性能优化的最终⽬的和结果，**系统优化总是为应⽤程序服务的。所以，必须要使⽤应⽤程序的指标，来评估性能优化的整体效果**。
 *  系统资源的使⽤情况是影响应⽤程序性能的根源。所以，**需要⽤系统资源的指标，来观察和分析瓶颈的来源**。

⾄于接下来的两个步骤，主要是为了对⽐优化前后的性能，更直观地呈现效果。如果你的第⼀步，是从两个不同维度选择了多个指标，那么在性能测试时，你就需要获得这些指标的具体数值。

> 那如何获得这些指标的具体数值呢？

还是以刚刚的 Web 应⽤为例，对应上⾯提到的⼏个指标，我们可以选择 ab 等⼯具，测试 Web 应⽤的并发请求数和响应延迟。⽽测试的同时，还可以⽤ vmstat、pidstat 等性能⼯具，观察系统和进程的 CPU 使⽤率。这样，我们就同时获得了应⽤程序和系统资源这两个维度的指标数值。

不过，在进⾏性能测试时，有两个特别重要的地⽅你需要注意下。

*  第⼀，要避免性能测试⼯具⼲扰应⽤程序的性能。通常，对 Web 应⽤来说，性能测试⼯具跟⽬标应⽤程序要在不同的机器上运⾏。
 *  第⼆，避免外部环境的变化影响性能指标的评估。这要求优化前、后的应⽤程序，都运⾏在相同配置的机器上，并且它们的外部依赖（比如用相同参数的客户端工具）也要完全⼀致。

## 多个性能问题同时存在，要怎么选择？ ##

> 系统性能总是牵⼀发⽽动全身，所以性能问题通常也不是独⽴存在的。那当多个性能问题同时发⽣的时候，应该先去优化哪⼀个呢？

*  在性能测试的领域，流传很⼴的⼀个说法是“⼆⼋原则”，也就是说 80% 的问题都是由 20% 的代码导致的。只要找出这 20%的位置，你就可以优化 80% 的性能。所以，**并不是所有的性能问题都值得优化**。
 *  建议是，**动⼿优化之前先动脑，先把所有这些性能问题给分析⼀遍，找出最重要的、可以最⼤程度提升性能的问题，从它开始优化**。这样的好处是，不仅性能提升的收益最⼤，⽽且很可能其他问题都不⽤优化，就已经满⾜了性能要求。

> 那关键就在于，怎么判断出哪个性能问题最重要

挨个分析，分别找出它们的瓶颈。分析完所有问题后，再按照因果等关系，排除掉有因果关联的性能问题。最后，再对剩下的性能问题进⾏优化。

如果剩下的问题还是好⼏个，你就得分别进⾏性能测试了。⽐较不同的优化效果后，选择能明显提升性能的那个问题进⾏修复。这个过程通常会花费较多的时间，这⾥，推荐两个可以简化这个过程的⽅法。

*  第⼀，如果发现是系统资源达到了瓶颈，⽐如 CPU 使⽤率达到了 100%，那么⾸先优化的⼀定是系统资源使⽤问题。完成系统资源瓶颈的优化后，我们才要考虑其他问题。
 *  第⼆，针对不同类型的指标，⾸先去优化那些由瓶颈导致的，性能指标变化幅度最⼤的问题。⽐如产⽣瓶颈后，⽤户 CPU 使⽤率升⾼了 10%，⽽系统 CPU 使⽤率却升⾼了 50%，这个时候就应该⾸先优化系统 CPU 的使⽤。

## 有多种优化⽅法时，要如何选择? ##

*  ⼀般情况下，我们当然想选能最⼤提升性能的⽅法，这其实也是性能优化的⽬标。  
    但要注意，现实情况要考虑的因素却没那么简单。最直观来说，性能优化并⾮没有成本。性能优化通常会带来复杂度的提升，
 *  降低程序的可维护性，还可能在优化⼀个指标时，引发其他指标的异常。也就是说，很可能你优化了⼀个指标，另⼀个指标的性能却变差了。

