多处理器多线程软件性能优化
计算机系统的性能优化方法
计算机系统的性能优化方法在当今信息技术高速发展的时代，计算机系统的性能优化对于提升工作效率和用户体验至关重要。
本文将介绍几种常见的计算机系统性能优化方法，以帮助读者更好地理解和应对性能问题。
一、硬件优化1. 升级硬件：对于老旧的计算机系统，升级硬件是提升性能的重要途径。
例如，增加内存容量、更换更快的处理器或固态硬盘等都可以大幅度提高计算机运行的速度。
2. 优化硬盘：硬盘的读写速度是影响计算机性能的关键因素之一。
可以通过合理地组织硬盘空间，定期清理垃圾文件和碎片以及使用高效的文件系统来提升硬盘性能。
3. 散热管理：过高的温度会导致计算机的性能下降，甚至造成硬件损坏。
因此，保持良好的散热系统，如清洁风扇、使用散热器等措施是必要的。
二、软件优化1. 系统更新：定期更新操作系统和相关软件补丁是维持计算机系统健康的重要手段。
更新可以修复已知的安全漏洞和错误，提高系统的稳定性和性能。
2. 精简启动项：在计算机启动时，往往会有很多自启动的程序，这些程序会占用计算机的资源，降低性能。
可通过管理启动项的方式，关闭不必要的自启动程序，提升系统启动速度。
3. 优化病毒防护软件：反病毒软件一直是计算机系统的必备工具，但有时它们会消耗较多的系统资源。
建议选择高效且资源占用较低的病毒防护软件，定期更新病毒库，并进行全盘扫描等操作以保证系统安全的同时不降低性能。
三、程序优化1. 代码优化：针对开发人员而言，优化程序代码是提高系统性能的关键。
通过使用高效的算法和数据结构，减少不必要的计算和内存占用，以及合理使用缓存等手段，可以明显提升程序的响应速度和运行效率。
2. 多线程和并发编程：在多核处理器时代，充分利用多线程和并发编程技术可以提高系统的并发处理能力，充分发挥硬件的潜力，并缩短程序执行时间。
3. 数据库优化：对于涉及数据库的应用程序，优化数据库查询语句、建立适当的索引以及合理划分表和分区可以显著提高数据的读写效率和查询性能。
性能优化技术在软件开发中的应用研究
性能优化技术在软件开发中的应用研究引言随着计算机技术的日趋发展，软件在我们的生活中应用范围越来越广泛，而软件的性能在使用过程中也变得越来越重要。
优秀的软件性能不仅能够增加用户的体验感，还可以提高生产效率和销售额。
因此，在软件开发中，性能优化技术的应用越来越受到开发者们的关注和重视。
本文将从以下几个方面介绍性能优化技术在软件开发中的应用：数据结构与算法优化、缓存技术、多线程优化、并行计算、负载均衡以及云计算技术。
一、数据结构与算法优化在软件开发中，数据结构和算法的优化是性能提升的最直接途径之一。
数据结构和算法优化的目的是减少代码执行的时间和内存开销，并提高程序的效率。
在实际应用中，开发者可以通过选择合适的数据结构和优化算法的方式来实现性能优化。
数据结构方面，常用的优化方式包括使用哈希表代替传统的数组、链表或树结构，并对其进行优化。
哈希表可以实现快速的数据查找和插入操作，可以极大地提升程序的速度。
同时，在使用哈希表时，需要选择合适的哈希函数来减少哈希冲突的出现，从而进一步提高哈希表的效率。
算法方面，常见的优化方式包括利用分治、动态规划等算法和技巧，优化代码逻辑。
例如，在排序算法中，常用的快速排序算法可以通过优化递归过程、选择合适的枢轴等方式来提高排序效率。
二、缓存技术缓存是指将常用的数据存储在快速的存储介质中，以便提高程序的响应速度。
在软件开发中，缓存技术是一种常见的性能优化方法。
缓存的种类包括文件缓存、数据库缓存、内存缓存等。
其中，内存缓存是性能最高、延迟最低的一种缓存方式。
在实际应用中，常见的缓存技术包括缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等问题。
为了解决这些问题，可以采用多级缓存、定时缓存、数据预加载、缓存数据清理等方法来提高缓存的命中率，从而提高程序的性能。
三、多线程优化多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，以实现并行计算的目的。
