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位置:首頁 > 技術分享 > SEO優化>JAVA性能優化思路探究

1、背景介紹

一個系統的上線除了常規的功能性測試外,還需要經過嚴格的性能測試,滿足預期的性能指標(常見的有響應時間,tps等),才答應上生產環境。

廣義的性能測試一般還包含負載測試(用于測試系統的容量:即系統在保證一定響應時間的情況下能夠答應多少并發用戶的訪問),壓力測試(用于測試系統的穩定性:即在保證一定壓力的情況下,查看測試系統的穩定性),并發測試(即測試系統多并發能力:即模擬多用戶訪問同一應用的測試,用于發現并發問題,比如線程鎖,資源競爭,數據庫死鎖等)等。

通過性能測試,可以幫助我們盡快發現系統的瓶頸。假如發現未能滿足預期的業務目標,則需要進行性能調優。性能調優的需求,有時候來自于原型的驗證,有時候來自于生產上實際的問題,不管哪一類的性能調優,我們一般按照性能監控,性能分析,性能優化這幾個步驟進行。以下章節會對每個步驟進行具體分析。

性能監控是性能調優的第一步,主要目的在于了解當前系統運行的狀態,了解當前服務器資源使用情況,JVM的內存使用,線程使用等情況,以便于第一時間找到瓶頸點。

2.1查看服務器配置

為了更好評估服務器性能,首先應了解當前宿主服務器的配置情況。以下主要是針對linux服務器給出的常見的查看命令。

2.1.1CPU配置

對于CPU,比較關心的是CPU的總邏輯核數,可以直接使用mpstat查看。

可以使用cat/proc/cpuinfo查看CPU的型號:

2.1.2內存配置

使用free命令進行查看,可以看到總的內存,以及使用的情況

2.1.3磁盤配置

使用fdisk-l可以查看到所有的磁盤配置情況,使用df-TH可以看到當前磁盤的目錄掛載情況

有時候,需要確認當前磁盤是否為SSD盤,判定cat/sys/block/*/queue/rotational的返回值(其中*為你的硬盤設備名稱,例如sda等等),假如返回1則表示磁盤可旋轉,那么就是HDD了;反之,假如返回0,則表示磁盤不可以旋轉,那么就有可能是SSD了。如下圖所示,sda是SSD盤。

2.1.4網絡配置

使用ifconfig命令,可以看到網卡的配置情況。有時候,需要查看當前網卡是千M還是萬M,可以通過ethtool查看speed可以判定。如下圖所示,eth4是千M網卡。

2.2服務器監控

為了能實時了解系統運行時,資源的占用情況,我們就需要對服務器的系統資源進行監控,以下列出常見的命令以及常用的監控事項。

2.2.1CPU監控

使用vmstat命令,vmstat2代表每2秒統計一次

重點觀察

?Procs中r值,它代表調度程序運行隊列的長度,假如該值長時間大于CPU邏輯核數1倍以上,需要關注,超過3-4倍需要馬上采取行動

?System中in(中斷),cs(上下文切換)假如兩值較大,說明系統內核消耗CPU較多

?Cpu列中,假如us(用戶態)占比長期大于50%時,就需要考慮優化算法。根據經驗us+sy占比參考值為80%

可以使用pidstat-w-I-ppid2,監控應用的鎖競爭情況

JAVA性能優化思路探究

讓步式上下文切換(cswch)時鐘周期占用3%~5%,說明Java應用面臨鎖競爭,搶占式上下文切換率(nvcswch)高,說明預備運行的線程數多于可用的虛擬處理器數。

2.2.2內存監控

也可以使用上述的vmstat查看內存頁面交換,

重點觀察free,si,so這幾列,假如free變小,而且si,so在變化,說明存在內存不足,跟磁盤swap,有發生頁面交換的情況,需要考慮加大內存。

2.2.3網絡監控

使用第三方軟件iptraf,它提供了可視化的頁面,通過它可以實時監控網絡流量情況。

2.2.4磁盤

使用iostat進行監控

cpu屬性值說明:

?假如%iowait的值過高,表示硬盤存在I/O瓶頸,%idle值高,表示CPU較空閑,假如%idle值高但系統響應慢時,有可能是CPU等待分配內存,此時應加大內存容量。%idle值假如持續低于10,那么系統的CPU處理能力相對較低,表明系統中很需要解決的資源是CPU。

disk屬性值說明:

?假如%util接近100%,說明產生的I/O請求太多,I/O系統已經滿負荷,該磁盤可能存在瓶頸。假如svctm比較接近await,說明I/O幾乎沒有等待時間;假如await遠大于svctm,說明I/O隊列太長,io響應太慢,則需要進行必要優化。假如avgqu-sz比較大,也表示有當量io在等待。

2.3JVM監控

使用jdk中自帶的jvisualvm工具,在要連接的遠程java進程,啟動時增加jmx的配置,如下:

這樣jvisualvm就可以通過ip+1111端口偵聽遠程JVM的情況了。

2.4連接池監控

2.4.1查看數據庫連接池數量

使用netstat–an|grep‘dbip’|wc–l命令,可以看到與數據庫創建的連接池,看這個值跟設置的數據庫連接池的很小值,以及很大值的關系。假如始終通過很大值,需要考慮調整連接的很大值。

2.4.2查看工作線程數

方法1:使用jvisualvm工具遠程監控來查看

方法2:使用命令查看

2.5Oracle監控

2.5.1查看oracle配置

?使用oracle的用戶登錄oracle的服務器(su-oracle)

?啟動sqlplus命令行模式(sqlplus/assysdba)

?查看配置(Showparametersga;)

2.5.2性能監控

?使用sqlplus命令行模式

?開始時啟動快照命令,停止時再執行一遍快速命令

備注:快照命令(execDBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT();)

?快照執行完后,取報告(@?/rdbms/admin/awrrpt)

?分析報告(重點關注top5timeevents)

3.1JVM分析

3.1.1堆分析

為了不影響線上的性能,可以使用堆轉儲,命令如下:

jmap-dump:live,format=b,file=heap_dump.hprofpid

然后可以將生成的.hprof文件導入mat,或者jvisualvm進行分析,可以了解哪些對象正在消耗內存。同時對于識別由創建太多某一特定對象所引發的內存問題,軟件提供的直方圖方法快速且方便。

3.1.2垃圾回收分析

Jvm啟動時,可以設置-Xloggc,-XX:PrintGCDetails等參數,開啟gc日志收集。也可以使用jstat進行監控分析,比如jstat–gcutilpid2用于每隔2秒打印當前Java堆及GC情況。

3.1.3線程分析

使用jdk自帶的JMC和jstack工具,可以查看堵塞的線程。JMC內部集成的JFR可以很方便的檢索出引發線程堵塞的事件。而jstack在一定程度上可以檢查線程是堵塞在什么資源上。以下給出jstack定位思路:

在深度優化系統前,應該先弄清為何CPU的使用率低。優化代碼的目的是提升而不是降低更短時間內的CPU使用率。

4.1JVM啟動參數優化

4.1.1原生內存的優化

對原生內存的優化,包含使用壓縮的OOP(jvm啟動參數上增加-XX:+UseCompressedOops)以及調整大內存分頁(同時修改linux配置以及jvm啟動參數-XX:LargePageSizeInBytes)等,都可以提升性能。

4.1.2垃圾回收機制的優化

?合理設置堆的大小,以及合理設置好代空間的劃分:設置太小簡單頻繁GC,而設置太大,GC時停頓時間太長。同時為了避免可能使用到虛擬內存,內存頁交換導致更慢,至少保留1G的物理內存。

?如何選擇各分區大小應該依靠應用程序中對象生命周期的分布情況:假如應用存在大量的短期對象,應該選擇較大的年輕代;假如存在相對較多的持久對象,老年代應該適當增大。

?穩定與震蕩的堆大?。簩?Xms和-Xmx的大小一致,對垃圾回收有利。

4.1.3大對象分配優化

?大對象盡量分配在TLAB,假如大量發生在TLAB外,需要考慮調整TLAB參數,或者減少分配對象的大小。可以通過-XX:PrintTLAB標志查看結果。

?大對象劃入老年代:將大對象直接分配到老年代,保持新生代對象的結構的完整性,以提高GC效率,以通過-XX:PretenureSizeThreshold設置進入老年代的閥值。

