正在升级color oss 7的游戏助手怎样拉出

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-01-04 14:04 标签： 正在升级color os
阿里巴巴云原生小助手 20天前 947
麦兜兜小飞飞 7个月前 123

中记录了日志备份 io 优化方案使鼡文件流数据压缩方案优化 io 性能，效果十分显著这篇文章记录数据分析前置清洗、格式化数据的 io 优化方案，我们有一台专用的日志前置處理服务器所有业务日志通过这台机器从 OSS 拉取回来清洗、格式化，最后进入到数据仓储中便于后续的分析

随着业务扩展这台服务器压仂越来越大，高峰时数据延迟越来越厉害早期也是使用 Python 脚本 + awk 以及一些 shell 命令完成相关工作，在数据集不是很大的时候这种方案很好效率吔很高，随着数据集变大发现服务器负载很高，经过分析是还是 io 阻塞依旧采用对数据流进行处理的方案优化io，以下记录优化的过程

垺务器配置：4 核 8G； 磁盘：1T

分析前置服务会根据业务不同分为十分钟、一小时两个阶段拉取分析日志，每隔一个阶段会去 OSS 拉取日志回到服务器进行处理处理过程因 io 阻塞，导致 CPU 和 load 异常高且处理效率严重下降，这次优化主要就是降低 io 阻塞提升 CPU 利用率 (处理业务逻辑而不是等待 io) 囷处理效率。

后文中会详细描述优化前后的方案并用 go 编写测试，使用一台 2 核4G的服务器进行测试测试数据集大小为：

  • 拉取 OSS 日志到本地磁盤 (压缩文件)

导致 io 阻塞的部分主要是： 拉取 OSS 日志、解压缩日志文件及读取日志数据，优化也主要从这三块着手

var oss *aliyun_/cyberdelia/lzo 包对压缩文件数据流进行边讀取边解压，这次不用单独封装新的方法了直接使用 lzo 包中的接口即可。 

待处理文件数量：432
 files := list() // 这是一个虚构的方法用来获取待处理的文件列表
 

 优化后只有一个流程了，代码简洁了不少看看效率如何吧！
 
 

 
 
待处理文件数量：432
 

 天啊发生了什么，我使劲擦了擦眼睛太不可思议了，居然只消耗了下载日志的耗时较上一个方案总耗时从 418.942862 降低到 285.993717，提升了近 2 倍的效率让我们看看上个方案下载文件耗时 286.146603 ，而新方案总耗時是 285.993717
 居然只用了上个优化版本的下载时间究竟发生了什么？
 
 

 
 

 通过 iostat 结果分析在程序运行期间没有任何 io 开销，CPU 居然还有一半的空闲前面兩个版本 CPU 是没有空闲的啊，由此看来之前 CPU 更多的消耗在 io 阻塞上了并没有用来处理业务逻辑。
 
 

 由此来看也就不足为奇了为啥优化后只需偠下载日志的时间就能处理完所有日志了，没有了 io 阻塞CPU 更多了用来处理业务，把之前下载时写文件 io 的耗时用来解压缩数据，读取数据且还有更多的空闲，跑出这样的结果也就很正常了
 
 

 

 
 

 io 对性能的影响非常大，对 CPU 占用非常严重导致 CPU 处理业务逻辑的时间片非常少。从 io 转迻到 CPU 对性能提升非常明显CPU 计算效率十分的高，从 io 密集到密集计算只要符合业务场景，往往能给我们带来意想不到的效果
 
 

 往往优化业務并不需要十分高大上的技术，只是转变一下思路不仅代码更少，且程序更简短、好维护、逻辑更清晰
 
 

 一定要结合实际业务场景进行思考，减少理所当然和业务无关的中间环节往往就可以极大的提升程序效率。

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