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PERF01 流程与规范 全生命周期性能管理 应用性能编程规范 父主题: 性能效率支柱
PERF05 性能优化 性能优化工作中,需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来,再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候,才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈,否则很有可能是在浪费自己的时间。另外,性能优化的隐含
PERF05-01 设计优化 风险等级 中 关键策略 快速通道模式 通过减少支配性工作量负载的处理量,只剩下必要的部分,来改进响应的时间。一个软件可以有多项功能,只有几个是被经常使用的,经常使用的功能构成支配性工作量负载。快速通道模式减少这些功能的处理量,或简化其处理过程。快速通
网络延迟:评估工作负载所需的延迟,使用专用虚拟网络和主干网络,而不是遍历公共Internet。此方法可降低工作负载的延迟。 吞吐量:请考虑工作负载所需的吞吐量。配置网络路由选项以利用网络吞吐量优势。 PERF03-04 选择合适类型的网络云服务 父主题: PERF03 性能建模
PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键,可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践: 使用正确的数据结构:选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如,使用哈希表可以快速查找元素,使用数组可以快速访问元素。
PERF06 性能看护 性能看护 父主题: 性能效率支柱
ySQL满足用户信息管理、买家信息管理、交易处理的业务需求,选型MongoDB满足商品信息管理的业务需求。 架构设计(性能、可靠性、多区域部署、安全)约束:设计的约束,本质是业务系统在各个维度的具体需求,决定了对数据库能力规格以及资源量的具体要求;对业务性能和可靠性诉求的把握,以
PERF05-04 大数据场景资源优化 风险等级 中 关键策略 在大数据场景下,可以通过优化资源的使用和分配,提高系统的性能和效率。以下是一些常见的大数据场景资源优化方法: 分布式存储:使用分布式存储系统,如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等,将数据分散存
PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据(吞吐量、延迟和完成时间),通常需要通过代码采集,例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据,可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有:
PERF04-01 定义验收标准 风险等级 高 关键策略 验收标准是用于评估指定工作负载是否满足性能要求的指标,需要在性能测试前期定义合理的验收标准。 查看性能目标 性能目标定义了工作负载所需的性能级别。查看为工作负载建立的性能目标。性能目标是可能涉及响应时间、吞吐量、资源利用率
PERF06-02 性能劣化自动定界定位 风险等级 中 关键策略 通过建立的分层性能模型,判断系统是否会出现性能劣化的情况。当出现劣化事件时,需要通过自动化手段快速定位定界发现根因。可以通过应用模型建设三维的拓扑,把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层
Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量,默认为500,如果每条消息处理时间较长,建议调小该值,确保在max.poll.interval
PERF03-07 选择合适的Kafka 风险等级 中 关键策略 根据生产流量、消费流量、老化时间、副本数等指标,计算业务所需的规格,选择合适的Kafka规格。 规格测算: 性能容量维度所需最小节点数 = max((存储带宽需求 / 单节点存储带宽),(网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽))
PERF03-08 选择合适的RocketMQ 风险等级 中 关键策略 RocketMQ服务提供了多个维度定义规格,如资源规格、代理个数、存储容量、单个代理TPS、单个代理Topic数上限、单个代理消费组数上限等,建议根据不同版本涉及的具体规格情况选择合适的RocketMQ服务。
PERF04-06 建立性能可观测性体系 风险等级 中 关键策略 可观测性体系是指在云原生架构中通过使用各种工具和技术来实现对应用程序和基础设施的监控告警、日志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标,通过收集和分析性能数据,可以识别系统瓶颈、优化资源分配等,找到性能优化方向。
PERF01-01 全生命周期性能管理 风险等级 高 关键策略 指定性能目标 从性能角度来看,最好为性能场景定义具体的、量化的、可测量的性能目标。若要设置这些目标,需要充分了解业务要求以及预期将提供的服务质量。 需要与业务利益干系人共同关键功能的体验要求,而不是只关注技术指标。通
采用持续部署模型 当部署出问题时,通过使用持续部署模型来实现尽早发现问题,减少对最终用户的影响。 金丝雀部署是持续部署的常见模型,通过一小群内部或外部用户首先部署新功能,当新版本没有问题后,陆续部署到更大的组,直到所有用户群体都运行新版本。 另一种常见的部署模型是蓝绿部署,通过部
PERF03-09 选择合适的RabbitMQ 风险等级 中 关键策略 版本选择:RabbitMQ服务版本随时间更迭,选择版本时需注意查看不同版本状态与区分,详情可参考官方公告。 规格选择:RabbitMQ服务提供了不同规格实例可供选择,建议按照业务需求对比,选择合适的规格型号,具体实例规格请参考官方文档。
PERF03-06 选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下: Kafka:兼容开源Kafka,适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景,有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ:
PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶,其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。