성능 최적화에서 분할 및 병합: 이 두 작업이 이렇게 재생될 수 있다고 상상하지 못했을 것입니다.

이 기사는 성능 최적화의 중요성을 깊이 탐구하고 포괄적인 성능 최적화 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워크의 세 가지 측면에서 분석하여 시스템의 전반적인 성능을 향상시키는 데 도움을 드립니다. 이러한 권장 사항을 따르면 시스템 응답성을 크게 개선하고 대기 시간을 줄이며 사용자 환경을 개선할 수 있습니다.

1. 나누고 가꾸다("fen"이라는 단어)

비즈니스 계층화, 시스템 분류, 서비스 배포, 데이터베이스 하위 데이터베이스/테이블, 동적 및 정적 분리, 비동기식으로 동기 분할, 다중 스레드로 단일 스레드, 원본 데이터 캐시 분리, 단일 테이블을 다중 테이블로, 단일 데이터베이스를 다중 데이터베이스로, 스트림 분할 등 . . .

시스템 성능 최적화에서 "분할 정복"은 일반적으로 사용되는 전략입니다. 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해한 다음 각 하위 문제를 개별적으로 해결함으로써 최종적으로 전체 최적화 효과를 얻습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 "분할 및 정복" 기술 및 접근 방식입니다.

작업 병렬화: 큰 작업을 여러 하위 작업으로 분해하고 병렬 컴퓨팅을 사용하여 이러한 하위 작업을 동시에 처리하여 시스템의 전체 처리 용량을 향상시킵니다. 예를 들어 대규모 데이터 처리 작업을 여러 병렬 작업으로 분할하고 멀티스레딩 또는 분산 컴퓨팅을 사용하여 이러한 작업을 동시에 처리합니다.
모듈식 설계: 복잡한 시스템을 모듈로 분할하고 각 모듈은 특정 기능이나 작업을 담당합니다. 각 모듈은 독립적으로 개발, 테스트 및 최적화되어 전반적인 시스템 유지 관리 및 성능을 향상시킬 수 있습니다.
알고리즘 분해: 복잡한 알고리즘을 분해하여 더 간단하고 재사용 가능한 하위 알고리즘으로 분할합니다. 각 하위 알고리즘의 성능을 최적화하여 전체 알고리즘의 실행 효율성을 높일 수 있습니다.
데이터 파티셔닝: 대규모 데이터 세트를 파티셔닝하고 데이터를 하위 집합으로 나누고 각 하위 집합에서 병렬 작업을 수행합니다. 이 방법은 데이터 처리 및 쿼리의 효율성을 향상시키기 위해 빅 데이터 처리 및 분산 시스템에서 자주 사용됩니다.
리소스 할당: 더 나은 로드 밸런싱 및 리소스 활용을 달성하기 위해 가장 적합한 처리 장치 또는 노드에 작업 할당과 같은 시스템 리소스를 할당하고 관리합니다.
문제 분해: 복잡한 문제를 여러 개의 간단한 하위 문제로 분해하고 재귀 또는 반복 방법을 사용하여 각 하위 문제를 개별적으로 해결합니다. 마지막으로 하위 문제의 솔루션을 결합하여 전체 문제의 솔루션을 얻습니다.
네트워크 최적화: 프로토콜 최적화, 로드 밸런싱, 캐시 전략 등을 포함합니다.
시스템 아키텍처 최적화: 분산 아키텍처, 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너화된 배포 등 포함
작업 분할: 작업을 여러 하위 작업으로 나누어 개별적으로 실행하고 병렬 또는 분산 방식을 사용하여 효율성과 확장성을 향상시킵니다.
비동기 처리: 시간이 오래 걸리거나 외부 리소스에 의존하는 작업의 경우 메인 스레드를 차단하거나 사용자 경험에 영향을 주지 않도록 비동기 방식으로 실행할 수 있습니다. 일반적인 비동기 처리 메커니즘에는 메시지 큐, 콜백 함수 및 이벤트 리스너가 포함됩니다.

2. 하나로 결합("He" 문자 공식)

마이크로 서비스의 세분성은 너무 미세하지 않아야 하며 조합이 결합되면 큰 데이터베이스 테이블이 공동 쿼리를 줄이고 중복이 중복되면 중복 데이터가 병합됩니다. 직관적인 표현은 프런트 엔드 CDN, 동적 및 정적 분리에서 백그라운드 서비스를 마이크로 서비스로 분할, 분산, 로드 밸런싱, 캐싱, 풀링, 멀티 스레딩, IO, 하위 데이터베이스 테이블, 검색 엔진 등입니다. 그들은 모두 "fen"이라는 단어를 강조합니다.

시스템 성능 최적화에서 "통합"은 단순히 로컬 문제의 해결이 아닌 전체 성능의 극대화를 강조하는 전략입니다. 다음은 몇 가지 일반적인 "올인원" 기술 및 접근 방식입니다.

시스템 수준 최적화: 전체 시스템의 성능 병목 현상과 핫스팟을 종합적으로 고려하고 글로벌 성능 분석 및 최적화 전략을 통해 시스템 전체를 최적화합니다. 여기에는 전반적인 성능을 극대화하기 위해 다양한 구성 요소와 모듈 간의 상호 작용을 종합적으로 고려하는 것이 포함됩니다.
리소스 관리 및 최적화: 메모리, CPU, 네트워크 등과 같은 시스템 리소스의 포괄적인 관리 및 최적화를 통해 전반적인 성능 향상을 달성합니다. 여기에는 리소스 할당 전략의 최적화, 로드 밸런싱 실현 및 리소스 활용 극대화가 포함됩니다.
포괄적인 동시성 및 병렬 최적화: 전체 시스템의 동시성 및 병렬 작업을 고려하고 동시성 제어, 리소스 공유 및 동기화 메커니즘을 포괄적으로 최적화하여 전체 시스템의 동시성 성능 및 효율성을 향상시킵니다.
데이터 흐름 및 데이터 처리 최적화: 시스템에서 데이터 흐름 및 처리를 최적화하고 데이터 전송, 변환 및 처리의 모든 측면을 종합적으로 고려하여 전체 데이터 처리의 효율성과 성능을 최대화합니다.
시스템 아키텍처 설계 최적화: 시스템 설계 단계에서 성능 요구 사항을 고려하고 전체 시스템 성능의 최적화를 보장하기 위해 적절한 아키텍처 및 기술을 선택합니다. 여기에는 합리적인 모듈 분할, 구성 요소 간의 결합 감소, 효율적인 통신 프로토콜 및 데이터 형식 선택 등이 포함됩니다.
전체 시스템 튜닝 및 구성: 특정 워크로드 및 성능 요구 사항에 가장 적합하도록 전체 시스템의 구성 및 매개변수를 튜닝합니다. 여기에는 시스템 버퍼 크기 조정, 네트워크 연결 수 최적화, 스레드 풀 매개변수 구성 등이 포함됩니다.
포괄적인 성능 모니터링 및 튜닝 도구: 포괄적인 성능 모니터링 도구 및 분석기를 사용하여 시스템 성능을 포괄적으로 모니터링하고 분석하여 전반적인 성능 병목 현상 및 최적화 기회를 식별합니다. 여기에는 포괄적인 최적화 전략을 개발하기 위해 다양한 구성 요소 및 모듈의 성능 지표를 종합적으로 고려하는 것이 포함됩니다.

