我正在为一个已经开发了一年多的项目做出贡献，最近我投入其中。
应用程序存在性能问题。
我知道一些分析工具和优化方法，例如找出瓶颈并优化它们。我对算法、迭代的运行时间等感到满意。
我们使用的是 C#，一个面向对象的 dbms，应用程序有很多写入和更新，就缓存而言；速度缓存。应用程序将部署在大约 100 台专用大型机器上，背后是一个昂贵的负载均衡器，每秒可以处理 40 万个请求，并复制一个具有 64 GB 内存的数据库服务器。这是他们的扩展策略。
【问题讨论】：
标签： c# .net database optimization caching
所以基本上问题是如何定位瓶颈。分析是一种方法，如果使用得当，它通常可以正常工作。关注最高时间包容栈找出问题所在，关注时间独占定位问题函数。另请查看执行次数，您经常会在那些以方式过于频繁地执行的小函数中发现惊喜。
另一种方法是性能计数器，这是我最喜欢的方法，因为它的侵入性远低于分析，并且可以在生产部署中一次又一次地使用和重复使用。我在我的代码中慷慨地添加了计数器（请参阅Using XSLT to generate Performance Counters code 以避免输入大量重复代码）并通过调用 IncrementXXX 来检测代码。增加性能计数器非常便宜，可以将代码留在发布生产代码中，这就是我更喜欢这种方法的原因。例如，假设我有一段代码进行数据库调用，然后是 Web 服务请求，然后是另一个数据库调用。总体来说很慢，但是在哪里？我可以像这样检测代码：
void MyFunction()
{
CountersManager.IncrementMyFunction(1);
CountersManager.IncrementFirstDBCall(1);
dataAccess.FirstCall();
CountersManager.IncrementFirstDBCall(-1);
CountersManager.IncrementWebCall(1);
webRequest.MakeCall();
CountersManager.IncrementWebCall(-1);
someCode.. moreCode;
CountersManager.IncrementSecondDBCall(1);
dataAccess.SecondCall();
CountersManager.IncrementSecondDBCall(-1);
CountersManager.IncrementMyFunction(-1);
}
这是最简单的工具，添加起来很简单，虽然它提供的信息很少，但它可以让我们深入了解发生了什么。假设我收集了性能计数器，我发现大多数样本 MyFunction 计数器是 500，FirstDBCall 计数器是 50，WebService 计数器是 300，SecondDB 调用是 50。这告诉我，平均而言，从 MyFunction 中的 500 个调用, 300 在网络通话期间被捕获，因此这是花费最多时间的地方。但我可以更进一步，添加测量发生时间的计数器（增加一个 AverageTimer32 类型的计数器 和 一个 AverageBase ），并且分析将为我提供操作的平均持续时间。以此类推。
最后但同样重要的是，您可以查看您使用的产品中的所有现有计数器。缺点是要了解在哪里查看以及如何解释您看到的数字，需要了解所述计数器，或访问良好的故障排除技巧。例如，SQL Server 之类的产品有很多，但您使用的堆栈中的其他产品可能更难找到关于该主题的良好文档。
【讨论】：
从性能分析器开始。我目前最喜欢的是红门蚂蚁。我也使用过 JetBrains dotTrace，但我更喜欢 ANTS。
在您从性能分析器获得实际性能数据之前，您只是在猜测应用需要调整和更改的地方。
【讨论】：