亚马逊AWS官方博客
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4 vCPU 实例达成 100 万 JSON API 请求/秒的优化实践
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原文中文，约25100字，阅读约需60分钟。
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内容提要
本文介绍了作者在AWS上进行的JSON序列化性能测试，通过四轮优化提高了大多数框架的性能。测试结果显示，libreactor表现最好，May-minihttp和hyper表现良好，silverlining和fasthttp表现不错，Node.js和Python表现较差。
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关键要点
- 性能工程是确保满足非功能性性能需求的技术分支。
- 作者在AWS上进行JSON序列化性能测试，选择了6种编程语言和12个Web框架。
- 测试环境基于Amazon Web Service，使用两种4 vCPU的EC2实例。
- libreactor在测试中表现最好，May-minihttp和hyper表现良好。
- Node.js和Python的框架表现较差，尤其是Granian的表现令人意外。
- 第一轮优化通过禁用Linux内核的缓解措施提升性能。
- 第二轮优化通过更改CPU调度器策略提升性能，SCHED_FIFO表现最佳。
- 第三轮优化通过禁用GRO和调整中断延迟提升网络性能。
- 第四轮优化通过RSS/XPS技术提升网络堆栈性能。
- 第五轮优化通过调整Linux内核参数显著提升性能。
- 第六轮优化通过流量控制和拥塞算法的优化提升性能。
- 第七轮优化使用定制的Linux内核cloudrock进一步提升性能。
- 第八轮优化结合新内核和前六轮优化措施，libreactor首次突破百万性能目标。
- 第九轮优化使用高性能的Linux内核cloudrock_performance，libreactor在c6in.xlarge和c6gn.xlarge上均达成了超过百万的成绩。
- 性能优化需要扎实的基础知识和丰富的经验，事前选择比事后补救更重要。
- 未来的技术发展趋势中，性能工程将是一个重要方向。
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