위의 "하나로 통합" 기술을 채택함으로써 전체 시스템 성능을 향상시킬 수 있으며, 각 구성 요소 및 모듈의 상호 관계 및 상호 영향을 종합적으로 고려하여 전체 성능을 극대화할 수 있습니다. 이 방법은 시스템이 모든 수준과 차원에서 최고의 성능과 효율성을 달성할 수 있도록 전반적인 성능 향상을 강조합니다.

I. 소개

기술의 발전으로 고성능 컴퓨팅은 많은 산업 분야에서 핵심 요구 사항이 되었습니다. 게임, 금융, 의료 또는 기타 분야에서 고성능 컴퓨팅은 중추적인 역할을 합니다. 그러나 고성능을 달성하는 것은 쉽지 않습니다. 속도와 효율성에 대한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 지속적으로 성능을 최적화해야 합니다. 이 기사에서는 시스템의 전반적인 성능을 개선하는 데 도움이 되는 포괄적인 성능 최적화 솔루션 세트를 소개합니다.

1. 성능 최적화의 정의

성능 최적화는 컴퓨터 하드웨어, 운영 체제 및 응용 프로그램에 대한 깊은 이해, 세 가지 간의 관계 조정, 전체 시스템(하드웨어, 운영 체제 및 응용 프로그램 포함)의 성능 최대화 및 기존 비즈니스 요구 사항을 지속적으로 충족하는 것을 의미합니다. 실행 속도, 응답 시간, 처리량, 리소스 활용 또는 기타 성능 지표를 높이기 위해 시스템을 조정, 개선 및 최적화하는 프로세스입니다. 성능 최적화는 시스템이 사용자 요구 사항을 보다 효율적으로 충족하고 대기 시간을 줄이고 처리량을 늘리고 리소스 소비를 줄임으로써 더 나은 사용자 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

성능 최적화는 소프트웨어 개발, 데이터베이스 관리, 네트워크 통신, 알고리즘 설계, 시스템 아키텍처 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

성능 최적화는 시스템 요구사항, 리소스 제약, 사용자 경험 등을 종합적으로 고려해야 하는 지속적인 프로세스로, 실시간 모니터링, 분석, 최적화를 통해 시스템 성능을 지속적으로 개선합니다. 여기에는 시스템이 실제 작동에서 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 신중한 성능 분석, 실험, 튜닝 및 검증이 포함됩니다.

2. 성능 최적화의 목표

성능 최적화의 목표는 시스템, 애플리케이션 또는 알고리즘의 성능을 개선하여 사용자 요구 사항을 충족하고 더 나은 사용자 경험을 제공하는 것입니다. 성능 최적화의 주요 목표는 다음과 같습니다.

응답 시간 최적화: 시스템의 응답 시간을 줄여 사용자가 더 빠르게 결과를 얻거나 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 빠른 응답 시간은 사용자 만족도를 높이고 사용자 참여를 높이며 시스템 가용성을 높입니다.
처리량 최적화: 시스템이 더 많은 요청 또는 트랜잭션을 처리할 수 있도록 시스템의 처리 용량 및 동시성을 개선합니다. 처리량을 늘리면 시스템의 확장성을 개선하고 높은 동시 부하에 적응하며 더 많은 사용자가 동시에 액세스할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
자원 활용 최적화: 합리적인 자원 관리 및 활용을 통해 자원의 낭비와 유휴를 최소화하고 시스템의 효율성과 성능을 향상시킵니다. 리소스 활용을 최적화하면 하드웨어 리소스 비용을 줄이고 시스템 확장성과 경제성을 높일 수 있습니다.
안정성 및 신뢰성 최적화: 시스템의 안정성 및 신뢰성을 최적화하여 장기 작동 및 고부하 조건에서 시스템의 안정성을 보장하고 시스템 충돌 및 오류 위험을 줄입니다.
에너지 최적화: 시스템 또는 장치의 에너지 소비를 줄여 에너지 효율을 높이고 운영 비용을 줄이며 환경에 미치는 영향을 줄입니다.
사용자 경험 최적화: 인터페이스 유창성, 대화식 응답 속도 및 원활한 작동을 포함하여 사용자 경험을 개선합니다. 사용자 경험을 최적화하면 사용자 만족도를 높이고 사용자 이탈을 줄이며 사용자 충성도를 높일 수 있습니다.
유지 관리 최적화: 시스템 설계, 코드 품질 및 아키텍처를 최적화하여 시스템 유지 관리 및 확장이 쉬워 유지 관리 비용이 절감되고 개발 팀의 생산성이 향상됩니다.

성능 최적화의 목표는 시스템이 주어진 자원과 제약 조건 하에서 가능한 한 최고의 성능 수준을 달성하도록 만드는 것입니다. 성능과 가용성의 최상의 균형을 달성하기 위해 사용자 요구 사항, 시스템 요구 사항 및 리소스 제약 조건을 고려하십시오.

3. 성능 최적화의 중요성

성능 최적화는 최신 애플리케이션 개발 및 시스템 설계에서 매우 중요합니다. 다음은 성능 최적화의 몇 가지 주요 측면과 그 중요성입니다.

향상된 사용자 경험: 좋은 성능은 사용자 경험을 크게 향상시켜 사용자가 응답과 결과를 더 빨리 얻을 수 있도록 합니다. 빠른 응답 시간과 높은 처리량은 사용자 만족도를 높이고 사용자 대기 시간과 나쁜 경험을 줄이며 사용자 참여 및 유지를 향상시킬 수 있습니다.
시스템 확장성 향상: 성능 최적화는 시스템의 처리 용량과 동시성을 개선하여 더 많은 요청이나 트랜잭션을 처리할 수 있도록 합니다. 처리량을 늘리고 리소스 활용도를 개선함으로써 시스템은 높은 동시 부하 및 대규모 사용자의 요구 사항에 더 잘 적응하고 안정성과 고성능을 유지할 수 있습니다.
자원 및 비용 절약: 성능 최적화는 자원 소비와 낭비를 줄이고 자원 활용 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 메모리, CPU 및 네트워크와 같은 리소스 사용을 최적화함으로써 시스템은 동일한 하드웨어 구성에서 더 많은 작업을 처리할 수 있으므로 하드웨어 리소스 비용과 운영 비용이 절감됩니다.
신뢰성 및 안정성 향상: 성능 최적화는 시스템 안정성 및 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 대기 시간을 줄이고 동시 작업을 최적화하면 시스템 오류 및 충돌 위험을 줄이고 시스템 안정성과 가용성을 향상할 수 있습니다.
향상된 경쟁 우위: 경쟁이 치열한 시장에서 성능 최적화는 기업과 제품의 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 빠른 응답 시간, 높은 처리량 및 훌륭한 사용자 경험은 더 많은 사용자를 유치하고 시장 점유율과 브랜드 평판을 높일 수 있습니다.
에너지 절약 및 환경 보호: 성능 최적화를 통해 시스템 또는 장비의 에너지 소비를 줄이면 에너지 효율성을 높이고 에너지 소비를 줄이며 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 이것은 지속 가능한 발전과 기업의 사회적 책임에 큰 의미가 있습니다.
개발 효율성 향상: 성능 최적화를 통해 개발 팀은 코드 품질, 디자인 최적화 및 시스템 유지 관리에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 개발 효율성을 개선하고 유지 관리 비용을 줄이며 개발자에게 더 나은 코드 및 시스템 설계 기능을 제공할 수 있습니다.