在软件开发中，多线程技术是一种重要的性能优化方法。
在应用多线程时，开发者需要注意线程间的同步与互斥问题。
软件性能优化
软件性能优化随着科技的发展，软件在我们日常生活和工作中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于软件的复杂性和用户对快速响应的需求，软件性能一直备受关注。
本文将探讨软件性能优化的重要性以及一些常用的优化技术。
一、什么是软件性能优化软件性能优化是指对软件进行改进和调整，以提升其响应速度、可扩展性和资源利用率的过程。
通过优化软件性能，我们可以更好地满足用户的需求，并提升用户体验。
这在一些对性能要求较高的领域尤为重要，比如金融交易系统、游戏开发等。
二、为什么进行软件性能优化1. 提升用户体验：快速的响应速度能够提高用户的满意度，增加用户粘性，从而增加用户对软件的使用频率和积极评价。
2. 提高效率和生产力：高性能的软件可以提高工作效率和生产力，减少用户等待时间，从而提升整体业务流程的效率。
3. 节约成本：通过软件性能优化，可以充分利用现有的硬件资源，避免不必要的硬件升级成本。
4. 改善用户体验：软件性能优化可以减少软件运行时的卡顿和崩溃现象，提升用户的满意度，继而增加用户对软件的信任感。
三、软件性能优化的常用技术1. 代码优化：通过对代码的分析和调整，减少不必要的计算和内存消耗，提高代码执行的效率。
例如，可以避免频繁的内存分配和释放，优化循环结构，以及减少重复的代码等。
2. 数据库优化：对数据库的查询语句、索引以及数据结构进行优化，提高数据库系统的运行效率和响应速度。
例如，可以合理设计数据库表结构，使用合适的索引，并进行定期的数据库维护工作。
3. 并发优化：通过合理的并发控制和多线程技术来提高软件的并发处理能力。
例如，可以使用线程池来管理线程的并发执行，减少线程的创建和销毁开销。
4. 网络优化：在网络传输方面进行优化，包括减少网络请求次数、压缩数据传输量以及合理使用缓存等。
这些优化技术能够减少网络延迟，提高数据传输速度。
5. 硬件优化：通过改善硬件设备和环境来提升软件性能。
例如，可以增加内存、升级处理器，或者对硬盘进行优化，减少硬盘的访问时间。
软件性能优化与调优
软件性能优化与调优在快速发展的信息技术时代，软件无疑成为了我们生活和工作的重要组成部分。
然而，随着软件功能和规模的不断增长，软件性能问题也逐渐浮现出来。
为了提高软件的运行效率和用户体验，软件性能优化与调优变得至关重要。
本文将探讨软件性能优化与调优的方法和技巧，以帮助开发者达到更好的软件性能。
1. 性能优化的重要性软件性能指的是在特定硬件环境下，软件执行任务的速度和效率。
一款高性能的软件能够快速响应用户的操作，提供流畅的界面和高效的功能。
反之，性能较低的软件则会导致用户体验差、操作缓慢、资源浪费等问题。
因此，对软件性能进行优化和调优具有重要意义。
2. 性能优化的基本原则（1）分析与识别瓶颈：首先需要通过工具和技术手段，对软件运行过程中的瓶颈进行分析和识别。
常见的瓶颈包括 CPU 使用率高、内存占用过大、I/O 瓶颈等。
（2）优化关键路径：根据瓶颈分析的结果，优化软件的关键路径，即那些对性能影响较大的模块或功能。
这可以通过算法优化、数据结构优化等方式来实现。
（3）资源合理分配：对于多线程或并发运行的软件，合理分配资源是提高性能的关键。
例如，可以通过线程池或任务队列来管理线程资源，避免线程频繁创建和销毁。
（4）缓存和预加载：合理使用缓存和预加载技术，可以减少对磁盘、数据库等资源的频繁访问，大幅提升软件性能。
3. 性能调优的具体方法（1）代码优化：对代码进行优化是提高性能的有效手段。
可以避免重复计算、减少循环嵌套、避免频繁的对象创建和销毁等。
此外，注意避免使用过多的全局变量，合理使用局部变量，尽量减少内存碎片化等问题。
（2）数据库优化：数据库是许多软件的核心组成部分，优化数据库访问对于提高性能至关重要。
可以通过索引优化、查询优化、表结构优化等方式来改善数据库性能。
（3）网络优化：对于网络应用软件，网络性能是影响用户体验的主要因素之一。
