Day775.如何制定性能调优标准 -Java 性能调优实战

Posted 2022-11-12 阿昌喜欢吃黄桃

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Day775.如何制定性能调优标准 -Java 性能调优实战相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

如何制定性能调优标准

Hi，我是阿昌，今天开启一个新的篇章，学习关于Java 性能调优实战，那今天学习的是关于如何制定性能调优标准的内容。

一个朋友，有一次说，公司的系统从来没有经过性能调优，功能测试完成后就上线了，线上也没有出现过什么性能问题呀，那为什么很多系统都要去做性能调优呢？

当如果公司做的是 12306 网站，不做系统性能优化就上线，试试看会是什么情况。

如果是你，你会怎么回答呢？

一、为什么要做性能调优？

一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。

有些性能问题是时间累积慢慢产生的，到了一定时间自然就爆炸了；而更多的性能问题是由访问量的波动导致的，例如，活动或者公司产品用户量上升；当然也有可能是一款产品上线后就半死不活，一直没有大访问量，所以还没有引发这颗定时炸弹。

现在假设系统要做一次活动，产品经理或者老板告诉你预计有几十万的用户访问量，询问系统能否承受得住这次活动的压力。

如果不清楚自己系统的性能情况，也只能战战兢兢地回答老板，有可能大概没问题吧。
所以，要不要做性能调优，这个问题其实很好回答。

所有的系统在开发完之后，多多少少都会有性能问题，首先要做的就是想办法把问题暴露出来，例如进行压力测试、模拟可能的操作场景等等，再通过性能调优去解决这些问题。

比如，当你在用某一款 App 查询某一条信息时，需要等待十几秒钟；在抢购活动中，无法进入活动页面等等。

系统响应就是体现系统性能最直接的一个参考因素。那如果系统在线上没有出现响应问题，是不是就不用去做性能优化了呢？

好的系统性能调优不仅仅可以提高系统的性能，还能为公司节省资源。这也是我们做性能调优的最直接的目的。

二、什么时候开始介入调优？

解决了为什么要做性能优化的问题，那么新的问题就来了：

如果需要对系统做一次全面的性能监测和优化，从什么时候开始介入性能调优呢？是不是越早介入越好？

在项目开发的初期，没有必要过于在意性能优化，这样反而会让我们疲于性能优化，不仅不会给系统性能带来提升，还会影响到开发进度，甚至获得相反的效果，给系统带来新的问题。

只需要在代码层面保证有效的编码，比如，减少磁盘 I/O 操作、降低竞争锁的使用以及使用高效的算法等等。遇到比较复杂的业务，可以充分利用设计模式来优化业务代码。例如，设计商品价格的时候，往往会有很多折扣活动、红包活动，可以用装饰模式去设计这个业务。

在系统编码完成之后，就可以对系统进行性能测试了。这时候，产品经理一般会提供线上预期数据，在提供的参考平台上进行压测，通过性能分析、统计工具来统计各项性能指标，看是否在预期范围之内。

在项目成功上线后，还需要根据线上的实际情况，依照日志监控以及性能统计日志，来观测系统性能问题，一旦发现问题，就要对日志进行分析并及时修复问题。

三、有哪些参考因素可以体现系统的性能？

先来了解下哪些计算机资源会成为系统的性能瓶颈。

CPU：有的应用需要大量计算，他们会长时间、不间断地占用 CPU 资源，导致其他资源无法争夺到 CPU 而响应缓慢，从而带来系统性能问题。例如，代码递归导致的无限循环，正则表达式引起的回溯，JVM 频繁的 FULL GC，以及多线程编程造成的大量上下文切换等，这些都有可能导致 CPU 资源繁忙。

内存：Java 程序一般通过 JVM 对内存进行分配管理，主要是用 JVM 中的堆内存来存储 Java 创建的对象。系统堆内存的读写速度非常快，所以基本不存在读写性能瓶颈。但是由于内存成本要比磁盘高，相比磁盘，内存的存储空间又非常有限。所以当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出、内存泄露等问题。