성능 최적화는 사용자의 기대를 충족하기 위한 기본 요구 사항일 뿐만 아니라 경쟁력을 유지하고 효율성을 개선하며 리소스를 절약하기 위한 핵심 요소입니다. 성능 최적화에 적절한 시간과 리소스를 투자함으로써 우수한 시스템 성능과 사용자 경험을 달성할 수 있으며, 이를 통해 개인 사용자, 기업 및 조직에 큰 이점을 제공합니다.

4. 성능 최적화 원칙

성능 최적화는 몇 가지 기본 원칙을 따라야 합니다.

추측이 아닌 데이터 기반: 테스트, 로깅, 모니터링 및 기타 도구를 사용하여 시스템의 병목 현상과 문제를 분석하고 대상 방식으로 최적화합니다.
조기 최적화 방지: 제품 개발 초기 단계에서는 성능이 아니라 기능과 품질에 중점을 둡니다. 제품이 안정화된 후에만 필요한 최적화를 수행하십시오.
과도한 최적화 방지: 성능 최적화는 지속적인 프로세스이며 비즈니스 요구 사항과 비용 효율성을 기반으로 합당한 목표와 지표를 공식화해야 합니다. 최고의 성능을 위해 코드 가독성, 유지 관리성 및 안정성을 희생하지 마십시오.
비즈니스에 대한 심층적 이해: 비즈니스 요구 사항 및 시나리오를 이해하지 않고 코드가 비즈니스에 도움이 되므로 시스템 설계 및 구현의 결함을 찾기가 어렵습니다. 사용자 행동 및 피드백을 이해하기 위해 제품, 운영 및 기타 팀과의 커뮤니케이션을 유지하는 것이 필요합니다.

5. 성능 최적화 방법

1. 하드웨어 수준의 성능 최적화

CPU 및 GPU 업그레이드: 고성능 CPU 및 GPU는 시스템 성능을 향상시키는 핵심 요소입니다. 필요에 맞는 올바른 프로세서 모델을 선택하고 충분한 수의 코어와 스레드가 있는지 확인하십시오.
메모리 증가(RAM): RAM은 컴퓨터가 데이터를 저장하는 곳입니다. 메모리 양을 늘리면 시스템의 속도와 안정성이 향상될 수 있습니다.
솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 사용: 기존의 기계식 하드 드라이브와 비교할 때 솔리드 스테이트 드라이브는 읽기 및 쓰기 속도가 더 빠릅니다. 운영 체제 및 일반적으로 사용되는 프로그램을 SSD에 설치하면 시스템의 부팅 속도와 응용 프로그램 응답 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

2. 소프트웨어 수준에서 성능 최적화

캐시: 공간을 시간으로 교환한다는 아이디어를 사용하여 자주 액세스하거나 계산된 데이터를 메모리 또는 로컬 파일에 저장하여 반복되는 IO 또는 계산 오버헤드를 줄입니다.
동시성: 멀티 코어 CPU 또는 여러 서버를 사용하여 워크로드를 공유하고 시스템의 처리량과 동시성을 향상시킵니다.
게으름: 중복되거나 쓸모없는 계산을 피하면서 필요할 때까지 계산을 연기합니다.
배치: IO(네트워크 IO, 디스크 IO)가 있을 때 병합 작업 및 배치 작업은 IO 시간과 오버헤드를 줄입니다.
효율적인 구현: 기능을 구현하기 위해 더 적절하거나 더 빠른 알고리즘, 데이터 구조, 프로그래밍 언어 등을 선택합니다.
순회 최적화: 모든 데이터를 순회하는 대신 더 작은 데이터 범위에서 계산합니다. 예를 들어 인덱스, 필터 및 페이징과 같은 기술을 사용하여 데이터 검색 속도를 높입니다.

3. 네트워크 수준에서 성능 최적화

네트워크 설정 최적화: TCP/IP 매개변수를 조정하고 QoS(Quality of Service) 및 기타 방법을 활성화하면 네트워크 전송 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
CDN(콘텐츠 배포 네트워크) 사용: CDN은 사용자가 필요한 콘텐츠에 더 빠르게 액세스할 수 있도록 전 세계 서버에 웹사이트 콘텐츠를 캐시할 수 있습니다.

2. 메모리 관리 최적화

1. Java 메모리의 기본 이해

1.1, 자바 메모리 모델

JMM(Java Memory Model)은 Java 프로그램이 다중 스레드 환경에서 공유 메모리에 액세스하는 방법을 설명하는 Java Virtual Machine 사양에 정의된 메모리 모델입니다. JMM은 주로 다양한 하드웨어 및 운영 체제에 의한 메모리 액세스의 차이를 보호하기 위해 정의된 메모리 모델입니다. JMM은 메인 메모리와 작업 메모리를 포함하는 추상적인 컴퓨터 메모리 모델을 정의합니다.

1.2 런타임 데이터 영역

JVM 런타임 데이터 영역은 Java 프로그램을 실행할 때 Java 가상 머신에서 사용하는 메모리 영역입니다. 이러한 영역에는 다음 섹션이 포함됩니다.

프로그램 카운터(프로그램 카운터 레지스터): 프로그램 카운터는 현재 스레드에 의해 실행되는 바이트코드의 줄 번호 표시기로 볼 수 있는 작은 메모리 영역입니다. 각 스레드에는 스레드가 실행해야 하는 명령의 주소를 기록하는 데 사용되는 자체 독립 프로그램 카운터가 있습니다.
Java 가상 머신 스택: Java 가상 머신 스택은 스택 프레임(Stack Frame)으로 구성되며 각 스택 프레임은 Java 메소드 호출에 해당합니다. 메서드가 호출되면 해당 스택 프레임이 JVM(Java Virtual Machine) 스택에 생성되어 스택에 푸시됩니다. 메서드 실행이 완료되면 스택 프레임이 스택에서 팝됩니다. JVM(Java Virtual Machine) 스택은 로컬 변수, 메서드 매개 변수, 반환 값 및 피연산자와 같은 정보를 저장하는 데 사용됩니다.
네이티브 메서드 스택: 네이티브 메서드 스택은 Java 가상 머신 스택과 유사하지만 네이티브 메서드(Native Method)를 실행하는 데 사용됩니다. 네이티브 메서드는 C, C++ 등의 언어로 구현된 메서드로 자바 코드와 다르며 운영체제 리소스에 직접 접근해야 한다.
Java 힙: Java 힙은 Java 가상 머신에서 가장 큰 메모리 영역이며 프로그램이 실행 중일 때 모든 스레드가 공유하는 유일한 메모리 영역이기도 합니다. Java 힙은 Java 개체 인스턴스 및 배열과 같은 데이터 구조를 저장하는 데 사용됩니다. Java 힙은 동적으로 확장 및 축소할 수 있으며 크기는 명령줄 매개 변수를 통해 제어할 수 있습니다.
메소드 영역: 메소드 영역은 클래스 정보, 상수, 정적 변수, Just-In-Time 컴파일러에 의해 컴파일된 코드 등의 데이터를 저장하는 데 사용되며 Java 가상 머신의 영구 저장 영역 중 하나입니다. 메서드 영역은 Java 8 이전에는 영구 생성(PermGen)이라고 했으며 Java 8부터 점차 Metaspace로 대체되었습니다.
런타임 상수 풀: 런타임 상수 풀은 각 클래스 또는 인터페이스에 대한 상수 풀 테이블의 런타임 표현입니다. 여기에는 컴파일 시간에 생성된 리터럴 및 기호 참조와 런타임에 생성된 문자열 리터럴 등이 포함됩니다. 런타임 상수 풀은 메서드 영역의 일부입니다.

