效能最佳化

監控與疑難排解 Azure 解決方案

Ebadur Osib

Senior Cloud Consulting Engineer

效能也是功能

 

• 效能影響使用者信任。
• 應用程式變慢會提高失敗率。
• Azure 協助開發者最佳化：
  • 低延遲
  • 高流量

效能問題從哪裡來

延遲 vs. 吞吐量

優先最佳化關鍵路徑

• 最佳化從找出並縮短最慢路徑開始。
• 不必對所有部分一視同仁地調校。

降低相依延遲

 

• 相依服務是最常見的延遲來源。
• 降低方法：
  • 查詢最佳化
  • 連線池化
  • 批次送出請求
  • 減少頻繁的小呼叫
• 往往比擴增運算資源更有效。

快取

Azure Cache for Redis

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/azure/redis/architecture

Azure Managed Redis

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/azure/redis/architecture

快取設計考量

 

• 快取會帶來重要的設計抉擇。

• 你必須為快取資料定義到期策略。

• 一致性與新鮮度之間需要取捨。

• 常見模式是旁路快取（cache-aside），僅在需要時載入快取。

• 快取失效（cache invalidation）可確保過期資料被更新或移除。

節流與回壓

 

• 請求過多會導致失敗。
• 節流與回壓可保護系統。
• 放慢或拒絕超量流量。

非同步與佇列式模式

商業問題

找出瓶頸

為規模與速度最佳化

一起來練習吧！

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