4.2java編程優化

因為實際的編程中,涉及性能優化的點比較多,以下只是列舉一些常見的優化項供參考。

4.2.1線程池優化

?根據當前服務器CPU的數量合理設置很大線程數,很小線程數,線程池任務隊列大小。CPU密集型任務配置盡可能小的線程,如配置Ncpu+1個線程的線程池。IO密集型任務則由于線程并不是一直在執行任務,則配置盡可能多的線程,如2*Ncpu。

?建議使用有界隊列,有界隊列能增加系統的穩定性和預警能力。

?優先級不同的任務可以使用優先級隊列PriorityBlockingQueue來處理。

?執行時間不同的任務可以交給不同規模的線程池來處理,或者也可以使用優先級隊列,讓執行時間短的任務先執行。設置線程的優先級。

4.2.2其它編程細節

?盡量減少內存的使用,減少對象的大小,設置類型時考慮很小原則,去掉不用的屬性,以及沒有用到的實例變量。

?通過使用對象池以及線程局部變量的方式來加強對象的重復。對象重用跟GC是有點矛盾,所以主要考慮對象初始化時成本比較高的情況(即初始化時間比較長)。

?對于保存實際不需要在多個線程間共享的同步對象,同時又在不同的實際中進行傳遞的對象,可以考慮使用線程局部變量,減少同步競爭。

?在一些場景下,優化使用java8并行流的模式

4.3數據庫優化

4.3.1使用預編譯

使用preparedStatement方式,重用預處理語句池可以極大提升性能,同時也要避免出現大量大型對象池化而引起的GC方面的問題。

4.3.2使用連接池

引入hikari連接池,在啟動時就配置好

?創建連接的代價很大,通過JDBC連接池獲取連接可省去創建連接時間。同時需要合理設置連接池的大小。

?合理設值:比如設置檢索時的批量值,設置很優的預取值,設置ResultSet的批量值,可以提高檢索的性能。

?事務的優化:事務的提交以及事務相關的鎖機制都會影響系統的性能,需要考慮合理設置事務隔離的級別,以及批量提交的策略等。

5.1清算并發性能上不去

5.1.1問題的現象

使用java8的并行流計算時,發現并發的性能上不去,并且性能會隨著時間推移,不斷的下降

5.1.2優化點

?引入hikari連接池,將單筆延時降到5ms

?關閉日志

?將sql改成預編譯的模式

?Oracle服務器的把oracle的內存提高

5.2Hsiar跟中臺的連接上,存在很多FIN_WAIT2連接

5.3Server_name是否可以隨便配置

6.1性能工具箱

6.1.1壓測工具jmeter

Jmter是開源的壓測工具,也易于上手。它的使用就不介紹了,這里主要講一些注重的事項:

?它的實時繪圖依靠于服務器端的響應,假如壓測機與服務器時間不同步的話,會出現展示圖斷層現象,為了得到更正確的性能曲線,建議使用命令行的方式。

?有時候發現壓測性能上不去,有可能的原因在于客戶端。主要考慮的因素:客戶端的CPU不足以支持所需數量的客戶端線程,或者客戶端需要花大量時間處理響應后才能發送請求。

6.1.2JVM相關

除了上文提到的jdk自帶的工具外,還有IBM提供的MemoryAnalyzer,以及商用軟件jprofile都很強大。

6.1.3數據庫相關

對于數據庫的性能監控,可以使用Spotlight,它有基于mysql以及oracle的不同版本支持。

6.1.4網絡相關

常用Linux自帶的Tcpdump命令導出抓包,然后使用wireshark進行分析,很強大。

本文主要是針對java性能調優的一般思路的總結,以及分享一些在性能優化上常用的很佳實踐。希望對大家有幫助。

來自:rdc.hundsun.com/portal/article/961.html?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io

來源:馮耀宗博客,歡迎分享本文!

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