磁盘 I/O：磁盘相比内存来说，存储空间要大很多，但磁盘 I/O 读写的速度要比内存慢，虽然目前引入的 SSD 固态硬盘已经有所优化，但仍然无法与内存的读写速度相提并论。

网络：网络对于系统性能来说，也起着至关重要的作用。如果你购买过云服务，一定经历过，选择网络带宽大小这一环节。带宽过低的话，对于传输数据比较大，或者是并发量比较大的系统，网络就很容易成为性能瓶颈。

异常：Java 应用中，抛出异常需要构建异常栈，对异常进行捕获和处理，这个过程非常消耗系统性能。如果在高并发的情况下引发异常，持续地进行异常处理，那么系统的性能就会明显地受到影响。

数据库：大部分系统都会用到数据库，而数据库的操作往往是涉及到磁盘 I/O 的读写。大量的数据库读写操作，会导致磁盘 I/O 性能瓶颈，进而导致数据库操作的延迟性。对于有大量数据库读写操作的系统来说，数据库的性能优化是整个系统的核心。

锁竞争：在并发编程中，我们经常会需要多个线程，共享读写操作同一个资源，这个时候为了保持数据的原子性（即保证这个共享资源在一个线程写的时候，不被另一个线程修改），我们就会用到锁。锁的使用可能会带来上下文切换，从而给系统带来性能开销。JDK1.6 之后，Java 为了降低锁竞争带来的上下文切换，对 JVM 内部锁已经做了多次优化，例如，新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除等。而如何合理地使用锁资源，优化锁资源，就需要你了解更多的操作系统知识、Java 多线程编程基础，积累项目经验，并结合实际场景去处理相关问题。了解了上面这些基本内容，我们可以得到下面几个指标，来衡量一般系统的性能。

1、响应时间

响应时间是衡量系统性能的重要指标之一，响应时间越短，性能越好，一般一个接口的响应时间是在毫秒级。

在系统中，可以把响应时间自下而上细分为以下几种：

数据库响应时间：数据库操作所消耗的时间，往往是整个请求链中最耗时的；
服务端响应时间：服务端包括 nginx 分发的请求所消耗的时间以及服务端程序执行所消耗的时间；
网络响应时间：这是网络传输时，网络硬件需要对传输的请求进行解析等操作所消耗的时间；
客户端响应时间：对于普通的 Web、App 客户端来说，消耗时间是可以忽略不计的，但如果你的客户端嵌入了大量的逻辑处理，消耗的时间就有可能变长，从而成为系统的瓶颈。

2、吞吐量

在测试中，我们往往会比较注重系统接口的 TPS（每秒事务处理量），因为 TPS 体现了接口的性能，TPS 越大，性能越好。

在系统中，我们也可以把吞吐量自下而上地分为两种：

磁盘吞吐量
网络吞吐量

磁盘吞吐量，磁盘性能有两个关键衡量指标。

一种是 IOPS（Input/Output Per Second），即每秒的输入输出量（或读写次数），这种是指单位时间内系统能处理的 I/O 请求数量，I/O 请求通常为读或写数据操作请求，关注的是随机读写性能。适应于随机读写频繁的应用，如小文件存储（图片）、OLTP 数据库、邮件服务器。
另一种是数据吞吐量，这种是指单位时间内可以成功传输的数据量。对于大量顺序读写频繁的应用，传输大量连续数据，例如，电视台的视频编辑、视频点播 VOD（Video On Demand），数据吞吐量则是关键衡量指标。

网络吞吐量，这个是指网络传输时没有帧丢失的情况下，设备能够接受的最大数据速率。网络吞吐量不仅仅跟带宽有关系，还跟 CPU 的处理能力、网卡、防火墙、外部接口以及 I/O 等紧密关联。而吞吐量的大小主要由网卡的处理能力、内部程序算法以及带宽大小决定。计算机资源分配使用率