因此，合理选择网络传输协议、减少网络请求次数和数据大小等可以提高软件的网络性能。
解决计算机软件的性能问题和优化技巧
解决计算机软件的性能问题和优化技巧一、介绍计算机软件在实际应用中常常面临性能问题，如响应速度慢、资源利用不充分等。
本文将从不同角度介绍解决计算机软件的性能问题和优化技巧。
二、代码优化代码优化是提高软件性能的关键步骤。
在代码编写过程中，需要遵循一些基本原则：减少函数调用次数、避免重复计算等。
此外，通过合理使用数据结构、算法和设计模式等方法，可以降低时间和空间复杂度，进而提高软件性能。
三、内存管理内存管理对软件性能有着重要影响。
过多的内存占用会导致性能下降和资源浪费。
因此，开发人员需要重点关注内存泄漏和内存碎片化问题。
为避免内存泄漏，可以使用垃圾回收机制或手动释放不再使用的内存；为减少内存碎片化，应尽量减少动态内存分配或合理地进行内存分配。
四、多线程优化多线程是提高软件性能的重要手段。
通过将任务划分为多个线程并发执行，可以充分利用多核处理器的优势。
但多线程带来的线程同步和数据共享等问题同样需要解决。
使用线程池等技术可以控制线程数量，避免资源竞争和线程创建销毁开销。
此外，使用无锁数据结构和并行算法等方法，可以在保证线程安全的前提下提高并发性能。
五、数据库优化数据库是许多软件的核心组件，对其进行优化对提高软件性能至关重要。
首先，设计数据库结构需要合理选择索引、表关系和查询语句等，以最小化查询时间。
其次，对数据库连接和事务管理进行优化，避免过多连接和锁等资源浪费。
最后，定期进行数据库性能监测和调优，找出慢查询和瓶颈，并进行优化处理。
六、网络通信优化网络通信是现代软件中常见的性能瓶颈。
为了解决网络通信的性能问题，可以采用多种方法。
首先，使用分布式架构和负载均衡技术，将请求分散到多台服务器上，提高处理能力。
其次，使用高效的协议和压缩算法，减少数据传输的大小和时延。
此外，使用缓存技术和数据预加载减少网络请求的频次和耗时。
七、硬件升级与配置要解决软件性能问题，硬件的升级与配置同样重要。
可以通过增加内存、更换硬盘或升级处理器等方式，提高计算机运行速度。
如何优化软件并发处理以提升性能
如何优化软件并发处理以提升性能一、背景介绍随着科技的不断发展，软件在我们日常生活中起着越来越重要的作用。
然而，随之而来的是对软件性能的要求越来越高。
特别是在处理大量数据以及并发请求的情况下，软件的性能问题就显得尤为突出。
因此，如何优化软件并发处理以提升性能就成为了软件开发人员亟需解决的难题。
二、并发处理的意义并发处理是利用计算机系统中多个处理器或多台计算机同时执行多个任务的能力。
在软件中，通过合理并发处理可以有效地提高程序的执行效率和性能，并能更好地利用计算资源。
同时，它也可以提供更好的用户体验，使得程序能够快速响应用户的请求。
因此，优化并发处理成为提升软件性能的重要手段。
三、并发处理的优化技术1. 合理设计数据结构：在软件并发处理中，数据结构的设计至关重要。
合理的数据结构设计可以降低程序的时间复杂度和空间复杂度，从而提高程序的执行效率。
尽量避免过多的嵌套循环和冗余数据结构的使用，以降低并发处理的复杂度。
2. 线程池管理：合理的线程管理可以避免频繁地创建和销毁线程，从而提升并发处理的性能。
通过线程池技术，可以复用线程资源，降低线程创建和销毁的开销，同时合理调整线程池的参数，提高并发处理的效率和吞吐量。
3. 锁的优化：锁是保证多线程并发安全的重要手段，但过多的锁使用会导致性能的下降。
因此，在并发处理中，尽量减少锁的使用，采用细粒度锁或者无锁并发算法等方式，提高程序的并发性能。
4. 异步处理：在某些情况下，可以将一些耗时的操作异步化处理，以提高并发处理的效率。
通过异步处理，可以将一些独立的任务放到后台线程中进行执行，从而不阻塞主线程，提高程序的并发处理能力。
5. 并发调度算法：在多线程并发处理中，合理的调度算法可以提高程序的并发性能。
尽量避免线程的饥饿和死锁等情况的发生，采用高效的调度算法，如公平调度算法、优先级调度算法等，提高并发处理的效率。
