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JStorm-Storm性能调优课件
Jstorm/Storm 性能调优纪君祥;如何寻找瓶颈
从Jstorm、Storm角度进行调优
好的设计才是性能之王
;性能优化是一个永无止境的追求,
没有最快, 只有更快
是机器资源和业务需求的一种平衡;做过4年阿里双11, 优化的topology超过100个;;找到每一个component的最大处理速度
从而可以找出整个topology的瓶颈;;;整个topology是一个流水线, 慢的component会拖慢整个topology;;;和rpc相关
storm.messaging.transport: ty.NettyContext“
ty.sync.mode: false
ty.transfer.async.batch: true
ty.async.block: true
ty.transfer.batch.size: 262144
erval.ms: 10
ty.server_worker_threads:1
ty.client_worker_threads: 1;和内存相关
worker.memory.size: 2147483648
topology.buffer.size.limited: true
topology.transfer.buffer.size: 1024
topology.executor.receive.buffer.size: 256
topology.executor.send.buffer.size: 256
worker.gc.childopts:;和CPU相关
worker.cpu.slot.num
topology.max.spout.pending: null
spout.single.thread: false
topology.kryo.register
spout.pending.full.sleep: true
disruptor.use.sleep: true
topology.performance.metrics: true
topology.debug:、topology.debug.recv.tuple: ;以案例来分析;无Acker模式
Acker模式
Trident、事务模式;尽量让tuple走本地模式而非进程间通信
让多个task在一个worker内部,task和task直接走进程内通信
Example
Trident
TLog;降低topology层数
将多个模块合并到一个task内部,在这个task内部实现流水线
Example
Trident
TLog;在latency和吞吐量之间的取舍
Example
EagleEye;Simpe Obj;常常出现在对数据库的访问中
尽量使用类似groupBy的操作,让相同Key的操作只在一个客户端发生
并且尽量做到均匀hash;想清楚
是否流控
是否自动ack
Example
/alibaba/jstorm/tree/master/jstorm-utility/jstorm-rocket-mq;Cpu
Jstack/top –pH/vmstat
Memory
Top/jmap/jstat
Network
Sar/netstat/tcpdump/iperf;良好的设计
模块之间解耦,模块和模块之间层次清晰
高性能的设计
永远符合piple-line原理
无状态设计, 无锁的设计
永远避免热点
吞吐量和时延的平衡;谢谢
诚聘 对技术痴迷的工程师
联系 hustjackie@
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