一个典型的例子就是DPDK。DPDK是一种优化网络处理速度的方法，它通过绕开内核网络协议栈的方法，提升网络的处理能力。

不过它有一个很典型的要求，就是要独占一个CPU以及一定数量的内存大页，并且总是以100%使用率运行，可以，如果你的CPU核数很少，那么就得不偿失了

# CPU优化 #

清楚了性能优化最基本的三个问题后，我们接下来从应⽤程序和系统的⻆度，分别来看看如何才能降低 CPU 使⽤率，提⾼CPU 的并⾏处理能⼒。

## 应用程序优化 ##

实现，从应用程序的角度来说，降低CPU使用率的最好方法是，排除所有不必要的工作，只保留最核心的逻辑。比如减少循环的次数、减少递归、减少动态内存分配等等

除此之外，一些常用方法如下：

*  **编译器优化**：很多编译器都会提供优化选项，适当开启它们，在编译阶段你就可以获得编译器的帮助，来提升性能。⽐如， gcc 就提供了优化选项 -O2，开启后会⾃动对应⽤程序的代码进⾏优化。
 *  **算法优化**：使⽤复杂度更低的算法，可以显著加快处理速度。⽐如，在数据⽐较⼤的情况下，可以⽤ O(nlogn) 的排序算法（如快排、归并排序等），代替 O(n^2) 的排序算法（如冒泡、插⼊排序等）。
 *  **异步处理**：使用异步处理，可以避免程序因为等待某个资源而一直阻塞，从而提升程序的并发处理能力。比如，把轮询替换为事件通知，就可以避免轮询耗费CPU的问题
 *  **多线程替换多进程**：相对于进程的上下文切换，线程的上下文切换并不切换进程的地址空间，因此可以降低上下文切换的成功
 *  **善用缓存**：经常访问的数据或者计算结果中的数据，可以放到内存中缓存起来，这样在下次用的时候就能直接从内存中获取，加快程序的处理步骤

## 系统优化 ##

从系统的角度来说，优化CPU的运行，一方面要充分利用CPU缓存的本地性，加速缓存访问；另一方面，就是要控制进程的CPU使用情况，减少进程间的相互影响。

一些系统层面的CPU优化方法比较常用的方法：

*  **CPU绑定**：把进程绑定到一个或者多个CPU上，可以提高CPU缓存的命中率，减少跨CPU调度带来的上下文切换问题
 *  **CPU独占**：跟CPU绑定类似，进一步将CPU分组，并通过CPU亲和性机制为其分配进程。这样，这些CPU就由指定的进程独占。换句话来说，不允许其他进程来使用这些CPU
 *  **优先级调整**：使用nice调整进程的优先级，正值调低优先级，负值调⾼优先级。在这⾥，适当降低⾮核⼼应⽤的优先级，增⾼核⼼应⽤的优先级，可以确保核⼼应⽤得到优先处理。
 *  **为进程设置资源限制**：使⽤ Linux cgroups 来设置进程的 CPU 使⽤上限，可以防⽌由于某个应⽤⾃身的问题，⽽耗尽系统资源
 *  **NUMA（Non-Uniform Memory Access）优化**：支持NUMA的处理器会被划分为多个 node，每个 node 都有⾃⼰的本地内存空间。NUMA 优化，其实就是让 CPU 尽可能只访问本地内存
 *  **中断负载均衡**：⽆论是软中断还是硬中断，它们的中断处理程序都可能会耗费⼤量的CPU。开启 irqbalance 服务或者配置smp\_affinity，就可以把中断处理过程⾃动负载均衡到多个 CPU 上。

## 千万避免过早优化 ##

*  ⼀⽅⾯，优化会带来复杂性的提升，降低可维护性；另⼀⽅⾯，需求不是⼀成不变的。针对当前情况进⾏的优化，很可能并不适应快速变化的新需求。这样，在新需求出现时，这些复杂的优化，反⽽可能阻碍新功能的开发。
 *  所以，性能优化最好是逐步完善，动态进⾏，不追求⼀步到位，⽽要⾸先保证能满⾜当前的性能要求。**当发现性能不满⾜要求或者出现性能瓶颈时，再根据性能评估的结果，选择最重要的性能问题进⾏优化**。

⼀定要忍住“把 CPU 性能优化到极致”的冲动，因为 CPU 并不是唯⼀的性能因素。还有一些其他的问题⽐如内存、⽹络、I/O 甚⾄是架构设计的问题。

如果不做全⽅位的分析和测试，只是单纯地把某个指标提升到极致，并不⼀定能带来整体的收益。

[CPU]: https://blog.csdn.net/zhizhengguan/article/details/120939844