위는 JVM(Java Virtual Machine) 런타임 데이터 영역의 주요 구성 요소입니다. 영역마다 메모리 크기와 사용량이 다르지만 모두 Java 프로그램의 정상적인 실행을 지원하는 중요한 구성 요소입니다. Java 가상 머신의 런타임 데이터 영역을 이해하는 것은 효율적이고 안정적인 Java 프로그램을 작성하는 데 매우 중요합니다.

1.3, Java 가비지 컬렉션 메커니즘

Java의 가비지 수집(Garbage Collection, GC) 메커니즘은 JVM(Java Virtual Machine)이 더 이상 사용되지 않는 개체가 차지하는 메모리 공간을 자동으로 회수하는 메커니즘입니다. 가비지 수집 메커니즘은 개발자가 수동으로 메모리를 관리해야 하는 부담을 크게 줄이고 메모리 누수를 방지하고 애플리케이션 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

1. 재활용 과정

1) 먼저 오브젝트가 살아있는지(쓰레기인지) 판단

참조 카운팅 알고리즘과 도달 가능성 분석 알고리즘으로 판단할 수 있으며, 참조 카운팅 알고리즘으로는 순환 참조 문제를 해결할 수 없기 때문에 현재 도달 가능성 분석 알고리즘을 사용하고 있습니다.

2) 객체를 탐색하고 재활용(쓰레기 재활용)

가비지는 가비지 컬렉터(Serial/Parallel/CMS/G1)에 의해 회수될 수 있으며, 가비지 컬렉터에서 사용되는 알고리즘은 마크 지우기 알고리즘, 마크 마무리 알고리즘, 복사 복구 알고리즘 및 세대 복구 알고리즘입니다.

2. GC의 종류

3. GC의 원리

GC 수집기의 핵심은 GC 수집 알고리즘
GC 수집 알고리즘은 일반적으로 먼저 개체가 살아 있는지 여부를 확인한 다음 참조 카운팅 알고리즘 또는 도달 가능성 분석 알고리즘을 사용합니다.
참조 카운팅 알고리즘은 순환 참조의 상황을 해결할 수 없으므로 현재 도달 가능성 분석 알고리즘을 사용합니다.
GC는 4가지 유형으로 나뉘며 메모리의 다른 영역에서 작동합니다(신세대 Eden/S0/S1, 구세대). 이때 GC 수집기는 서로 결합하여 서로 다른 유형의 GC를 완성하여 JVM GC의 기능을 달성합니다.

2. 올바른 가비지 컬렉터 선택

수집기	CMS	G1
재활용 알고리즘	마크 지우기	마크업
재활용 구역	구세대	신세대 + 구세대
메모리 레이아웃	전통	신세대와 구세대를 함께 지역으로 나눕니다.
메모리 단편화	잔해 공간 생성	파편을 위한 작은 공간
동시성	동시성	동시성
JDK 사용	JDK8 기본값(병렬)	JDK9 기본값
일시 중지 시간	최소 일시 중지 시간	예측 가능한 일시 중지 시간

Java 8: 기본 가비지 수집기는 병렬 수집기입니다. 다중 코어 프로세서에 적합한 가비지 수집을 위해 병렬 스레드를 사용하며 목표는 최단 시간에 최고의 처리량을 얻는 것입니다.
Java 11: 기본 가비지 수집기는 G1(Garbage-First) 수집기입니다. 짧은 일시 중지 시간과 높은 처리량을 위해 설계된 대기 시간이 짧은 가비지 수집기입니다.
Java 14: 기본 가비지 수집기는 여전히 G1 수집기입니다.
Java 15: 기본 가비지 수집기는 여전히 G1 수집기입니다.
Java 16: 기본 가비지 수집기는 여전히 G1 수집기입니다.

JVM(Java Virtual Machine)은 또한 가비지 수집기의 동작 및 성능을 조정하기 위한 많은 매개변수를 제공합니다. 이러한 매개 변수는 특정 가비지 수집기를 지정하고 힙 크기, 일시 중지 시간, 처리량 등을 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 애플리케이션의 필요와 특성에 따라 이러한 매개변수를 사용하여 가비지 수집기의 성능을 최적화할 수 있습니다.

3. 메모리 분석 도구

1) jstat: JVM 메모리 사용량 및 가비지 수집 정보를 모니터링하는 데 사용됩니다.

2) jmap: 메모리 사용량 분석을 위한 JVM 힙 덤프 파일 생성에 사용됩니다.

3) jconsole: JVM 성능 지표, 스레드 수 및 기타 정보를 모니터링하는 데 사용됩니다.

4) VisualVM: CPU, 메모리, GC 등 다양한 지표를 카운트하고 그래픽 인터페이스를 제공하는 강력한 성능 분석 도구.

5) Ali Arthas: 애플리케이션 성능 분석, 메모리 누수 감지, 스레드 문제 해결, 메서드 호출 추적 및 기타 작업.

6) Apache JMeter: 스트레스 테스트 및 성능 테스트에 사용됩니다. 시스템의 성능 변곡점을 테스트할 수 있습니다.

7) 이클립스 MAT: 매트는 이클립스의 플러그인으로 독립적으로 실행도 가능하기 때문에 IDEA를 사용하더라도 독립적으로 매트를 사용할 수 있다. MAT의 주요 기능은 덤프 파일을 분석하는 것입니다.

8) XRebel: 실시간 코드 수준 성능 분석 및 최적화 제안을 제공하는 경량 Java 성능 분석 도구입니다.

페이지 작업 후 xrebel 콘솔에서 각 http 요청의 시간 소모를 확인할 수 있습니다.

호출되거나 실행되는 각 클래스의 메서드 소모 시간을 표시하며, 다른 색상은 소모 시간을 나타냅니다.

3. 다중 스레드 동시 최적화

1. 스레드 풀(풀링 기술)

corePoolSize 코어 스레드 수(공식 작업자)
workQueue 대기 대기열(계약 작업자)
maximumPoolSize 최대 스레드 수(모든 스태프)

Oracle 관계자는 스레드 풀의 corePoolSize에 대한 특정 참조 값을 제공하지 않습니다. 이 값의 크기는 실제 비즈니스 시나리오 및 시스템 리소스 조건에 따라 최적화되고 조정되어야 하기 때문입니다. 다른 비즈니스 시나리오 및 시스템 리소스 조건에는 다른 corePoolSize 설정이 필요할 수 있습니다.
저자 Brian Goetz 등은 저서 "Java Concurrent Programming Practice"에서 스레드 풀의 크기는 작업 유형과 컴퓨팅 강도에 따라 결정되어야 한다고 지적했습니다.
이 제안은 다음과 같은 고려 사항을 기반으로 합니다: CPU 집약적인 작업의 경우 스레드에 많은 계산이 필요하므로 충분한 CPU 리소스가 필요하며 프로세서 코어 수에 1 또는 2를 더하면 CPU 리소스를 최대한 활용하여 스레드 간의 경쟁 및 차단을 피할 수 있습니다.
이 제안은 공식 표준은 아니지만 널리 인정되어 실제 응용 프로그램에 적용되어 좋은 결과를 얻었습니다.

