Введение

0. Зачем вообще что-то оптимизировать?
  
1. Оптимизация ОС (FreeBSD)
  1.1 Переход на 7.х 
  1.2 Переход на 7.2
  1.3 Переход на amd64
  1.4 Разгрузка сетевой подсистемы
  1.5 FreeBSD и большое кол-во файлов
  1.6 Softupdates, gjournal и mount options
  
2. Оптимизация фронтенда (nginx)
  2.1 Accept Filters
  2.2 Кеширование
  2.3 AIO
  
3. Оптимизация бэкенда
  3.1 APC
  3.1.1 APC locking
  3.1.2 APC hints
  3.1.3 APC fragmentation
  3.2 PHP 5.3
  
4. Оптимизация базы данных
  4.1 MySQL 
  4.1.1 Переход на 5.1
  4.1.2 Переход на InnoDB
  4.1.3 Встроеный кеш MySQL - Query Cache
  4.1.4 Индексы
  
4.2 PostgreSQL
  4.2.1 Индексы
  4.2.2 pgBouncer и другие.
  4.2.3 pgFouine
  
4.3 Разгрузка базы данных
  4.3.1 SphinxQL
  4.3.2 Не-RDBMS хранилище
  4.4 Кодировки
  4.5 Асинхронность
  
Приложение. Мелочи.
  1. SSHGuard или альтернатива.
  2. xtrabackup
  3. Перенос почты на другой хост
  4. Интеграция со сторонним ПО
  5. Мониторинг
  
 6. Минусы оптимизации

Вступление

Основной объём трафика в вебе возникает из-за ботов. По большей части, эти боты используются для обнаружения нового контента. Это читалки RSS-фидов, поисковые движки, выполняющие краулинг вашего контента, а сегодня и боты ИИ, собирающие контент, чтобы скармливать его LLM. Но есть и зловредные боты. Их создают спамеры, скрейперы контента и хакеры. На моём прежнем месте работы бот обнаружил уязвимость Wordpress и встроил в наш сервер зловредный скрипт, а затем превратил машину в ботнет, используемый для DDOS. Один из моих первых веб-сайтов был полностью выдавлен из поиска Google из-за ботов, генерирующих спам. Мне нужно было найти способ защиты от этих ботов, поэтому я начал пользоваться zip-бомбами.

Ваш проект взлетел. Первые пользователи превратились в тысячи. Тысячи стали десятками тысяч. Метрики в дашбордах рисуют красивую кривую, устремленную вверх. Но есть и другие кривые, которые ползут вверх с не меньшей скоростью. Время ответа сервера. Количество ошибок 502 и 504.

То, что летало на ста запросах в секунду, начинает задыхаться на десяти тысячах. Это не ошибка, это физика. Архитектура для этих двух миров — это как велосипед и грузовой поезд. Они оба едут, но задачи у них разные. Так что давайте забудем про теорию и посмотрим, где обычно рвется и как это чинить, чтобы не переписывать все с нуля каждый раз, когда у вас прибавляется нолик в статистике пользователей.

Привет! Сегодня мы выложили в опенсорс Perforator — систему непрерывного профилирования (continuous profiling), которую используем внутри Яндекса для анализа производительности большинства сервисов.

В Github-репозитории доступен исходный код системы и инфраструктура для развёртывания своей инсталляции Perforator на кластере Kubernetes. Кроме того, Perforator можно использовать на своём компьютере как более простую замену perf record: профили получаются точнее, а оверхед меньше. Исходный код доступен под лицензией MIT (и GPL для eBPF-программ) и запускается под x86-64 Linux.

При помощи Perforator и прошлых подходов к задаче профилирования мы регулярно оптимизируем самые крупные сервисы в Яндексе, например Баннерную крутилку или Поиск, на десятки процентов. Кроме того, Perforator реализует недостающий в опенсорсе компонент профилирования для простой автоматической оптимизации программ с использованием profile-guided optimization. Наши тесты показывают, что использование PGO даёт ускорение около 10% в разных сценариях.

Под катом поговорим про профилирование под Linux, опишем вызовы и сложности, возникающие при профилировании, изучим, как устроен Perforator внутри, и обсудим, как можно использовать полученную систему.

Лирика

• научная публикация, в которой скорость кластерной FS оценивали с помощью dd (и включенным файловым кешем, то есть без опции direct)
• использование bonnie++
• использование iozone
• использование пачки cp с измерениема времени выполнения
• использование iometer с dynamo на 64-битных системах

Если у вас на машине стрелочка показывает, что у вас осталась половина бака, то у вас точно осталась половина бака? На самом деле больше, так как современные машины врут и топлива еще немного есть, даже когда стрелка на нуле - забота об альтернативно одаренных водителях. А если сервер показывает 50% cpu, то сколько ресурсов у нас осталось?

Для многих ответ ясен, и это не 50%. Поэтому извините, если многие вещи будут вам очевидны. А вот для менеджеров, например, которые планируют ресурсы, это может быть открытием.

import java.util.Random;

class WTF {
    public static void main(String[] args) {
        Random r = new Random(76880392499L<<11);
        String alphabet = " abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
        int n;
        while ((n = r.nextInt(alphabet.length())) > 0)
        	System.out.print(alphabet.charAt(n));
    }
}

Адрес TCP/IP поддерживает только 65000 подключений, поэтому придётся назначить этому серверу примерно 30000 IP-адресов.

Существует 65535 номеров TCP-портов, значит ли это, что к TCP-серверу может подключиться не более 65535 клиентов? Можно решить, что это накладывает строгое ограничение на количество клиентов, которые может поддерживать один компьютер/приложение.

Если есть ограничение на количество портов, которые может иметь одна машина, а сокет можно привязать только к неиспользуемому номеру порта, как с этим справляются серверы, имеющие чрезвычайно большое количество запросов (больше, чем максимальное количество портов)? Эта проблема решается распределением системы, то есть кучей серверов на множестве машин?

1. Мессенджер WhatsApp и веб-фреймворк Phoenix, построенный на основе Elixir, уже продемонстрировали миллионы подключений, прослушивающих один порт.
2. Теоретические возможности на основе протокола TCP/IP.
3. Простой эксперимент с Java, который может провести на своей машине любой, если его всё ещё не убедили мои слова.

Spud: Веб-сервер, работающий на электричестве из картофеля

Сетевой стек Linux по умолчанию замечательно работает на десктопах. На серверах с нагрузкой чуть выше средней уже приходится разбираться как всё нужно правильно настраивать. На моей текущей работе этим приходится заниматься едва ли не в промышленных масштабах, так что без автоматизации никуда – объяснять каждому коллеге что и как устроено долго, а заставлять людей читать ≈300 страниц английского текста, перемешанного с кодом на C… Можно и нужно, но результаты будут не через час и не через день. Поэтому я попробовал накидать набор утилит для тюнинга сетевого стека и руководство по их использованию, не уходящее в специфические детали определённых задач, которое при этом остаётся достаточно компактным для того, чтобы его можно было прочитать меньше чем за час и вынести из него хоть какую-то пользу.