程序员的20个常见瓶颈
在扩展性的艺术一书中，Russell给出了20个有意思的估计：大约有20个经典瓶颈。
Russell说，如果在他年轻时他就知道这些瓶颈该有多好！这些论断包括：
* Database （数据库）
1. 数据规模超出了最大内存限制
2. 大查询和小查询
3. 写写冲突
4. 大表join超占内存
* Virtualization （虚拟化）
1. 共享磁盘，抢磁道，磁头各种抖
2. 网络IO波动
* programming（编程）
1. 线程：死锁、相对于事件驱动来说过于重量级、调试、线程数与性能比非线性
2. 事件驱动编程：回调的复杂性、函数调用中如何保存状态（how-to-store-state-in-function-calls）
3. 缺少profile工具、缺少trace工具、缺少日志工具
4. 单点故障、横向不可扩展
5. 有状态的应用
6. 搓设计：一台机器上能跑，几个用户也能跑，几个月后，几年后，尼玛，发现扛不住了，整个架构需要重写。
7. 算法复杂度
8. 依赖于诸如DNS查找等比较搞人的外部组件（Dependent
services like DNS lookups and whatever else you may block on.）
9. 栈空间
* Disk （磁盘）
1. 本地磁盘访问
2. 随机磁盘IO
3. 磁盘碎片
4. 当写入的数据块大于SSD块大小时SSD性能下降
* OS （操作系统）
1. Fsync flushing，Linux缓冲区耗尽(linux buffer cache filling up)
2. TCP缓冲区过小
3. 文件描述符数限制
4. 电源管理（Power budget）
* Caching （缓存）
1. 不使用memcached
2. HTTP中，header，etags，不压缩（headers, etags, not gzipping）
3. 没有充分使用浏览器缓存功能
4. 字节码缓存（如PHP）
5. L1/L2缓存. 这是个很大的瓶颈. 把频繁使用的数据保持在L1/L2中. 设计到的方面很多：网络数据压缩后再发送，基于列压缩的DB中不解压直接计算等等。有TLB友好的算法。最重要的是牢固掌握以下基础知识：多核CPU、L1/L2，共享L3，NUMA内存，CPU、内存之间的数据传输带宽延迟，磁盘页缓存，脏页，TCP从CPU到DRAM到网卡的流程。
* CPU
1. CPU负载
2. 上下文切换。一个核上线程数过多，linux调度器对应用不友好，系统调用过多
3. IO等待->所有CPU都等起
4. CPU缓存。（Caching data is a fine grained process (In Java think
volatile for instance), in order to find the right balance between having
multiple instances with different values for data and heavy synchronization to
keep the cached data consistent.）
5. 背板总线的吞吐能力
* Network （网络）
1. 网卡的最大输出带宽，IRQ达到饱和状态，软件中断占用了100%的CPU
2. DNS查找
3. 丢包
4. 网络路由瞎指挥
5. 网络磁盘访问
6. 共享SAN（Storage
Area Network)
7 服务器失败 -> 服务器无响应
* Process （过程）
1. 测试时间
2. 开发时间
3. 团队规模
4. 预算
5. 码债（不良代码带来的维护成本）
* Memory （内存）
1. 内存耗尽 -> 杀进程，swap
2. 内存不足导致的磁盘抖动
3. 内存库的开销
4. 内存碎片（Java中需要GC的停顿，C中无解）