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懂高并發(fā)性能調(diào)優(yōu)是在技術(shù)進(jìn)階賽道變得厲害的加分項(xiàng)

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 來源:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 作者:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 2020-09-18 10:39 ? 次閱讀
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懂高并發(fā)性能調(diào)優(yōu),一定是你在技術(shù)進(jìn)階賽道變得牛逼的加分項(xiàng)。不論,你是開發(fā),架構(gòu)還是管理崗,亦或者是其他互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)崗位。因?yàn)楹敛豢鋸埖恼f,在現(xiàn)在動輒過千萬級的并發(fā)流量環(huán)境下,懂得并發(fā)壓測、性能瓶頸診斷、優(yōu)化方案、架構(gòu)演進(jìn),你將同時(shí)收獲高薪、話語權(quán)、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(fā)實(shí)戰(zhàn)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(fā)場景都是硬技能,大家可以感受下。

(高并發(fā)實(shí)戰(zhàn)是大廠P6+崗位必備能力) 性能調(diào)優(yōu)需要根據(jù)業(yè)務(wù)場景結(jié)合科學(xué)的工作方法,合理的優(yōu)化能夠極大地提高生產(chǎn)效率。在今天,懂得高性能調(diào)優(yōu),也就意味著你可以直接為公司業(yè)務(wù)賦能,簡單來說,就是為公司帶來收益。

然而很多人在學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)過程中遇到過以下誤區(qū):

網(wǎng)上看過調(diào)優(yōu)相關(guān)知識點(diǎn),但沒有實(shí)踐過,看完就忘;

工作時(shí) redis、kafka 等都是直接調(diào)用,一出問題就束手無措;

以為調(diào)優(yōu)僅僅是調(diào)個(gè)參數(shù),重點(diǎn)是優(yōu)化代碼。

面試官問到調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn),平時(shí)沒有實(shí)際操作過。

一遇到高并發(fā)生產(chǎn)問題,就加機(jī)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(fù)CRUD。相反,如果懂得高并發(fā)性能調(diào)優(yōu),就能在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中變身救火隊(duì)長,以一人之力去搞定千萬級規(guī)模項(xiàng)目的瓶頸問題,所獲的成長感可能會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于薪資帶給你的滿足感。

因此,想要在職場走得更遠(yuǎn)更遼闊,啃透高并發(fā)調(diào)優(yōu)絕對是極佳的選擇。但是,真正頂級的高并發(fā)性能調(diào)優(yōu)專家,應(yīng)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(yīng)該是掌握有效且可行的方法。 而真正的高手,關(guān)心的是這些問題:項(xiàng)目的并發(fā)量級是多少?是否有性能問題診斷與優(yōu)化的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)?基于并發(fā)量需求會從哪些維度考慮?網(wǎng)絡(luò)帶寬、QPS、TPS、連接數(shù)、數(shù)據(jù)量級等等?可以說,他們具備全棧的高并發(fā)調(diào)優(yōu)能力 ——

深刻理解實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境性能要求

基于生產(chǎn)環(huán)境制定調(diào)優(yōu)路徑。不同場景下,定義并發(fā)壓測(流量預(yù)估、容量預(yù)估和服務(wù)預(yù)熱)

壓測報(bào)告瓶頸分析(網(wǎng)絡(luò)?磁盤IO?數(shù)據(jù)庫瓶頸?JVM?通信協(xié)議?)

性能問題原理剖析(大對象?索引失效?惡意 DDos 攻擊?)

性能優(yōu)化方案(JVM 調(diào)優(yōu)索引優(yōu)化、請求校驗(yàn)、異步解耦)

最后,圍繞增長模型,不斷通過數(shù)據(jù)驅(qū)動 + 增長實(shí)驗(yàn),迭代玩法、最終驅(qū)動增長

原文標(biāo)題:別再叨叨精通了,你給來個(gè)壓測先!

文章出處:【微信公眾號:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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