c++服务器开发之性能优化

为什么要写这篇文章？

聊技术的时候，谈到内存问题、CPU问题、效率问题的时候，无疑是考量一个工程师的实战水平，作为c++开发工程师，没有自己解决以上问题的专业手段，或许就是缺陷。我之所以写这个文章，主要是为了记录、分享我的办法。我之前写过内存泄漏的一篇文章（https://blog.****.net/yl175510/article/details/107384317），其实也是一种手段，如果为你所用，聊技术的时候绝对可以加分。

之前一个同事在线上出问题的时候，竟然用gdb和valgrind去调试，当时问题就大了，服务器骤停，其他人员无法使用，也没法调试。那么这就是手段不对。

内存问题

在这里我很准确的说，内存泄漏没办法跟踪，只能靠日志、代码走查、提前避免、猜测等手段处理。

在写完代码，自测期间，除了使用gdb单步调试，这里介绍两种工具：

1、valgrind

valgrind本身的CPU消耗比较大，大部分内存问题都能解决，常用命令是

valgrind  --leak-check=yes ./a.out

2、strace 

strace主要跟踪系统调用的情况，说实话，不是很常用，但有时候不能不用，因为谁也不知道系统是不是因为“系统调用”的开销造成的问题。常用命令如下：

CPU问题

效率问题

其实这个问题特别广，效率也就是程序快慢问题。

同步与异步的问题一直的很重要的，linux中没有很有好的异步支持，但是强大的epoll让我们很轻松的实现非阻塞，reactor设计模式，让性能不再受多线程亦或多进程的弊端限制。

其实我们很难绕开多线程和多进程，因为要实现并发，像现在c++引入协程库，其实也是为了解决效率问题和高并发的瓶颈。服务器开发目前很多能用golang语言解决的，绝对不会使用c++，因为golang已经解决了多线程的弊端，自带协程框架。

聊效率问题，本人大致总结以下几点

1、代码设计

redis与memcached的对比，就是单线程的reactor与多线程的的对比。所以说程序的架构特别重要。实战中一定要结合业务。

除了代码架构，开源库的选择也很重要啊，高性能中间件（如redis、nginx、memcached、libevent、zmq），使用c/c++编写。选择开源库，也是要看编程语言属性的。

2、内存问题

高性能的服务，一定要基于内存去考虑，redis完全基于内存，所以单线程模式也很快呀。

内存也有瓶颈的，4g的RAM,能开多少线程（单个10M）？那用个内存池怎么样？我认为nginx的内存池可以一学。

3、服务器的耦合性

所有服务部署到一台机器？高耦合，必然对日志、维护、问题排查造成影响，不知道哪天宕机，恐怖如斯，还是一个服务一台机器吧。