2. 잠금 경쟁 및 세분성(잠금 최적화 기술)

성능 최적화에서 잠금 경쟁을 줄이고 세분화된 잠금을 사용하는 것은 동시 프로그램의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있는 일반적인 전략입니다. 다음은 잠금 경합을 줄이고 세분화된 잠금을 사용하기 위한 몇 가지 전략입니다.

2.1 잠금 세분성 줄이기

큰 잠금을 여러 개의 작은 잠금으로 분해하면 잠금의 세분성이 줄어들어 잠금 경쟁 정도가 줄어듭니다. 예를 들어 큰 동기화 코드 블록을 여러 개의 더 작은 동기화 코드 블록으로 분할하면 동시에 실행되는 스레드 간의 경합이 줄어듭니다.

2.2 읽기-쓰기 잠금 사용

읽기가 많고 쓰기가 적은 시나리오의 경우 읽기-쓰기 잠금(ReentrantReadWriteLock)을 사용하여 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다. 읽기-쓰기 잠금을 사용하면 여러 스레드가 동시에 읽기 잠금을 획득할 수 있지만 하나의 스레드만 쓰기 잠금을 획득할 수 있으므로 더 높은 동시성을 제공합니다.

2.3 동시 컬렉션 사용

Java는 ConcurrentHashMap, ConcurrentLinkedQueue 등과 같은 일부 동시 컬렉션 클래스를 제공합니다. 이러한 동시 컬렉션 클래스는 내부 세분화된 잠금 메커니즘을 사용하여 다중 스레드 환경에서 효율적인 동시 작업을 제공합니다.

2.4, CAS 작업 사용

CAS(Compare and Swap)는 비교 및 교환을 통해 원자적 작업을 수행하는 낙관적 잠금 메커니즘으로, 기존의 뮤텍스 잠금을 사용하여 발생하는 성능 오버헤드 및 스레드 차단을 방지합니다. Java의 Atomic 클래스 및 AtomicReference 클래스는 CAS 작업을 지원합니다.

특히 다중 스레드 CAS 작업에는 다음 단계가 포함됩니다.

현재 공유 변수의 값과 예상 값을 가져옵니다.
공유 변수의 현재 값이 예상 값과 같은지 비교하고 같으면 공유 변수의 값을 새 값으로 업데이트하여 씁니다.
공유 변수의 현재 값이 예상 값과 같지 않으면 다른 스레드가 현재 공유 변수의 값을 수정했음을 의미하며 현재 스레드는 공유 변수의 최신 값을 다시 획득해야 하며 b 단계를 반복해야 합니다.

동시 환경에서 다중 스레드 CAS 작업은 공유 변수의 원자적 작업을 보장할 수 있으며 기존 잠금 메커니즘으로 인한 스레드 차단 및 컨텍스트 전환 오버헤드를 방지할 수 있습니다. 따라서 다중 스레드 CAS 작업은 데이터베이스 트랜잭션, 분산 시스템 등과 같은 다양한 높은 동시성 시나리오에서 널리 사용됩니다.

2.5 읽기-쓰기 분리 잠금

읽기 잠금과 쓰기 잠금을 각각 사용하여 데이터 구조에서 읽기 전용 작업과 쓰기 작업을 분리합니다. 이렇게 하면 여러 스레드가 동시에 데이터를 읽을 수 있으며 쓰기 작업만 잠글 필요가 있으므로 읽기 작업 간의 경쟁이 줄어듭니다.

2.6 잠금 해제 알고리즘 사용

잠금 해제 알고리즘(Lock-Free)은 뮤텍스를 사용하지 않는 동시성 알고리즘입니다. 일반적으로 CAS 작업 및 기타 원자적 작업을 기반으로 하며 비차단 방식으로 동시 액세스를 달성하여 잠금 경쟁으로 인한 성능 손실을 방지합니다.

2.7 과도한 동기화 피하기

불필요한 동기화를 피하고 잠금 경쟁 범위를 줄이며 동시성 성능을 향상시키기 위해 동기화 코드 블록의 범위를 합리적으로 평가하십시오.

특정 애플리케이션 시나리오 및 요구 사항에 따라 적합한 전략을 선택해야 합니다. 동시에 성능 최적화는 포괄적인 고려 과정이며, 최상의 성능 향상 효과를 얻기 위해서는 리소스 활용 및 알고리즘 최적화와 같은 다른 요소가 통합되어야 합니다.

4. 코드 최적화

코드 최적화는 성능 최적화의 기본으로, 코드에서 중복되고 반복되는 작업을 줄여 프로그램의 실행 효율성을 높일 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 코드 최적화 기술입니다.

1. 데이터 구조

올바른 데이터 구조를 선택하면 코드 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 문제의 특성을 분석하여 버블 정렬 대신 퀵 정렬을 사용하는 등 보다 효율적인 알고리즘을 선택하여 문제를 해결합니다.

2. 이중 계산을 피하십시오

프로그램에서 동일한 결과를 여러 번 계산하지 않도록 반복 계산 결과를 저장합니다. 예를 들어 숫자의 제곱을 변수에 저장한 다음 필요할 때 해당 변수를 직접 사용할 수 있습니다.

3. 메모리 관리

메모리 리소스를 합리적으로 관리하면 빈번한 개체 생성 및 소멸을 피하고 개체 풀, 캐시 및 기타 최적화 기술을 사용하는 등 메모리 할당 및 해제의 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

4. 비트 연산 사용

비트 연산은 이진 비트를 직접 조작할 수 있기 때문에 산술 연산보다 빠릅니다. 예를 들어 비트 AND 연산자(&)를 사용하여 정수가 짝수인지 확인할 수 있습니다.

5. 함수 호출 줄이기

함수 호출은 추가 오버헤드를 발생시키므로 함수 호출 횟수를 최소화해야 합니다. 예를 들어 일반적으로 사용되는 일부 계산 결과를 전역 변수에 저장한 다음 필요할 때 이러한 변수를 직접 사용할 수 있습니다.

코드 최적화와 관련하여 코딩 표준을 선택하거나 특정 코드 기반을 형성할 수 있습니다. 공식 다운로드 주소: " Java Development Manual (Huangshan Edition).pdf "

6. 스트리밍 기술

성능 최적화를 위한 스트림 기술은 Java 8의 Stream API를 사용하여 컬렉션을 효율적으로 트래버스하고 운영하는 것을 말합니다. Stream API는 정렬, 필터링, 매핑 등과 같은 컬렉션에 대한 다양한 집계 작업 및 배치 데이터 작업을 수행하기 위해 Lambda 식을 사용하여 선언적 프로그래밍 스타일을 제공할 수 있습니다. Stream API는 또한 병렬 처리를 지원하고 멀티 코어 CPU를 활용하여 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

Stream API의 구현 원칙은 주로 다음과 같은 측면을 포함합니다.

