第一章策略、方法和方法论

建议将性能调优集成到软件开发过程中。

性能问题的现状

传统的软件开发过程：分析、设计、编码、测试。
分析：用于评估需求、权衡各种架构的利弊以及构思高层抽象。
设计：依据分析阶段的基本架构和高层抽象，进行更精细的抽象并着手考虑具体实现。
测试：通常只包含功能测试。

遵循传统软件开发过程的应用，通常要到测试或即将发布时才会关注性能或扩展性。

对于分析阶段提炼出来的性能需求，建议以用例的方式特别标识出来，这有助于在分析阶段制定性能评估指标。

性能测试阶段：基准测试 性能测试
软件开发周期中的软件缺陷、低劣设计和糟糕实现发现得越晚，修复的代价就越大。
自动构建 自动测试 自动性能测试（统计方法、自动统计分析）

将性能测试集成到自动构建过程中后，每次代码变更提交到源代码库时，都能很容易地追踪因变更而导致的性能变化，也就能在软件开发的早期发现性能衰减。

性能分析的两种方法：自顶向下和自底向上

自顶向下：着眼于软件栈顶层的应用，从上往下寻找优化机会和问题。(应用开发人员)
自底向上：从软件栈最底层的CPU统计数据开始，逐渐上升到应用自身的结构或应用常见的使用方式。（性能问题专家）
自底向上，用以辨别因不同硬件架构、操作系统或不同的Java虚拟机实现所导致的性能差异。

自顶向下

从发现性能问题的负载开始监控应用。
需要持续监控应用。
自顶向下的第一步总是对运行在特定负载之下的应用进行监控。
监控的范围：操作系统、Java虚拟机、Java EE容器、应用的性能测量统计指标。

自底向上场景

在不同平台上

自底向上 监控CPU

需要收和监控最底层CPU的性能统计数据。
监控的CPU统计数据包括执行特定任务所需要的CPU指令数（路径长度），以及应用在一定负载下运行时的CPU高速缓存未命中率。

自底向上作用

自底向上关注的是在不更改应用的前提下，改善CPU使用率。但也可以给修改应用提交建议。
将经常使用的数据放在一起，使得只要访问一条CPU高速缓存行就能获取所有这些数据，而不用从内存获取数据。这可以降低CPU高速缓存未命中率，从而减少CPU等待内存数据的时间。

自底向上 操作

先从收集操作系统和JVM的统计数据开始。据此判断对应用和JVM进行性能分析是否有意义。

Java虚拟机集成了JIT编译期

现代Java虚拟机集成了JIT编译器，可以在Java应用的执行过程中进行优化。
依据应用的内存访问模式或应用特定的代码路径，生成更有效的机器码。
调整操作系统的设置来改善性能，比如更改CPU调度算法，修改操作系统的等待时间（操作系统在将应用执行线程迁移到其他CPU硬件线程之前所花费的时间）

选择正确的平台并评估系统性能

CPU架构
每核多硬件线程（CMT，Chip Multithreading）
随着CPU架构的演变发展，评估系统性能的方法也需要与时俱进。

选择正确的CPU架构

每核多硬件线程：在一个时钟周期内，每核多硬件线程中只有一个可以运行，如果发生长延迟，例如CPU高速缓存未命中，如果同一个核中还有其他就绪的硬件线程，下一个时钟周期就会让这个硬件线程运行。
每核单硬件线程：如果就绪的应用线程已经准备好运行去没有可用的硬件线程，运行前就必须进行线程上下文切换。
线程上下文切换需要耗费数百个时钟周期。
每核多硬件线程的CPU相对每核单硬件线程或者无法在下一个周期切换的CPU相比，运行的时钟频率较低。

每核多硬件线程：需要大量并发的线程，让大量硬件线程保持负荷，从而在发生例如CPU高速缓存未命中这样的事件时，发挥它在下一时钟周期切换到另一硬件线程的能力。