我确实知道如何创建自己的ExecutionContext或导入全局的play框架。但是我必须承认,我远不是多个context / executionServices如何在后台工作的专家。
所以我的问题是,为了提高服务的性能/行为,应该使用哪个ExecutionContext?
我测试了两个选项:
import play.api.libs.concurrent.Execution.defaultContext
和
implicit val executionContext = ExecutionContext.fromExecutorService(Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors()))
两者导致可比的性能。
我使用的动作是在playframework 2.1.x中实现的。 SedisPool是我自己的对象,带有普通sedis / jedis客户端池的额外Future包装。
def testaction(application: String, platform: String) = Action {
Async(
SedisPool.withAsyncClient[Result] { client =>
client.get(StringBuilder.newBuilder.append(application).append('-').append(platform).toString) match {
case Some(x) => Ok(x)
case None => Results.NoContent
}
})
}
与Node.js和Go中完全相同的功能相比,这种性能差异表现得好或稍慢。但仍然比Pypy慢。但是比Java中的相同方法要快(在这种情况下,使用jedis使用阻塞调用redis)。我们使用加特林进行负载测试。我们在Redis的基础上为简单服务进行技术的“竞争”,其标准是“编码人员付出相同的努力”。
我已经使用fyrie进行了测试(除了我不喜欢API的事实),它的行为与此Sedis实现几乎相同。
但这不是我的问题。我只想了解有关Playframework / scala的这一部分的更多信息。
有建议的行为吗?还是有人可以指出我的方向?我现在开始使用scala,距离专家还很远,但是我可以带自己逐步找到代码答案。
谢谢你的帮助。
更新-更多问题!
篡改池中的线程数后,我发现:
Runtime.getRuntime()。availableProcessors()* 20
使我的服务性能提高了15%到20%(以每秒请求数和平均响应时间来衡量),实际上使它比node.js和go略好(尽管很少)。所以我现在有更多问题:
-我测试了15倍和25倍,而20倍似乎是一个不错的选择。为什么?有任何想法吗?
-是否会有其他更好的设置?其他“最佳景点”?
-最佳点是20倍,还是取决于我正在运行的机器/ jvm的其他参数?
更新-有关此主题的更多文档
在播放框架文档中找到更多信息。
http://www.playframework.com/documentation/2.1.0/ThreadPools
对于IO,他们确实建议我做些什么,但是提供了一种通过Akka.dispatchers进行操作的方法,该Akka.dispatchers可通过* .conf文件进行配置(这应该使我的操作感到高兴)。
所以现在我正在使用
implicit val redis_lookup_context: ExecutionContext = Akka.system.dispatchers.lookup("simple-redis-lookup")
由调度员配置
akka{
event-handlers = ["akka.event.slf4j.Slf4jEventHandler"]
loglevel = WARNING
actor {
simple-redis-lookup = {
fork-join-executor {
parallelism-factor = 20.0
#parallelism-min = 40
#parallelism-max = 400
}
}
}
}
一旦JVM变得“热”,它给我带来了大约5%的提升(现在将目光投向了),并提高了性能的稳定性。我的系统管理员很乐意使用这些设置,而无需重建服务。
我的问题仍然存在。为什么会有这个数字?
参考方案
我认为优化的方法是:
看一下单线程性能,然后
看看事情如何并行化,然后
冲洗并重复直到获得所需的性能或放弃为止。
单线程优化
通常,单个线程的性能将在代码的单个组件或部分上进行控制,并且可能是:
受CPU约束的部分,实际上可能是在从RAM读取时绑定的(这不是分页)。 JVM和更高级别的工具通常无法区分CPU和RAM。性能分析器(例如JProfiler)对于定位代码热点非常有用)
您可以通过优化代码以降低CPU使用率或RAM读写速率来提高性能。
分页问题,应用程序的内存不足,正在与磁盘分页或从磁盘分页
您可以通过添加RAM,减少内存使用,为进程分配更多的物理RAM或减少OS上的内存负载来提高性能。
延迟问题,线程正在等待从套接字,磁盘或类似对象读取数据,或者正在等待将数据提交到磁盘。
您可以通过使用更快的磁盘(例如,旋转生锈-> SSD),使用更快的网络(1GE-> 10GE)或通过提高所使用的网络应用程序的响应速度(调整数据库)来提高单线程性能。
但是,如果您可以运行多个线程,则单线程中的延迟不会太令人担忧。当一个线程被阻止时,另一个线程可以使用CPU(用于换出上下文并替换CPU缓存中的大多数项目的开销)。那么您应该运行多少个线程?