스트림 작업의 분류는 중간 작업 및 종료 작업과 상태 비저장, 상태 저장, 단락 및 비단락과 같은 하위 범주로 나뉩니다.
Stream 소스 코드의 구조는 주로 BaseStream, Stream, ReferencePipeline 및 Sink와 같은 인터페이스와 클래스를 포함합니다.
Stream 작업의 중첩은 ReferencePipeline을 통해 각 작업을 콜 체인으로 어셈블하고 Sink 인터페이스를 통해 각 작업 간의 관계를 정의합니다.
스트림 병렬 처리, parallelStream() 메서드 또는 parallel() 메서드를 통해 직렬 스트림을 병렬 스트림으로 변환하고 ForkJoinPool 프레임워크를 통해 데이터 분할 및 병합을 실현합니다.

7. 반응 기술

성능 최적화를 위한 리액티브 기술은 데이터 스트림과 이벤트를 지향하는 비동기식 프로그래밍 패러다임을 말하며, 프로그램 응답 속도와 자원 활용도를 향상시킬 수 있습니다. 리액티브 기술은 리액티브 프로그래밍과 리액티브 아키텍처의 두 가지 측면으로 나눌 수 있습니다.

리액티브 프로그래밍은 RxJava, Reactor, Redux 등과 같은 일부 라이브러리 또는 프레임워크를 사용하여 데이터 스트림 및 이벤트의 응답 처리를 구현하여 비동기 프로그래밍의 복잡성을 단순화하고 코드의 가독성 및 유지 관리성을 향상시킬 수 있습니다.

리액티브 아키텍처는 변화하는 요구 사항과 로드에 대처할 수 있는 고가용성, 고확장성, 고탄성 분산 시스템을 구축하기 위해 응답성 선언, 마이크로 서비스, 메시지 기반 등과 같은 일부 설계 원칙 및 패턴을 사용하는 것을 말합니다.

5. 데이터베이스 접근 최적화

1. MySQL

1.1, MySQL 튜닝 차원

1) SQL 및 인덱스 최적화: SQL 쿼리 최적화는 MySQL 성능 향상의 핵심입니다. 적절한 인덱스 사용, WHERE 절에서 함수 연산자 사용 방지, 하위 쿼리 줄이기 등 다양한 방법을 사용하여 쿼리문을 최적화할 수 있습니다.

2) 테이블 구조 최적화: 테이블의 디자인과 구조는 MySQL의 성능에도 영향을 미칩니다. 적절한 테이블 디자인은 쿼리 성능과 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 분할된 테이블을 사용하면 쿼리 속도를 높일 수 있고 테이블을 세로로 분할하면 데이터베이스의 부하를 줄일 수 있습니다.

3) 시스템 구성 최적화: MySQL 및 서버 매개변수 설정도 성능에 매우 중요합니다. 구성을 조정하면 MySQL이 하드웨어 리소스를 더 잘 활용할 수 있습니다. 예를 들어 버퍼 크기를 늘리거나 연결 시간 초과를 조정하거나 정렬 캐시를 최적화하면 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.

4) 하드웨어 최적화: 소프트웨어 최적화 외에도 MySQL 성능은 하드웨어를 통해 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 더 빠른 디스크를 사용하고 메모리를 늘리고 CPU를 업그레이드하면 모두 MySQL의 로드 용량을 늘릴 수 있습니다.

1.2, MySQL 튜닝 분해

2. 캐시 기술

캐싱 기술은 성능 최적화에서 일반적으로 사용되는 전략으로 계산 결과, 데이터 또는 리소스의 복사본을 저장하여 원본 데이터 소스에 대한 방문 횟수를 줄여 데이터 액세스 속도와 성능을 향상시킵니다.

2.1 일반적인 캐싱 기술:

데이터 캐싱: 빈번한 디스크 또는 네트워크 액세스를 피하기 위해 자주 액세스하는 데이터를 메모리 또는 기타 고속 저장 매체에 저장합니다. 일반적인 데이터 캐시에는 메모리 캐시, 분산 캐시(예: Redis, Memcached) 등이 포함됩니다.
쿼리 캐시: 데이터베이스 쿼리 결과에 대해 쿼리 문과 해당 결과를 캐시할 수 있으며 다음 쿼리를 캐시에서 직접 가져올 수 있으므로 데이터베이스 쿼리 수를 줄일 수 있습니다. 쿼리 캐싱은 데이터베이스 자체 쿼리 캐시 또는 외부 캐싱 도구(예: Ehcache)를 사용하여 구현할 수 있습니다.
개체 캐싱: 빈번한 개체 생성 및 초기화를 방지하기 위해 자주 사용하는 개체를 메모리에 저장합니다. 개체 캐싱은 개체 액세스 속도와 재사용성을 향상시킬 수 있습니다.
페이지 캐싱: 동적으로 생성된 페이지 콘텐츠를 캐시하고 다음 요청이 있을 때 캐시된 페이지를 직접 반환하여 반복적인 페이지 렌더링 및 데이터베이스 쿼리 작업을 방지합니다. 일반적인 페이지 캐싱 기술에는 브라우저 캐싱, CDN 캐싱 등이 포함됩니다.
리소스 캐시: 이미지, CSS, JavaScript 및 기타 파일 로드와 같이 시간이 많이 걸리는 리소스 로딩 작업의 경우 로컬 또는 CDN에 캐시하여 네트워크 요청을 줄이고 로딩 속도를 향상시킬 수 있습니다.
캐시 워밍: 애플리케이션이 시작되거나 요청이 시작되기 전에 미리 캐시된 데이터를 로드하고 초기화하여 최초 액세스 시 콜드 스타트 지연을 방지합니다.

특정 애플리케이션 시나리오 및 요구 사항에 따라 적절한 캐싱 기술을 선택하고 캐시 일관성, 용량 및 업데이트 메커니즘과 같은 요소를 종합적으로 고려해야 합니다. 동시에 캐시의 설계 및 관리는 캐시 확장, 데이터 일관성 문제 및 만료된 캐시의 영향을 피하기 위해 주의를 기울여야 합니다.

2.2, 캐시 분류

1) 로컬 캐시:

구현을 위해 일반적으로 HashMap, ConcurrentHashMap 등과 같은 Java 컬렉션 클래스를 사용하여 단일 애플리케이션 프로세스의 내부 메모리에 캐시된 데이터를 저장합니다. 로컬 캐싱의 장점은 빠르고 구현하기 쉽고 네트워크 전송이 필요하지 않지만 여러 애플리케이션 프로세스에서 데이터를 공유할 수 없다는 것입니다.

2) 분산 캐시:

캐시 데이터를 여러 서버에 저장하고 네트워크를 통해 데이터를 전송하여 캐시 공유를 실현합니다. 일반적인 분산 캐시 프레임워크에는 Redis, Memcached, Ehcache 등이 있습니다. 분산 캐시의 장점은 우수한 확장성, 높은 동시성 지원, 대용량 및 애플리케이션 안정성 및 가용성을 향상시키는 기능입니다.

3) 다단계 캐시(로컬 + 분산):

캐시된 데이터를 로컬 캐시와 분산 캐시 모두에 저장하여 액세스 속도를 높이고 안정성을 향상시킵니다. 일반적인 다단계 캐시 솔루션에는 EHCache+Redis, Guava Cache+Redis 등이 포함됩니다. 다단계 캐싱의 장점은 로컬 캐싱과 분산 캐싱의 장점을 고려하여 캐싱 시스템을 보다 유연하고 강력하게 만든다는 것입니다.

