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

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

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