多线程
假设线程在CPU上花费了大约50%的时间,在IO上花费了50%的时间。在这种情况下,每个CPU可以被2个线程充分利用,您看到的吞吐量提高了2倍。如果线程花费大约1%的时间使用CPU,则(所有条件都相同)您应该能够同时运行100个线程。
但是,这是可能发生许多奇怪效果的地方:
上下文切换需要一定的成本,因此理想情况下,您需要将它们最小化。如果您的等待时间很少且不多,而不是那么频繁,那么您将获得更高的整体系统性能。这种效果意味着将线程增加n
x的数量,将永远无法完全提高n
x的吞吐量。并且在临界点之后,随着您增加n
,因此性能将下降。
同步,信号量和互斥量。通常,代码的一小部分会获得信号量或互斥量,以确保一次只能输入一个(或数量有限)线程。尽管只有几个线程,但这很少会影响性能。但是,如果此代码块花费任何可观的时间,并且有很多线程,这将成为影响系统性能的主要因素。例如,假设有一个受保护的单线程块需要10毫秒来执行,例如通过查询数据库来执行。由于一次只能输入一个线程,因此您实际可以执行的最大线程数为1000ms / 10ms或100。所有其他线程最终将在此块的队列中排在彼此后面。
资源:随着并行度的提高,您将加载各种以前轻载的组件。随着这些负载变得越来越重,其他线程最终将阻塞,等待来自它们的数据。最终,额外的并行性最终会在计算机上的所有线程中造成延迟。这些组件包括:
内存
磁盘通道
网络
网络服务(例如您的数据库)。我无法告诉您我已经优化Java几次,以至于DB限制了吞吐量。
如果发生这种情况,则您需要重新考虑算法,更改服务器,网络或网络服务或降低并行度。
影响可以运行多少线程的因素
从上面可以看到,其中涉及大量的因素。结果,线程/核心的最佳结合点是多种原因引起的事故,包括:
您使用的CPU的性能,尤其是:
核心数
是否SMT
缓存量
速度
您有多少RAM和内存总线的速度
操作系统和环境:
处理器上正在执行多少其他工作
Windows / Linux / BSD / etc等都有不同的多任务处理特性
JVM版本(每个版本具有不同的特征,其中一些特征与其他特征有更多不同)
网络上的流量和拥塞以及对所涉及的交换机和路由器的影响
您的密码
您的算法
您使用的库
根据经验,没有魔术公式可以计算出先验最佳线程数。正如您所做的那样,最好凭经验解决此问题(如上所示)。如果需要概括,则需要在所选操作系统上通过不同的CPU体系结构,内存和网络进行性能采样。
几个易于观察的指标在这里很有用:
每个核心的CPU利用率-帮助检测进程是否受CPU限制
平均负载-这报告了进程(或线程,如果使用LWP)如何等待CPU。如果这个数字上升到大于CPU核心数的数字,则说明您的CPU核心肯定受CPU限制。
如果需要优化,请获取最好的性能分析工具。您将需要一种特定的工具来监视操作系统(例如,DTrace用于Solaris),以及一个用于JVM(我个人很喜欢JProfiler)。这些工具可让您精确放大我在上面描述的区域。
结论
碰巧您的特定代码(在特定的Scala库版本,JVM版本,OS,服务器和Redis服务器上)运行,因此每个线程大约在95%的时间内等待I / O。 (如果运行单线程,您会发现CPU负载约为5%)。
在这种配置下,这允许大约20个线程最佳地共享每个CPU。
这是最好的地方,因为:
如果运行的线程较少,那么您将浪费CPU周期来等待数据
如果您运行更多线程:
体系结构的一个组件(例如磁盘或CPU RAM总线)已饱和,从而阻止了额外的吞吐量(在这种情况下,您会发现CPU利用率低于或远低于〜90%),或者
线程上下文切换成本开始超过增加线程的增量收益(您将看到CPU利用率达到> 95%)
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