6. 통신 및 IO 최적화

1. 비차단 IO 및 비동기 IO 모델

Non-blocking IO(Non-blocking IO) 모델은 Non-blocking 소켓을 사용하여 구현되어 단일 스레드에서 여러 연결을 동시에 처리할 수 있으므로 스레드 전환 및 리소스 점유가 줄어듭니다.
비동기 IO(Asynchronous IO) 모델은 콜백 또는 이벤트 기반 방식을 사용하여 IO 작업을 시작한 후 다른 작업을 계속 처리할 수 있으며, IO 작업이 완료되면 콜백 함수가 트리거되어 IO의 효율성과 처리량을 향상시킵니다.
적합한 IO 모델을 선택하려면 특정 애플리케이션 시나리오 및 요구 사항에 따라 동시 연결 수, 시스템 리소스 및 응답 시간과 같은 요소를 종합적으로 고려해야 합니다.

2. NIO 및 다중화 기술

NIO(New IO) 프레임워크는 효율적인 IO 작업을 달성할 수 있는 채널, 버퍼 및 선택기와 같은 구성 요소를 포함하여 비차단 IO에 대한 지원을 제공합니다.
멀티플렉싱 기술은 하나의 스레드를 통해 여러 IO 이벤트를 모니터링합니다.예를 들어 Selector 선택기를 사용하면 여러 연결의 읽기 및 쓰기 작업을 동시에 처리하여 스레드 수와 리소스 사용량을 줄일 수 있습니다.

선택자

Selector는 Java NIO의 중요한 구성 요소로 여러 채널의 읽기 및 쓰기 이벤트를 동시에 모니터링하고 이벤트가 발생하면 즉시 응답하는 데 사용할 수 있습니다. 선택기는 단일 스레드 모니터링 다중 채널의 효과를 실현하여 시스템 처리량과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

채널

채널은 Java IO의 스트림과 유사하게 데이터를 읽고 쓰는 객체입니다. 스트림과 달리 채널은 비차단 방식으로 읽고 쓸 수 있으며 읽기 및 쓰기 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 채널은 파일과 네트워크에 각각 사용되는 FileChannel과 SocketChannel의 두 가지 유형으로 나뉩니다.

통신.

완충기

Java NIO에서 모든 데이터는 버퍼 객체를 통해 전송됩니다. 버퍼는 읽거나 써야 하는 데이터를 보관하는 연속적인 메모리 블록입니다. 버퍼 개체에는 데이터 읽기 및 쓰기를 제어하는 데 사용되는 용량, 제한, 위치 등과 같은 일부 상태 변수가 포함되어 있습니다.

3. 프로토콜 및 데이터 형식

프로토콜과 데이터 형식을 최적화하면 네트워크를 통해 전송되는 데이터의 양을 줄이고 전송 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 프로토콜 대신 바이너리 프로토콜을 사용하고, 데이터를 압축하고, 쓸모없는 데이터의 전송을 줄입니다.
직렬화 기술(예: 프로토콜 버퍼, MessagePack)을 사용하면 효율적인 개체 직렬화 및 역직렬화를 달성하여 데이터 크기와 전송 시간을 줄일 수 있습니다.

측면	http 프로토콜	rpc 프로토콜
수송층	TCP 기반으로 특정 전송 포맷을 가지고 있고 헤더 정보가 많으며 데이터 전송 효율이 낮다.	TCP 또는 UDP 기반, 맞춤형 데이터 형식, 높은 데이터 전송 효율성
다재	구현 세부 사항, 언어 간, 플랫폼 간, 부서 또는 외부 서비스 간의 통화에 적합하지 않습니다.	API 수준에서 캡슐화해야 개발 언어 환경이 제한되고 내부 서비스 호출에 적합합니다.
개발 난이도	비교적 간단합니다. REST 사양을 따르기만 하면 됩니다. 요청 및 응답과 같은 세부 사항은 직접 구현해야 합니다.	상대적으로 복잡하며 서버 선택, 직렬화, 통신, 내결함성 및 기타 기능을 고려해야 합니다.
속도	더 느림, HTTP 헤더 정보 및 TCP 핸드셰이크의 영향을 받음	더 빠르고 간결한 데이터 형식과 신뢰할 수 있는 통신 방법

4. Http 연결 풀 및 연결 다중화

Http 연결 풀은 HTTP 연결을 관리하고 재사용하기 위한 기술로, HTTP 요청의 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 HTTP 연결 풀 구현 기술입니다.

연결 풀링 기술은 연결을 관리 및 재사용하고, 연결을 자주 만들고 닫는 것을 방지하고, 연결 설정 및 파괴 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
연결 풀을 사용하면 연결의 재사용률을 높이고 연결 초기화 및 인증 프로세스를 줄이며 시스템의 동시성 및 성능을 향상시킬 수 있습니다.

다음은 몇 가지 오픈 소스 http 연결 풀 구현 기술입니다.

OkHttp: OkHttp는 연결 풀 관리를 지원하는 최신 HTTP 클라이언트 라이브러리입니다. 간결한 API와 고성능의 특징을 가지고 있으며 연결 재사용 및 연결 시간 초과를 자동으로 관리할 수 있습니다.
Apache HttpClient: Apache HttpClient는 연결 풀 관리 기능을 제공하는 성숙한 Java HTTP 클라이언트 라이브러리입니다. 사용자 정의가 가능하고 유연하며 연결 다중화, 연결 시간 초과 제어 및 동시 요청 관리와 같은 기능을 지원합니다.

5. 동기화가 비동기화됨

성능 최적화 동기식에서 비동기식으로의 전환은 시스템의 응답성과 처리량을 향상시킬 수 있는 일반적인 프로그래밍 패턴입니다. 동기 작업은 실패하거나 결과를 성공적으로 반환할 때까지 요청을 차단합니다. 비동기 작업은 수평적 확장을 지원하고 즉각적인 요청 압력을 완화하며 요청을 원활하게 만들 수 있습니다.

인터페이스에 여러 단계가 필요하고 이러한 비즈니스 작업이 독립적인 경우 코드 순서를 기반으로 하는 기존의 동기식 실행은 시간이 많이 걸리고 기존의 최적화 공간은 상대적으로 작습니다. 그런 다음 다중 스레드를 사용하여 인터페이스를 최적화하는 것을 고려할 수 있으므로 동기화가 비동기화되고 인터페이스 비즈니스 작업이 병렬로 처리되어 인터페이스 성능이 크게 향상됩니다.

일곱, 성능 모니터링

마이크로서비스 아키텍처에서 시스템 성능 모니터링은 일반적으로 다음 도구와 기술을 사용합니다.

분산 추적 도구: 분산 추적 도구는 마이크로 서비스 간의 요청 링크를 추적하고 모니터링하여 성능 병목 현상과 장애 지점을 찾는 데 사용됩니다. 일반적인 분산 추적 도구에는 Zipkin, Jaeger 및 SkyWalking이 포함됩니다.