四、实践案例为了更好地理解并发处理的优化技术，举一个实际案例。
5个必备的软件性能优化步骤
软件性能优化是软件开发中的重要环节，它可以提高软件的运行效率和响应速度，使用户体验更佳。
下面将介绍5个必备的软件性能优化步骤。
1. 代码审查与优化：首先，对软件的代码进行审查是至关重要的。
通过仔细审查代码，可以发现可能存在的性能问题，并进行相应的优化。
一些常见的问题包括代码冗余、频繁的循环、不必要的变量或函数调用等。
通过优化代码，可以减少不必要的计算和内存消耗，提高软件的性能。
另外，合理使用数据结构和算法也是优化代码的关键。
选择适当的数据结构和算法可以降低时间复杂度和空间复杂度，提高程序的执行效率。
例如，使用哈希表而不是线性查找可以大大加快数据查找的速度。
2. 内存管理与资源优化：内存管理是软件性能优化的重要一环。
合理管理内存资源可以减少内存泄漏和内存碎片，提高软件的执行效率。
首先，及时释放不再使用的内存是保证软件性能的关键。
存储在堆上的对象，在其不再使用时需要手动释放内存以防止内存泄漏。
此外，合理使用缓存和临时变量可以减少频繁的内存分配与释放，提高内存利用率。
还有，对I/O操作的优化也是提高软件性能的重要一环。
例如，通过批量读写和异步I/O等技术，可以减少I/O操作的次数和延迟，提高软件的响应速度。
3. 并发与并行处理：并发和并行处理是现代软件开发不可忽视的问题。
通过合理利用多线程、多进程和异步编程等技术，可以提高软件的并发性和并行度，进而提高软件的执行效率。
在设计并发系统时，需要考虑线程间的同步与互斥。
使用适当的同步机制和锁可以保证并发操作的正确性和一致性。
此外，还可以通过任务拆分和负载均衡等策略来充分利用多核处理器的性能，提高软件的并行处理能力。
4. 数据库优化：数据库是许多软件的关键组成部分。
通过优化数据库的设计和查询语句，可以提高软件的性能。
首先，对数据库进行合理的规划和设计是重要的。
使用适当的索引、分区和缓存等技术可以提高查询效率和减少数据的读写次数。
此外，数据库参数的优化和定期的数据清理也可以提高系统的性能。
软件性能优化提升软件的运行效率
软件性能优化提升软件的运行效率在当今数字化时代，软件已成为人们工作和生活中不可或缺的一部分。
然而，随着软件复杂度的增加和应用场景的多样化，很多软件开始面临性能瓶颈，导致运行效率低下。
因此，软件性能优化变得十分重要，能够提升软件的运行效率，提供更好的用户体验。
本文将介绍软件性能优化的基本原则和一些常用的优化方法。
一、优化原则在进行软件性能优化之前，需要明确一些基本原则。
首先是找到瓶颈。
在开始优化之前，需要通过性能测试和监控工具找出软件的性能瓶颈所在，只有找准问题才能采取针对性的优化方法。
其次是优化不是一劳永逸的过程。
随着软件版本的迭代和功能扩展，性能问题可能会进一步浮现，因此，优化应该是一个持续不断的过程，需要定期进行性能监测和优化策略调整。
最后是平衡性能和用户体验。
虽然追求极致的性能对于一些场景是必要的，但在实际应用中，还需要考虑到用户体验和资源利用的平衡，避免牺牲其他方面来追求性能的飞跃。
二、优化方法1. 代码优化代码是软件性能的基石，因此在优化中需要从代码层面入手。
首先，尽量避免重复计算和不必要的循环。
可以通过合理的数据结构和算法设计，减少复杂度和计算量。
其次，注意内存的分配和释放。
及时释放无用的内存空间，避免内存泄漏，提高系统的内存利用率。
再次，减少函数的调用次数。
函数调用会引入额外的开销，因此需要合理设计函数的调用方式，避免频繁的调用。
最后，使用多线程和并发编程。
通过合理的线程设计和任务调度，可以充分利用多核处理器的硬件资源，提高软件的并发能力和响应速度。
2. 数据库优化对于需要与数据库交互的软件，数据库的性能优化也是至关重要的。
首先，合理设计数据库表结构和索引。
对于频繁访问和查询的字段，可以适时创建索引，提高查询效率。
其次，避免全表扫描和不必要的数据读写。
可以通过限制返回字段数和数据量，减少数据库的负载。
再次，合理利用数据库缓存。
