Краткий практический план оптимизации узкого места — шаги, приоритеты, измерения и защита от регрессий.
1) Идентификация «горячей точки»
- Сформулируйте целевую метрику (латентность p95/p99, пропускная способность, использование CPU, память, I/O). Примеры: $p95$ латентности, throughput запросов/с.
- Сбор наблюдений в реальной среде: метрики (Prometheus/Grafana), трассировки (OpenTelemetry/Jaeger), логирование медленных запросов.
- Локальное/стрессовое профилирование:
- CPU: профайлер с семплированием (Linux perf, py-spy, Go/JVM profiler, perf + FlameGraph) — ищите функции с большим self time и cumulative time.
- Память/алокации: heap профайлер (massif/heaptrack, Go pprof, jmap/jcmd) — выявьте частые аллокации, утечки, удерживаемые объекты.
- I/O/диск: iostat, iotop, blktrace, fio, strace (для syscalls) — проверьте latency диска, очередь I/O.
- Сеть: tcpdump/iperf, netstat, eBPF-инструменты — проверка задержек/пропускной способности.
- Анализ профиля: различайте self time (внутри функции) и cumulative time (включая вызовы). Используйте flame graphs и call graphs.
2) Приоритезация и решение «что менять сначала»
Правило: сначала улучшения в алгоритме/архитектуре, потом оптимизация реализации, в последнюю очередь микроскопические оптимизации.
- Алгоритмы/структуры данных (самый большой выигрыш): уменьшение асимптотического времени/памяти, замена O(n^2) на O(n log n) и т.п.
- Архитектура/дизайн: кэширование, батчинг запросов, отложенная/асинхронная обработка, разделение нагрузки, CQRS, шардирование.
- Запросы/БД: EXPLAIN, индексы, денормализация, рефакторинг медленных SQL/NoSQL запросов.
- Авторизация/внешние зависимости: уменьшение количества сетевых вызовов, использование пулинга/таймаутов.
- Реализация и оптимизация hot path: уменьшение аллокаций, избегание блокировок, эффективные буферы, SIMD/автопараллелизм (при необходимости).
- Профилирование и тестирование каждой отдельной меры — не делайте несколько крупных изменений одновременно.
3) Конкретные быстрые шаги (в порядке приоритета)
- Если есть алгоритмическая проблема — исправьте её первой.
- Кэшировать повторяющиеся вычисления/результаты.
- Бачить/агрегировать мелкие запросы в пакетные операции.
- Тюнинг БД (индексы, ограничения, планировщик) и использование готовых инструментов (materialized views).
- Асинхронный I/O и неблокирующие операции, уменьшение синхронизации.
- Снижение аллокаций (object pooling, reuse buffers) и уменьшение копирований.
- Горизонтальное масштабирование или шардирование, если вертикальное улучшение исчерпано.
- Наконец — микрооптимизации в hot-path (инлайнинг, низкоуровневые оптимизации).
4) Как измерять эффект (обязательные правила)
- Базовая линия: снимите стабильный baseline (метрики нагрузки, профили) до изменений.
- Повторяемость: каждый тест запускать многократно, учитывать прогрев (JIT/GC/warm caches). Пример: минимум $\ge 30$ повторов для статистической значимости, либо использовать бутстрэпы.
- Метрики: median, $p95$, $p99$, throughput, CPU%, memory RSS/heap, I/O latency. Для сравнения вычисляйте относительное улучшение: $\Delta =\frac{\text{baseline}-\text{new}}{\text{baseline}}\cdot 100\%$.
- Контролируемая среда: одинаковые HW/VM, отключить шум (background jobs), симулировать реальную нагрузку (replay, synthetic load).
- Измеряйте и профилируйте оба уровня: microbench (юнит/функция) и end-to-end (пользовательский путь).
- Статистика: сравнивайте распределения (t-test/Wilcoxon если применимо) и смотрите на хвосты, а не только средние.
5) Избежание регрессий
- Автоматические perf-тесты в CI: интегрируйте регулярные benchmarks, которые запускают критичные сценарии и сигналят при деградации.
- Performance budgets/SLAs: установить допустимые пороги (например, $p95<200\text{ms}$, CPU < 80\%).
- Canary/Gradual rollout: выкладывайте изменения на небольшой % трафика, собирайте метрики и трассы.
- Регресс-тесты для памяти/GC: имитируйте долговременную нагрузку, чтобы выявить утечки.
- Ограничивать scope изменений в одном PR, снабжать профилями «до/после».
- Хранить и сравнивать профили (flamegraphs, heap dumps) для быстрого диффа.
- Мониторинг продакшн: алерты по ключевым метрикам, запись трасс медленных запросов и возможность отката.
6) Пример рабочего процесса (коротко)
- Собрать метрики/трейсы → профайлер → определить hot path (CPU/memory/I/O).
- Оценить: алгоритм возможен? если да — проектировать и заменять.
- Если алгоритм не меняется — кеш/батч/параллелизм/оптимизация реализации.
- Написать microbenchmark + E2E тесты, получить baseline.
- Внедрить изменение, прогреть, прогнать $\ge 30$ повторов, сравнить $p50,p95,p99$, throughput и потребление ресурсов.
- Deploy с канари, мониторить, при регрессии откатить.
7) Инструменты (коротко)
- CPU: perf, FlameGraph, VTune, async-profiler, pprof.
- Память: massif, heaptrack, jmap/jcmd, Go pprof (allocs).
- I/O/Диск: iostat, iotop, blktrace, fio.
- Сеть: tcpdump, iperf, eBPF (bcc, bpftrace).
- Трейсинг: OpenTelemetry, Jaeger, Zipkin.
- DB: EXPLAIN, slow query log, pg_stat_statements.
Заключение: начинайте с профиля и метрик, решайте алгоритмические проблемы первыми, всегда измеряйте reproducible baseline и внедряйте изменения через канари/CI с перформанс-тестами, чтобы избежать регрессий.