我这几天被朋友圈刷屏了,都是关于那个160625的事情,好多人都在问这是什么鬼,怎么突然就火了。我一看,这不就是我以前捣鼓过的一些老东西吗,只是换了个说法又冒出来了。
老司机带你回忆过去
说到这个160625,它不是一个新概念,早些年我们在做一些系统优化和性能调优的时候,就经常会碰到类似的问题。那时候,很多服务都是部署在一个比较老的平台上,资源分配、IO调度,都不是很灵活。
我的实践记录从这里开始。
那时候接手了一个项目,是一个数据同步的服务,负责把好几个数据库的数据拉到一个中心库里。刚开始跑得挺顺,但是数据量一上来,就出问题了。经常是跑着跑着就卡死,CPU占用率直线上升,但是数据同步速度却慢得像蜗牛。
我当时就觉得不对劲,按理说我们的机器配置不差,不应该这样。我拉着团队的小伙子们,就开始从头扒代码,看看是不是哪里写死了,或者哪个地方有死循环。结果代码翻了个遍,没发现明显的逻辑错误。
- 我们怀疑的是数据库连接池设置有问题,是不是并发太高导致的连接阻塞。
- 然后我们又看了看SQL语句,是不是有慢查询。
- 我们把目光投向了系统层面,是不是资源调度出了问题。
深入系统底层定位问题
折腾了两个星期,头发都快掉光了。有一天晚上,我熬夜盯着系统监控数据,发现了一个很奇怪的现象。CPU虽然占用很高,但大部分时间都不是在处理业务逻辑,而是在进行上下文切换。
我当时就拍桌子了,这肯定就是调度的问题!我们服务启动了太多的线程去处理数据,这些线程互相抢占资源,操作系统忙着在它们之间切换,真正的活儿反而没干多少。
这时候,那个160625的影子就出现了。虽然名字不一样,但本质上都是在说如何高效地利用系统资源,避免不必要的浪费。我查阅了大量资料,结合我们系统的特点,决定从两个方面入手去解决。
第一步:减少并发线程数。
我们把原来拍脑袋定下的线程数砍掉了一大半。从几百个直接降到了几十个。刚开始大家都很担心,怕数据同步速度会更慢。结果?同步速度反而上去了!系统反而更稳定了。
第二步:优化数据处理逻辑。
我们发现很多线程都是在等待IO操作完成,所以即使线程数少了,还是会有等待。于是我们引入了一些批量处理的机制,让一次IO操作能处理更多数据,减少了IO次数。
最终实现和总结
这两步走下来,效果立竿见影。CPU利用率恢复正常,上下文切换的频率也大大降低。最关键的是,服务稳定了,再也没有出现过卡死的情况。
所以说,现在大家讨论的160625,如果我没猜错,大概率也是在说这方面的事情:如何合理地分配和利用有限的系统资源,通过优化调度策略来提升整体效率。
很多时候,并不是资源越多越而是要用得巧。搞系统优化的老司机都明白,瓶颈往往不在于硬件有多强,而在于你有没有找到那个最浪费资源的环节。这回看到大家热议这个,我这老骨头又被点燃了,忍不住分享一下自己以前的实践经验。
很多事情都是历史的重演,只是穿上了不同的马甲罢了。只要抓住了核心原理,万变不离其宗。




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