合理配置数据库缓存参数，减少磁盘访问，提高数据的读取速度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
多处理器多线程软件性能优化——JAWS框架案例分析摘要：随着应用软件日趋复杂，对性能的要求不断提高，多处理器技术成为服务器技术的重要技术支点。
然而，多处理器需要有操作系统、编译器以及应用软件架构和工具的支持，否则根本达不到性能提升的目的。
本文以JAWS框架为例，首先讨论如何通过通讯模式优化和多处理器优化，提升基于JAWS框架的通讯服务器在多处理器平台下的性能；然后介绍一个基于JAWS框架开发的多播服务器的性能测试环境，通过对性能测试结果进行分析，研究软件架构对多处理器平台下软件性能的影响。
关键字：多处理器多线程性能优化 JAWS1 引言回首处理器的发展历程，并行技术从指令级的超标量发展到线程级的超线程或者并发多线程，再到今天处理器级的多内核，总的趋势都没有改变。
随着科学计算、政府的大型数据库管理系统、数字医疗领域、通讯、金融、大型企业的ERP、CRM等应用软件日趋复杂，对性能的要求不断提高。
如目前的通讯服务器应用，在功能不断增强的同时，还要求更高的吞吐率和更多的用户容量。
无论是需求推动技术，还是技术激发了新的需求，多处理器技术已经成为服务器技术的重要技术支点。
然而，多处理器需要有操作系统、编译器以及应用软件架构和工具的支持，否则根本达不到性能提升的目的；如果使用多处理器运行单线程软件，性能方面不会得到提升。
本文以JAWS框架为例，讨论在软件架构层面上的上多处理器优化技术，并建立性能测试环境，通过对性能测试结果进行分析，研究软件架构对多处理器平台下软件性能的影响。
JAWS是一种高性能和自适配的、实现了HTTP协议的Web服务器。
它还是一个平台无关的应用构架，其他类型的通信服务器可以通过它来构建。
JAWS被构造为框架的框架（framework of frameworks）。
整个JAWS构架含有以下组件和构架：并发框架（Concurrency Frameworks）、事件框架（Event Frameworks）、I/O事件（I/O Events）、定时事件（Timing Events）和协议框架（Protocol Frameworks）。
各个框架都被构造为一组使用ACE中的组件实现的协作对象。
本文组织如下：第2节描述JAWS框架的通讯模式优化；第3节描述在通讯模式优化基础上进行的多处理器优化；第4节描述测试环境及测试结果分析；第5节是结束语。
2 通讯模式优化典型的客户/服务器系统采用简单的同步通讯模式：服务器等待客户端发送一个完整的请求消息，处理该请求，然后向客户端发送响应消息。
当客户端发送完请求消息，但未接收到服务器的响应消息之前，客户端不会发送下一条请求消息。
这种通讯模式容易理解和实现，然而存在效率低的缺点。
当服务器因为某种资源的缺乏而导致消息处理过程被阻塞时，客户端却不能发送其它服务器可以并发处理的请求。
这种典型的客户/服务器系统包括HTTP、SMTP、POP、FTP等传统的通信系统。
为了提高服务器吞吐量，一些系统支持采用异步通讯模式：发送请求消息之前，客户端为每一条请求消息设置一个唯一的编号。
发送完请求之后，客户端可以不用等待服务器的响应消息而接着发送下一条请求消息。
服务器接收到客户端的请求消息后，可以根据资源的紧急情况，合理调度请求消息的处理顺序。
当完成一条请求消息的处理之后，在响应消息中设置相应的消息唯一编号，然后发送给客户端。
一些现代的通讯系统（如IMAP、SIP等）都支持类似的机制。
如果换个角度（程序的应用层与I/O层之间的交互）分析同步通讯模式和异步通讯模式，则它们之间的区别表现在：（1）对于同步通讯模式，任意时刻应用层与I/O层之间最多存在一个读或写的I/O调用；（2）对于异步通讯模式，同一时刻应用层与I/O层之间可能同时出现读和写操作的I/O调用。
JAWS框架支持多种I/O模式，包括Synch I/O，Reactive I/O和Asynch I/O。
其中Reactive I/O是最常用的I/O模式。
