扼杀IIS服务器性能的十条规则

底下的每一条戒条都将灵验地感化代码的本能和可舒卷性。换句话说，尽大概不要照着戒条去做!底下，我将证明怎样妨害她们再不普及本能和可舒卷性。

1、该当调配和开释多个东西

你该当尽管制止适量调配外存，由于外存调配大概是价格振奋的。开释外存块大概更高贵，由于大普遍调配算符老是计划贯穿邻近的已开释的外存块变成更大的块。直到windows nt? 4.0 service pack 4.0，在多线程处置中，体例堆常常都运转得很糟。堆被一个全部锁养护，而且在多处置器体例上是不行扩充的。

2.不该当商量运用处置器高速缓存

大普遍人都领会由假造外存子体例引导的hard 页缺点价格很高，最佳制止。然而很多人觉得其余外存考察本领没有什么辨别。自从80486此后，这一看法就不对了。新颖的cpus比ram要快得多，ram起码须要两级外存缓存 ，高速l1 缓存能生存8kb数据和8kb训令，而较慢的l2 缓存能生存几百kb的数据和代码，那些数据和代码搀和在一道。l1 缓存中外存地区的一个援用须要一个时钟周期，l2 缓存的援用须要4到7个时钟周期，而主外存的援用须要很多个处置器时钟周期。后一数字不久将会胜过100个时钟周期。在很多上面，缓存像一个袖珍的，高速的，假造外存体例。

至于平静存相关的基础外存单位不是字节而是缓存列。pentium 缓存列有32个字节宽。alpha 缓存列有64个字节宽。这表示着在l1 缓存中惟有512个slot给代码和数据。即使多个数据一道运用（功夫场所）而并不保存在一道（空间场所），本能会很差。数组的空间场所很好，而彼此贯穿的列表和其余鉴于南针的数据构造的场所常常很差。

把数据打包到同一个缓存列中常常会利于于普及本能，然而它也会妨害多处置器体例的本能。外存子体例很难协斡旋理器间的缓存。即使一个被一切处置器运用的只读数据，和一个由一个处置器运用并一再革新的数据共享一个缓存 列，那么缓存将会耗费很长功夫革新这个缓存列的正片。这个ping-pong高速游戏常常被称为"缓存 sloshing"。即使只读数据在一个各别的缓存 列中，就不妨制止sloshing。

对代码举行空间优化比举行速率优化功效更高。代码越少，代码所占的页也越少，如许须要的运转树立和爆发的页缺点也会更少，同声吞噬的缓存 列也会更少。但是，某些中心因变量该当举行速率优化。不妨运用profiler去辨别那些因变量。

3.决不要缓存一再运用的数据。

软硬件缓存不妨被百般运用步调运用。当一个计划价格很高时，你会生存截止的一个正片。这是一个典范的时间和空间折衷本领：丧失少许保存空间以俭朴功夫。即使做得好，这种本领大概特殊灵验。

你必需精确地举行缓存。即使缓存了缺点数据，就会滥用保存空间。即使缓存得太多，其余操纵不妨运用的外存将会很少。即使缓存得太少，功效又会很低，由于你必需从新计划被缓存 脱漏的数据。即使将功夫敏锐数据缓存得功夫过长，那些数据将会落伍。普遍，效劳器更关怀的是速率而不是空间，以是她们要比桌面体例举行更多的缓存。确定要按期去除不必的缓存，要不将会有运转树立题目。

4.该当创造多个线程，越多越好。

安排效劳器中起效率的线程数量是很要害的。即使线程是i/o-bound的，将会耗费很多功夫用来等候i/o的实行-一个被阻碍的线程即是一个不做任何有用功作的线程。介入特殊的线程不妨减少通量，然而介入过多的线程将会贬低效劳器的本能，由于左右文调换将会变成一个宏大的overhead。左右文调换速率该当低的因为有三个：左右文调换是简单的overhead，对运用步调的处事没有任何便宜；左右文调换用尽了珍贵的时钟周期；最糟的是，左右文调换将处置器的缓存填满了没用的数据，替代那些数据是价格振奋的。

有很多工作是依附你的线程化构造的。每个存户端一个线程是一致不对适的。由于对于洪量用户端，它的扩充性不好。左右文调换变得难以忍耐，windows nt用尽了资源。线程池模子会处事得更好，在这种本领中一个工人线程池将处置一条乞求列，由于windows 2000供给了相映的apis，如queueuserworkitem。

5.该当对数据构造运用全部锁

使数据线程安定的最简片面法是把它套上一把大锁。为大略起见，一切的货色都用同一把锁。这种本领会有一个题目：序列化。为特出到锁，每一个要处置数据的线程都必需列队等待。即使线程被一把锁阻碍，它没有在做任何有效的事。当效劳器的负载较轻时，这个题目并不罕见，由于一次大概惟有一个线程须要锁。在负载很重的情景下，对锁的剧烈篡夺大概就会变成一个大题目。

构想在多车道高速铁路上爆发了一个不料事变，这条高速铁路上的一切车辆都被转向一条渺小的路途。即使车辆很少，这一变换对交通流的速度的感化不妨忽视。即使车辆很多，当车辆渐渐并入那条单通道时，交通阻碍会蔓延几英里。

