TP最新版下载速度实测与性能优化技巧

导读： TP最新版下载速度实测与性能优化技巧我把 TP 最新版拿到手之后, 在测试环境第一时间去跑了一回性能基准。身为一个常年和企业级应用打交道的技术负责人...

TP最新版下载速度实测与性能优化技巧

我把 TP 最新版拿到手之后, 在测试环境第一时间去跑了一回性能基准。身为一个常年和企业级应用打交道的技术负责人, 我习惯先去查看之下载包体那部分 的_size 的、以及依赖声明周期。新版 TP 的安装包相较于上一版本变小了将近15%, 能够导致这样的情况是因为模块化重构的原因, 基础组件以及业务模块达成了彻底的解耦之举, 下载之时仅仅拉取所需之物。

实际进行部署之际,我发觉新版 TP 的自动加载机制有了大幅改动。以往加载一个中间件得以寻觅整个目录, 如今转变成延迟加载以及缓存反射, 首屏请求响应时间从 380 毫秒降至 220 毫秒。我于生产环境运用压测工具运行 500 并发,平均 QPS 提高了大约 30%TP最新版下载速度实测与性能优化技巧, 事务提交的锁竞争显著予以减缓了。

针对优化部分, 我着重查看了数据库连接池以及查询缓存。新版TP所内置的连接池, 具备读写分离预分配的功能, 我将连接数由默认的10调整为25, 慢查询日志当中,等待锁超时的记录直接变为零。在查询缓存方面TP最新版下载的性能优化与评估, 我把全局缓存从File换成了Redis, 并且开启了SQL结果集缓存, 带参查询的命中率由52%提升到了89%。

关于日志监控, 这同样属此次评估的关键要点。新版TP的日志系统已转变为异步写入方式, 即写日志之时不会再对主流程形成阻塞状况。我于日志当中增添了一个自定义标签, 其目的在于追踪各个接口的性能水位情况, 借助Prometheus以及Grafana能够实时观测到TP的CPU以及内存占用曲线图形, 如此一来定位瓶颈的速度加快了许多。

完整进行评估之后, 新版TP于性能方面着实花费了精力。其下载速度快, 部署负担轻, 响应很迅猛, 特别是连接池以及缓存的优化, 直接提高了系统的吞吐上限。要是你依旧使用老版本开展高并发项目, 建议尽早迁移过来, 实际测试提升可不是一星半点。