Reactive I/O模式（如图1）采用ACE_Reactor单件来注册、处理所有的I/O事件，而ACE的Reactor模式实现限制：同一个句柄在同一个时刻只能注册一个事件处理器（ACE_Event_Handler）。
对于JAWS框架来讲，意味着同一时刻，协议状态机只能发起一个I/O操作（读或写）。
这些限制导致基于JAWS开发的通讯服务器无法实现异步的通讯模式。
图 1 JAWS框架Reactive I/O模式解决JAWS框架上述问题的办法是分别实例化一个用于读操作的ACE_Reactor对象readReactor和一个用于写操作的ACE_Reactor对象writeReactor（如图2）。
所有的读操作都注册到readReactor；而所有的写操作都注册到writeReactor。
通过上述优化，我们实现了基于JAWS框架的异步通讯模式。
图 2 JAWS 框架通讯模式优化通过在双CPU 平台下的性能测试，我们发现经过优化的JAWS 框架比未优化以前的JAWS 框架提升性能10%左右。
3 多处理器优化对于传统的通讯软件，服务器端应用层逻辑通常是循环在所有的TCP 连接上接收客户端请求消息，然后处理该请求，返回响应消息。
还有一类通讯软件（如应用层多播软件、会议服务器及应用网关等）的应用层逻辑则更加复杂，通常在一个TCP 连接上接收消息后，服务器需要进一步将处理后的消息转发到多个其它的TCP 连接。
这类的通讯软件往往存在读操作与写操作频率相差悬殊的特点。
这种情况下，如果为负责读操作和写操作的Reactor 对象分配同等数量的CPU ，则无法充分利用多CPU 硬件平台。
容易出现部分CPU 非常繁忙，而其它CPU 经常出现空闲的状况（如图3）。
I/O总线处理写事件的线程处理读事件的线程空闲处理器空闲处理器图 3 多处理器平台CPU 占用示例解决上述问题的办法是设计读和写Reactor 对象池，每个Reactor 对象拥有独立的线程。
根据读/写操作的频率以及CPU 的数量确定Reactor 对象池中读Reactor 对象和写Reactor 对象的个数。
同时读/些操作按某种规则均衡地分配到特定的Reactor 对象。
如图4所示，如果某通讯服务器的读/写操作频率比是1:3，该服务器在一个4CPU 的硬件平台上运行，则可以初始化3个负责写事件的Reactor 对象和1个负责读事件的Reactor 对象，从而充分利用了所有的CPU 。
I/O总线处理写事件的线程处理写事件的线程处理写事件的线程处理读事件的线程图 4JAWS 框架的多处理器优化实现如图5所示，在第2节优化的基础上，修改JAWS_Reactor_Manager 类，使之维护一个ACE_Reactor 对象池。
同时修改readReactor()和writeReactor()方法，使之根据Socket 句柄返回相应的ACE_Reactor 对象。
图 5 JAWS 框架多处理器优化4 性能测试与结果分析4.1 测试环境为了验证上述的优化方案，我们设计了如图6所示的测试环境。
其中多播服务器实现了应用层消息多播的功能，即从一个客户端接收到消息后，将消息进一步转发到多个目标客户端。
其中多播服务器与多播客户端部署在同一个100Mbit局域网内。
多播客户端多播客户端多播客户端多播客户端多播客户端图 6 多播服务器测试环境为了观察优化前JAWS框架（称为JAWS-B）与优化后JAWS框架（称为JAWS-O）在不同硬件平台下的性能表现，本测试环境采用了3种不同配置的机器用于运行多播服务器，如下表所示：表格 1 多播服务器硬件与软件平台件配置是运行Linux Red Hat AS4.0操作系统以及基于Mstone[4]框架开发的多播客户端压力测试程序。
所有的服务器与客户端测试机器都部署在一个100Mbit局域网内。
4.2 测试方法我们使用多播客户端测试程序在5台客户端测试机器上模拟不同并发数量的多播客户端，其中每10个模拟客户端构成一个多播组。
所有的客户端持续向服务器发送消息，并接收服务器转发过来的消息。
多播服务器接收到客户端发送的消息后，立刻将消息转发给同一个多播组的其它9个客户端。