有几种本领不妨缩小锁比赛。

· 不要过度养护，也即是说，不利害常需要不要锁住数据。惟有须要时才去持有锁，并且功夫不要过长。不要在大段代码范围或一再实行的代码中没必本地运用锁，这一点很要害。

· 对数据举行分隔，使它不妨用一套独力的锁养护。比方，一个标记表不妨按操作符的第一个假名分隔，如许在窜改名字以q发端的标记的值时，就不会去读名字以h发端的标记的值。

· 运用apis的interlocked 系列（interlockedincrement，interlockedcompareexchangepointer等）机动窜改数据而不须要锁。

· 当数据不是常常被窜改时不妨运用多读者群/单作家（multi-reader/single-writer）锁。你将赢得更好的并发性，纵然锁操纵的价格将更高而且你大概会冒饿死作家的伤害。

· 在要害局部运用轮回计数器。拜见windows nt 4.0 service pack 3中的setcriticalsectionspincount api。

· 即使你不许获得锁，运用tryentercriticalsection并做少许其余的有效的处事。

高比赛引导serialization，serialization引导贬低cpu的运用率，这促运用户介入更多的线程，截止工作变得更糟。

6.不用提防多处置器呆板

你的代码在多处置器体例上比在单处置器体例上运转得还要糟，这大概是件令人恶心的事。一个很天然的办法是，在一个n贯串统上运转n次会更好。本能很差的因为是比赛：锁比赛，总线比赛，和/或缓存列比赛。处置器都在是篡夺共享资源的一切权，而不是做更多的处事。

即使你确定要编写多线程运用步调的话，你该当在多处置器盒上对你的运用步调举行强度尝试和本能尝试。单处置器体例经过功夫分片地实行线程而供给一个并发性的假象。多处置器盒具备真实的并发性，比赛情况和比赛更简单爆发。

7.该当一直运用模块化挪用；她们很风趣。

运用同步模块化挪用来实行i/o操抵制大普遍桌面运用步调来说是符合的。然而，她们不是运用效劳器上的cpu（s）的好本领。i/o操纵要耗费上百万个时钟周期来实行，那些时钟周期从来不妨被更好地运用。运用异步i/o你能获得明显普及的用户乞求率和i/o通量，然而减少了特殊的搀杂性。

即使你有须要耗费很长功夫的模块化挪用或i/o操纵，你该当考挑唆几何资源给她们。你想运用一切的线程仍旧有个控制？普遍地，运用有限的几个线程要好些。建立一个小的线程池和部队，运用部队来安置线程的处事实行模块化挪用。如许，其余线程就不妨拾取和处置你的非模块化的乞求。

8.不要举行丈量

当你不妨丈量你所辩论的工作并用数字表白它时，这就表白你对他有了确定的领会；然而即使你不许用数字表白时，你的常识是瘠薄的不许令人合意的；这大概是常识的发端，但这时候你几乎不大概将你的思维普及到科学的程度。

- lord kelvin (william thomson)

即使意外量你就不许领会运用步调的个性。你在黑黑暗探求，一半是靠探求。即使不辨别本能题目，你就不许做任何矫正或做开工作量安置。

丈量囊括黑匣子丈量和profiling。黑匣子丈量的道理是搜集由本能计数器（外存运用，左右文调换，cpu运用等）和外部检验和测定东西（通量，反应功夫等）所表露的数据。为了profile你的代码，你编写翻译代码的一个东西版，而后在百般前提下运转它，并搜集对于实行功夫和进程挪用频次的统计数据。

丈量即使不必于领会的话就一点用都没有。丈量将不只报告你有题目，并且以至能扶助你找到题目爆发在哪，但它不许报告你干什么会有题目。对题目举行领会再不你能精确地矫正她们。要从基础上处置题目而不是中断在外表局面。

当你举行变换后，要从新丈量。你要领会你的变换能否灵验。变换也大概会表露其余本能题目，丈量-领会-矫正-再丈量的轮回就会从新发端。你也必需要有顺序地举行丈量，再不创造本能没落题目。

9.该当运用简单用户，简单乞求的尝试本领。

抄写asp和isapi运用步调的一个通病是只用一个欣赏器去尝试运用步调。当她们在internet上运用她们的步调时，她们才创造她们的运用步调不许处置高负载，而且通量和反馈功夫另人不幸。

用一个欣赏器尝试是需要的然而不够的。即使欣赏器反馈得不够快，你就领会你有烦恼了。但纵然它在运用一个欣赏器时很快，你也不领会它处置负载的本领怎样。即使十几个用户同声乞求会爆发什么事？第一百货商店个呢？你的运用步调能忍耐怎么办的通量？它能供给怎么办的反馈功夫？在轻载时那些数字会还好吗？平淡负载呢？重载呢？在多处置器呆板上你的运用步调会怎样？对你的运用步调举行强度尝试，这对于找到bugs创造本能题目来说是基础的。

一致的负载尝试商量实用于一切的效劳器运用步调。

10.不应运用本质情况。

人们常常只在几个一定的，人为的情况（如次benchmarks）下安排运用步调。采用和本质情景对立应的百般情景，并为对准百般操纵举行优化，这一点很要害。即使你不如许做，你的用户和指摘家确定会如许做，而且她们将依此来评介你的运用步调的是非。