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性能效率支柱简介 如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。
性能效率支柱 性能效率支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 PERF01 流程与规范 PERF02 性能规划 PERF03 性能建模 PERF04 性能分析 PERF05 性能优化 PERF06 性能看护 云服务性能优化介绍
性能规划 PERF02-01 定义性能目标 PERF02-02 容量规划 父主题： PERF02 性能规划
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。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。
性能数据采集 收集性能数据是收集指标和日志的过程，这些指标和日志提供有关工作负载性能的信息。 此数据包括数值，称为指标。 指标描述系统在特定时间点的状态。 它还包括包含组织成记录的不同类型的数据的日志。 通过收集性能数据，可以监视和分析工作负载的性能。
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。
性能看护 PERF06-01 分层看护 PERF06-02 性能劣化自动定界定位 PERF06-03 自动告警 父主题： PERF06 性能看护
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。
建立性能可观测性体系 PERF04-06 建立性能可观测性体系 父主题： PERF04 性能分析
伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。 − 增加系统负担带来的性能下降曲线：在相同资源环境下，增加计算负载，查看性能下降比率。 父主题： 大数据性能优化
性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要求
性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需要考虑进行profiling，采集性能数据后从更底层的算子、通信、调度和内存等维度将性能进行拆解分析，训练脚本中加入profiling代码。
指标作用： 帮助你了解资源的运行状况和性能， 在云监控平台上配置对应的告警策略和配置指标看板。 通过跟踪分析网络路径上的流量来优化网络性能。 相关云服务和工具 云监控服务 CES 父主题： 性能数据采集
此外，性能目标还提供资源分配方面的指导，帮助确保工作负载能够适应不同的需求，同时保持最佳性能。 尽早设计性能目标 性能目标是定义性能的指标，清晰明确的性能目标是关键，通过性能目标，团队可以针对特定目标持续改进。
大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍
缓存性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对缓存的使用进行性能优化。 Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。
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。
伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。 − 增加系统负担带来的性能下降曲线：在相同资源环境下，增加计算负载，查看性能下降比率 父主题： 大数据性能优化
父主题： 消息队列性能优化
基线提供了一个参考点，用于比较一段时间内的性能结果，基线应该是工作负载性能的参考 考虑工作负载目标，并记录性能，以便随着版本迭代比较基线和优化性能。使用这些基线度量作为未来性能测试的基准，并用它们来识别服务系统有无性能裂化。
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