4.3 测试结果分析我们通过两种技术来分析性能测试结果：黑盒和白盒分析。
黑盒分析衡量多播服务器外部可见的性能指标（如可以通过客户端观察的吞吐量、响应时间等性能指标）。
这些性能指标通过基于Mstone[4]框架开发的多播客户端搜集和统计。
为了研究框架优化对多播服务器性能的影响，我们通过白盒分析确定多播服务器的性能瓶颈，以及框架优化方案如何解决该性能瓶颈。
白盒分析的方法是通过一些Linux工具观察系统的CPU、内存、网络带宽占用。
4.3.1 黑盒分析以下黑盒性能指标分析来自性能测试过程中搜集的结果。
这些指标是通过在不同测试环境下（见表格1），使用不同范围的并发连接数（1000, 2500, 5000, 7500, 10000）对多播服务器进行压力测试而得到的。
服务器吞吐量：本指标测量每秒钟多播服务器转发的消息数量。
图7显示了性能测试结果。
对于单CPU的压力测试环境（CPU-1-JAWS-B和CPU-1-JAWS-O），服务器吞吐量相差不大；对于双CPU的压力测试环境（CPU-2-JAWS-B和CPU-2-JAWS-O），基于JAWS-O的多播服务器吞吐量大约是基于JAWS-B的多播服务器吞吐量的两倍；对于4CPU的压力测试环境（CPU-4-JAWS-B和CPU-4-JAWS-O），基于JAWS-O的多播服务器吞吐量大约是基于JAWS-B的多播服务器吞吐量的四倍。
客户端延迟：客户端延迟定义为从一个客户端开始发送消息到其它9个客户端接收到完整的消息为止的一段时间。
图8显示了性能测试结果。
4.3.2 白盒分析白盒分析结果如图10所示，5 结束语多处理器多线程技术已经成为微处理器发展的趋势，使用多处理器多线程技术可以使微处理器的性能得到极大的提高。
同时，多处理器多线程技术也为很多应用领域性能瓶颈提供了新的解决方案。
然而，多处理器多线程技术并不像提高CPU主频那样，对程序开发人员是透明的。
为了充分发挥多处理器多线程技术的硬件优势，需要从操作系统、编译器和系统的软件架构等多方面加以改进。
本文以JAWS框架为例，讨论在软件架构层面上的上多处理器优化技术，并建立性能测试环境，通过对性能测试结果进行分析研究软件架构对多处理器平台下软件性能的影响。
References:[1] D. C. Schmidt, “ACE: an Object-Oriented Framework for Developing DistributedApplications,” in Proceedings of the 6th USENIX C++ Technical Conference, (Cambridge, Massachusetts), USENIX Association, April 1994.[2]James Hu and Douglas C. Schmidt, "JAWS: A Framework for High-performance WebServers," in Domain-Specific Application Frameworks: Frameworks Experience By Industry, M. Fayad and R. Johnson, Eds.: John Wiley & Sons, October 1999.[3] D. C. Schmidt, “Reactor: An Object Behavioral Pattern for Concurrent Event Demultiplexingand Event Handler Dispatching,” in Pattern Languages of Program Design (J. O. Coplien andD. C. Schmidt, eds.), pp. 529–545, Reading, MA: Addison-Wesley, 1995.[4]Mstone, A multi-protocol stress and performance measurement tool, More information at theURL: /。