阿里工程师分享：大流量Web系统性能优化实战与挑战

"大流量Web系统性能优化实践" 是一份由阿里工程师在2015年10月15日的会议上分享的PPT文档，着重探讨了在处理大容量请求时，阿里巴巴所积累的实战经验和策略。演讲者许令波，拥有6年的阿里工作经验，曾负责过商品详情、店铺和图片空间等关键项目，他的专长在于大流量Web系统的架构和性能优化。 演讲内容分为三个部分：面临的挑战、走过的路程以及优化实践。 1. 面临的挑战： - 流量快速增长：系统需要适应流量的爆发式增长，能够进行水平扩展，应对单商品或用户维度的热点，避免cache成为瓶颈。 - 安全性问题：如何在面对大规模攻击时，有效区分正常流量并防止误杀。 - 复杂业务逻辑：业务逻辑的复杂性增加了系统间的耦合度和数据管理难度。 2. 走过的路程： - 代码层面优化：通过实例提到Velocity模板引擎的问题，如执行效率低和反射调用过多，进而优化到Sketch模板引擎，减少页面大小和字符编码转换，同时针对Class.forName导致的线程阻塞进行了优化。 - 增加缓存：通过实践提高系统性能，例如将对象作为HashMap的key，优化web.xml配置，减少启动时扫描时间，并注意减少不必要的线程操作。 3. 架构优化实践： - 数据动静分离：将静态数据和动态数据分开存储和处理，以提高读取速度和减轻服务器压力。例如，通过系统静态化，将用户请求引导至静态资源，减少Java系统处理，同时确保动态数据尽可能小。 - 商品详情静态化：为高并发场景设计，如每日支持30亿以上的页面浏览量和峰值100万次/秒的查询处理能力，静态请求可以在单机上高效处理。 这份演讲提供了阿里巴巴在大流量Web系统性能优化方面的具体策略和实践经验，包括代码层面的微调、架构层面的设计优化以及如何通过数据分离和缓存策略来提升系统的稳定性和响应速度。对于希望深入了解大流量Web系统性能优化的专业人士来说，这是一份颇具价值的参考资料。