高效的系統開發要領(3)當瓶頸在運算量時，先從程式下手

為了更精準地捕捉系統的效能瓶頸所在，我們會藉助效能測試的工具，協助診斷系統的效能。但找出系統效能的瓶頸，僅只是效能調校的第一課，而如何解除這個瓶頸則是第二課。

抓到拖慢效能的真正病因，才能對症下藥
不同類型的效能瓶頸，自然需要不同的方法改善。常見的效能瓶頸發生的來源，可能包括處理器計算量、磁碟存取、網路存取與資料庫存取。

當系統需要的處理器計算量太大，便會需要較多的系統執行時間，那麼運作自然顯得步伐緩慢。因為系統可能會連接各種I/O設備，其中最常見的，莫過於儲放檔案系統的硬碟。

當系統對檔案系統的存取需求過大時，也有可能為了等待硬碟存取，而拖慢執行速度，尤其磁碟的存取，速度往往都是比較慢的，當系統的瓶頸發生在磁碟存取時，拖垮系統效能的程度更高。相較於對磁碟的存取，網路的存取速度就更慢。

現在開發的系統中，有許多是透過網路為多個用戶端程式提供服務，除了受到頻寬的限制之外，倘若未有效處理來自用戶端同時發出的大量請求時，系統效能更可能一落千丈。

而資料庫由於是系統架構中最為集中化的組成，也最容易形成瓶頸。大量的資料存取，耗時耗工的SQL指令，都有可能造成資料庫存取龜速，同樣對系統效能造成很大的傷害。

當你透過效能量測工具，找到效能瓶頸所在後，應該要能夠知道這效能問題是如何引起，又究竟是屬於那一種類型的問題，是處理器運算過多？還是資料庫存取所導致？知道問題如何引起，才能夠進一步對症下藥。

熟悉軟體的組態設定，才能使系統在正確的效能假設下運作
在簡單介紹常見的症狀之前，我想先提一個重要的觀念。

許多程式人（包括我在內），對自己所採用的各種軟體元件（作業系統、Web伺服器、資料庫伺服器等）的組態設定，並不是很了解，也很少放太多的心力在那部分上面，因此遇到效能的問題時，只懂得將心力專注在自己所開發的軟體的效能調整上，費盡一切努力希望系統跑得越快越好。

殊不知，其實系統的效能表現，和自己所運用到的其他軟體元件的效能是息息相關，如果沒有調整這些軟體系統的組態，使它們的效能參數與自己的系統匹配，那麼整體搭配起來，即使該系統調整得再快，也有可能因為其他系統表現不彰，而讓整個運作相當慢。

所以，了解所運用的其他軟體系統，並且適當地根據情況加以設定。例如，在設定Tomcat時，它有一個Thread Pool，當收到來自用戶端的請求時，會從中取得一個Thread處理請求。

Thread Pool允許程式人透過參數設定它的容量。當Thread Pool中的Thread數目太少時，便有可能因為沒有額外的Thread服務請求，而必須等待其他的Thread服務結束後，才能夠服務這個請求。當這種情況發生時，對於用戶端來說，系統服務的時間便拖長了。

為此，我們會需要設定更大的Thread Pool，以提供更多的資源來服務請求。但另一方面，Thread Pool越大，會需要更多的作業系統資源，作業系統花費在排程的額外負擔也會更大，因此，必須在系統可能會需要同時服務的最大請求數量，以及系統所具備的資源二者之間權衡之下，找出一個理想的設定值。

不僅Web伺服器如此，作業系統、資料庫伺服器等，都有繁多的效能參數可供設定，不適當的參數，會使系統在不正確的效能假設下運作，最後導致不佳的效能表現。

縮短處理器運算時間方法一：尋求更好的演算法
當你發現某一段程式耗費大量的處理器時間，有幾個常見的可能。
首先，使用的演算法不夠好。最簡單的改善之道，便是尋求更好的演算法。除非是特定的演算問題，否則大多數會需要的演算法，在教科書中，都會有一定的介紹。

所以，拿出你塵封在書架上許久的演算法教科書，然後認真找找看吧。對於需要另行開發新演算法的問題，就試著逐漸改善自己的原始演算法。

縮短處理器運算時間方法二：善用快取暫存計算結果
第二，在程式中計算出其實不會變動，或很少變動的值，而這個計算既反覆卻又頗為耗時，這是很常見到的情況。

最簡單的例子，例如有個像是double sin(int x)的函式，它利用了泰勒展開式算出傳入參數x的三角函數sin()之值。這麼一來，每次呼叫sin(x)時，都需要花費不少的時間計算，但是實際上sin(x)值是恆常不變的。

為此，有人發明了查表法，針對有限的x的值域，建立一個sin(x)的表格。當想要取得x的sin()值時，便直接查表取得，完全不需要計算。如此一來，便只需要在系統初始化建立表格時，計算這個表格的內容，爾後需要取sin()值時，只需要查表，便可以節省可觀的處理器時間。

這種建表查詢的方式，可以運用在所有計算成本昂貴、但計算結果只和參數相關的應用之上。我們曾經找出過一個系統的效能瓶頸，竟然發生在每每重複計算一個使用者所具備的存取權限（Access Control List）。其實系統的存取權限幾乎不會在短期內有所變化，這個計算頗為昂貴，卻又大可不必，於是，建立一個表格儲存計算結果，只有在查詢不到時，才會重新計算使用者所擁有的存取權限列表，並置入表格中。如此一來，便能省去程式反覆計算的消耗。

你應該能夠發現，這種觀念和快取（Cache）已經很接近。我們通常用表格來記錄恆常不變的計算結果，然後利用快取，儲存即時性需求不那麼高的計算結果。

縮短處理器運算時間方法三：採用更高效的程式語言
如果耗時的動作已經用了夠好的演算法，也不滿足使用查表格或快取的先決條件，另一個解決的方式，便是採用更高效的程式語言。例如，對Java開發的系統而言，高計算量的動作，可以考慮JNI（Java Native Interface）的方式，以C/C++寫成原生的程式庫，讓Java語言呼叫。

對於高度處理器運算量的動作，以C/C++撰寫，在執行速度上還是占有優勢，因此，便能夠降低特定動作所需的執行時間。甚至對於一些本身就已經是C/C++撰寫而成的程式來說，如果使用組合語言撰寫，搭配最佳化的指令集，也有機會改善系統的執行效率。

縮短處理器運算時間方法四：添加硬體
最後，倘若軟體短期內已無他法，只能尋求添加硬體提供更多處理器計算量的方式解決。

必須要注意的是，並不是每個系統的架構，都允許透過添加硬體提高計算量，架構必須是可延展的（Scalable），例如架構本身就允許平行計算或分散式計算，才能夠利用添加硬體，達到擴充處理器計算能力的目的。

《作者簡介》王建興
清華大學資訊工程系的博士研究生，研究興趣包括電腦網路、點對點網路、分散式網路管理、以及行動式代理人，專長則是Internet應用系統的開發。曾參與過的開發專案性質十分廣泛而且不同，從ERP、PC Game到P2P網路電話都在他的涉獵範圍之內。

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