内容简介:GO语言是非常适合高并发场景的,那么,业务系统具体会遇到哪些高并发的场景呢?该如何考虑性能开销呢?那么本文就笔者在业务系统常常遇到的问题来抛砖引玉~这是什么场景呢?回源!回源DB,二进制流回源源站等等~高并发的场景下,大量用户访问同一个对象,那么做请求合并可以节省非常可观的资源,好像和请求合并有点像?不太一样。比较经典的case就是redis的pipeline。能批量就批量,减少太多的封包解包,减少cpu和带宽~
GO语言是非常适合高并发场景的,那么,业务系统具体会遇到哪些高并发的场景呢?该如何考虑性能开销呢?那么本文就笔者在业务系统常常遇到的问题来抛砖引玉~
请求合并
这是什么场景呢?回源!回源DB,二进制流回源源站等等~高并发的场景下,大量用户访问同一个对象,那么做请求合并可以节省非常可观的资源, singleflight~ 当然这是进程内的用法。
批量协议
好像和请求合并有点像?不太一样。比较经典的case就是 redis 的pipeline。能批量就批量,减少太多的封包解包,减少cpu和带宽~
merge请求
额~~merge什么?比如一个视频id更新计数,那么9->18->25......对了,计数从1涨到100,难道我要写100次db吗?很明显,可以内存里merge~~
并行请求
这个用法在网关服务就非常常见啦~当你的服务需要聚合A、B、C这3个系统的数据,而A、B和C之间没有依赖,那么完全可以并行请求。golang里常用 errgroup 去实现。
减少锁以及系统调用
有些情况锁是很难避免的,但是可以通过一些锁粒度拆分优化去减少锁的开销。系统调用对cpu的开销都是挺明显的,具体可以压测查看top,us%的开销在90%以上,说明性能优化还是可以的。
序列化协议,json和pb
这里既包括API的协议,也同时包括缓存对象的序列化协议。缓存的访问常常会几倍于api请求,经常有放大,所以更要重视。
异步处理,使用channel,而不是无限制go func()
比如更新缓存的场景。这点挺容易理解,无限制的goroutine会带来大量的context切换,浪费cpu。当然channel的长度要做限制和监控。消费者goroutine数可以适当配置。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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