지표 모니터링 및 시계열 데이터베이스: 지표 모니터링 도구는 시스템의 주요 지표 및 성능 데이터를 수집, 저장 및 시각화하여 사용자가 시스템의 상태 및 성능을 실시간으로 이해할 수 있도록 도와줍니다. 일반적인 지표 모니터링 도구에는 Prometheus, InfluxDB 및 Grafana가 포함됩니다.

로그 관리 및 분석 도구: 로그 관리 및 분석 도구는 마이크로 서비스의 로그 데이터를 수집, 저장 및 분석하여 문제를 진단하고 해결하는 데 사용됩니다. 일반적인 로그 관리 및 분석 도구에는 ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk 및 Graylog 등이 있습니다.

컨테이너 모니터링 및 관리 도구: 마이크로서비스가 Docker 및 Kubernetes와 같은 컨테이너화된 플랫폼에 배포되는 경우 컨테이너 모니터링 및 관리 도구를 사용하여 컨테이너 리소스 사용량, 네트워크 통신 및 스케줄링 성능을 모니터링할 수 있습니다. 일반적인 컨테이너 모니터링 및 관리 도구에는 cAdvisor, Prometheus Operator 및 Kubernetes 대시보드가 포함됩니다.

애플리케이션 성능 관리(APM) 도구: APM 도구는 서비스 응답 시간, 데이터베이스 쿼리 성능, CPU 및 메모리 사용량 등을 포함하여 마이크로서비스 애플리케이션의 성능과 상태를 실시간으로 모니터링하고 분석하는 데 사용됩니다. 일반적인 APM 도구에는 New Relic, AppDynamics 및 Dynatrace가 포함됩니다.

이러한 도구와 기술은 실시간 시스템 성능 모니터링, 문제 해결 및 성능 최적화 기능을 제공하여 개발자와 운영 및 유지 관리 팀이 마이크로서비스 아키텍처의 성능과 가용성을 모니터링하고 관리하도록 돕습니다. 올바른 도구와 기술을 선택하려면 특정 요구 사항, 기술 스택 및 확장성 요구 사항을 고려해야 합니다.

8. 구조 최적화

시스템 성능 최적화의 아키텍처 최적화는 다음과 같은 기술 및 전략을 포함하는 핵심 부분입니다.

로드 밸런싱: 로드 밸런싱은 시스템의 로드 밸런싱을 조정하고 시스템의 처리량과 가용성을 향상시키기 위해 여러 서버에 요청을 분배하는 데 사용됩니다. 일반적인 로드 밸런싱 기술에는 하드웨어 로드 밸런서(예: F5) 및 소프트웨어 로드 밸런서(예: Nginx, 게이트웨이)가 포함됩니다.
트래픽 깔때기: 트래픽 깔때기는 갑작스러운 트래픽이 시스템에 미치는 영향을 방지하기 위해 시스템의 요청 속도를 제한하는 데 사용됩니다. 요청 속도 제한 및 대기열 메커니즘을 설정하여 요청 도착을 원활하게 하고 시스템 과부하를 방지합니다. 트래픽 퍼널 기술은 API 트래픽 제한 및 요청 제한과 같은 시나리오에서 자주 사용됩니다.
클러스터: 클러스터는 여러 서버를 결합하여 요청을 함께 처리하여 시스템의 확장성과 내결함성을 향상시키는 논리 단위입니다. 수평적 확장을 통해 서버 노드를 추가함으로써 시스템의 처리 용량 및 동시 성능을 향상시킬 수 있습니다. 일반적인 클러스터 기술에는 분산 캐시(예: Redis 클러스터), 분산 데이터베이스(예: MySQL 클러스터) 및 분산 파일 시스템(예: Hadoop)이 포함됩니다.
퓨즈: 퓨즈 메커니즘은 시스템의 안정성과 가용성을 보호하기 위해 시스템이 실패하거나 비정상적인 경우 서비스를 자동으로 연결 해제하는 데 사용됩니다. 임계값 및 시간 창을 설정하면 시스템의 오류율 또는 응답 시간이 특정 임계값을 초과할 때 퓨즈가 트리거되어 서비스 요청을 중지하고 오류 확산을 방지합니다.
저하: 저하란 시스템 리소스가 제한되거나 비정상적인 조건이 발생할 때 특정 기능이나 서비스를 일시적으로 차단하여 핵심 기능의 가용성을 보장하는 것입니다. 우선 순위를 설정하면 시스템 부하가 너무 높거나 비정상적인 경우 일부 비핵심 기능을 적극적으로 닫거나 단순화하여 시스템 안정성과 응답성을 향상시킬 수 있습니다.
전류 제한: 전류 제한 메커니즘은 시스템이 너무 많은 요청으로 인해 과부하되는 것을 방지하기 위해 시스템의 최대 동시 요청 수를 제한하는 데 사용됩니다. 요청 속도 제한, 동시 연결 수 제한 등을 설정하여 시스템의 부하를 제어하고 시스템의 안정성을 유지할 수 있습니다. 일반적인 전류 제한 기술에는 토큰 버킷 알고리즘, 누설 버킷 알고리즘 등이 포함됩니다.

이러한 아키텍처 최적화 기술 및 전략은 특정 애플리케이션 요구 사항 및 시스템 병목 현상에 따라 선택 및 적용할 수 있습니다. 합리적인 아키텍처 설계 및 최적화를 통해 시스템의 성능, 확장성 및 가용성을 개선하여 시스템이 높은 로드 및 높은 동시 요청을 견딜 수 있도록 할 수 있습니다.

9. 시스템 최적화

시스템 최적화는 전체 시스템의 최적화로, 시스템의 구성 및 매개변수를 조정하여 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 시스템 최적화 팁입니다.

시간을 위한 공간: 메모리, 캐시 및 기타 저장 장치를 사용하여 디스크 또는 네트워크 읽기 및 쓰기 작업을 줄이고 데이터 액세스 속도를 향상시킵니다.
공간을 위한 시간: 공간이 병목 현상이 되면 일괄 처리, 압축 및 파티셔닝과 같은 방법을 사용하여 공간 점유 및 데이터 전송 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
불필요한 서비스 닫기: 시스템에서 실행되는 서비스가 많을수록 시스템의 부담이 커지므로 불필요한 서비스를 닫아 시스템의 부담을 줄여야 합니다. 예를 들어 작업 관리자를 사용하여 불필요한 프로세스와 서비스를 종료할 수 있습니다.
프로세스 우선 순위 조정: 프로세스 우선 순위는 운영 체제가 리소스를 할당하는 순서를 결정하므로 프로세스 우선 순위를 조정하여 시스템 성능을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 중요한 프로세스에 높은 우선 순위를 부여하여 충분한 리소스를 확보할 수 있습니다.
성능 모니터링 도구 사용: 성능 모니터링 도구는 사용자가 시스템 성능을 실시간으로 모니터링하고 해당 최적화 제안을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 Windows의 기본 제공 작업 관리자 또는 타사 성능 모니터링 도구를 사용하여 CPU, 메모리 및 디스크와 같은 시스템 성능 지표를 모니터링할 수 있습니다.
정기적인 시스템 유지 관리: 정기적인 시스템 유지 관리는 시스템 정크 파일 정리, 시스템 오류 수정, 시스템 패치 업데이트 등을 통해 시스템 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 디스크 조각 모음, 레지스트리 정리, 바이러스 검사와 같은 작업을 정기적으로 수행할 수 있습니다.

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