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懂高并發性能調優是在技術進階賽道變得厲害的加分項

算法與數據結構 ? 來源:算法與數據結構 ? 作者:算法與數據結構 ? 2020-09-18 10:39 ? 次閱讀
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懂高并發性能調優,一定是你在技術進階賽道變得牛逼的加分項。不論,你是開發,架構還是管理崗,亦或者是其他互聯網相關崗位。因為毫不夸張的說,在現在動輒過千萬級的并發流量環境下,懂得并發壓測、性能瓶頸診斷、優化方案、架構演進,你將同時收獲高薪、話語權、成就感和不可替代性。從各大廠的崗位需求可以看出:高并發實戰是大廠P6+崗位必備能力,比普通崗薪資高 200%。從 P6+ 到 P8 ,如何處理高并發場景都是硬技能,大家可以感受下。

(高并發實戰是大廠P6+崗位必備能力) 性能調優需要根據業務場景結合科學的工作方法,合理的優化能夠極大地提高生產效率。在今天,懂得高性能調優,也就意味著你可以直接為公司業務賦能,簡單來說,就是為公司帶來收益。

然而很多人在學習調優過程中遇到過以下誤區:

網上看過調優相關知識點,但沒有實踐過,看完就忘;

工作時 redis、kafka 等都是直接調用,一出問題就束手無措;

以為調優僅僅是調個參數,重點是優化代碼。

面試官問到調優經驗,平時沒有實際操作過。

一遇到高并發生產問題,就加機器,加配置,沒有好的解決思路。

這些問題如果搞不清楚,就大概率天天熬夜加班,反復CRUD。相反,如果懂得高并發性能調優,就能在實際生產環境中變身救火隊長,以一人之力去搞定千萬級規模項目的瓶頸問題,所獲的成長感可能會遠遠大于薪資帶給你的滿足感。

因此,想要在職場走得更遠更遼闊,啃透高并發調優絕對是極佳的選擇。但是,真正頂級的高并發性能調優專家,應該具備哪些底層能力呢?首先,絕不止于熟悉各種分析工具。相反,應該是掌握有效且可行的方法。 而真正的高手,關心的是這些問題:項目的并發量級是多少?是否有性能問題診斷與優化的生產經驗?基于并發量需求會從哪些維度考慮?網絡帶寬、QPS、TPS、連接數、數據量級等等?可以說,他們具備全棧的高并發調優能力 ——

深刻理解實際生產環境性能要求

基于生產環境制定調優路徑。不同場景下,定義并發壓測(流量預估、容量預估和服務預熱)

壓測報告瓶頸分析(網絡?磁盤IO?數據庫瓶頸?JVM?通信協議?)

性能問題原理剖析(大對象?索引失效?惡意 DDos 攻擊?)

性能優化方案(JVM 調優索引優化、請求校驗、異步解耦)

最后,圍繞增長模型,不斷通過數據驅動 + 增長實驗,迭代玩法、最終驅動增長

原文標題:別再叨叨精通了,你給來個壓測先!

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