性能调优 -- 哪些计算机资源有可能成为系统的性能瓶颈?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了性能调优 -- 哪些计算机资源有可能成为系统的性能瓶颈?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  • CPU

  有些应用需要大量计算,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。比如: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。但是由于内存成本比磁盘高,相比磁盘,内存的存储空间非常有限。所以当内存空间被占满时,对象无法回收,就会导致内存溢出、内存泄漏等问题。

  • 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。而数据库地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,比如:新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除等。如何合理地使用锁资源,也是性能优化时需要注意的一点。

  • 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,我们可以把响应时间自下而上细分为以下几种:

  1. 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;
  2. 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;
  3. 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;
  4. 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。
  • 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:磁盘吞吐量和网络吞吐量     

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