如何回答性能优化的问题，才能打动阿里面试官？

日常工作中，我们多少都会遇到应用的性能问题。在阿里面试中，性能优化也是常被问到的题目，用来考察是否有实际的线上问题处理经验。面对这类问题，阿里工程师齐光给出了详细流程。来阿里面试前，先看看这篇文章哦。

性能问题和Bug不同，后者的分析和解决思路更清晰，很多时候从应用日志（文中的应用指分布式服务下的单个节点）即可直接找到问题根源，而性能问题，其排查思路更为复杂一些。

对应用进行性能优化，是一个系统性的工程，对工程师的技术广度和技术深度都有所要求。一个简单的应用，它不仅包含了应用代码本身，还和容器（虚拟机）、操作系统、存储、网络、文件系统等紧密相关，线上应用一旦出现了性能问题，需要我们从多方面去考虑。

与此同时，除了一些低级的代码逻辑引发的性能问题外，很多性能问题隐藏的较深，排查起来会比较困难，需要我们对应用的各个子模块、应用所使用的框架和组件的原理有所了解，同时掌握一定的性能优化工具和经验。

本文总结了我们在进行性能优化时常用的一些工具及技巧，目的是希望通过一个全面的视角，去感知性能优化的整体脉络。本文主要分为下面三个部分：

1. 第一部分会介绍性能优化的一些背景知识。
2. 第二部分会介绍性能优化的通用流程以及常见的一些误区。
3. 第三部分会从系统层和业务层的角度，介绍高效的性能问题定位工具和高频性能瓶颈点分布。

本文中提到的线程、堆、垃圾回收等名词，如无特别说明，指的是 Java 应用中的相关概念。

1.性能优化的背景

前面提到过，应用出现性能问题和应用存在缺陷是不一样的，后者大多数是由于代码的质量问题导致，会导致应用功能性的缺失或出现风险，一经发现，会被及时修复。而性能问题，可能是由多方面的因素共同作用的结果：代码质量一般、业务发展太快、应用架构设计不合理等，这些问题处理起来一般耗时较长、分析链路复杂，大家都不愿意干，因此可能会被一些临时性的补救手段所掩盖，如：系统水位高或者单机的线程池队列爆炸，那就集群扩容增加机器；内存占用高/高峰时段 OOM，那就重启分分钟解决......

临时性的补救措施只是在给应用埋雷，同时也只能解决部分问题。譬如，在很多场景下，加机器也并不能解决应用的性能问题，如对时延比较敏感的一些应用必须把单机的性能优化到极致，与此同时，加机器这种方式也造成了资源的浪费，长期来看是得不偿失的。对应用进行合理的性能优化，可在应用稳定性、成本核算获得很大的收益。

上面我们阐述了进行性能优化的必要性。假设现在我们的应用已经有了性能问题（eg. CPU 水位比较高），准备开始进行优化工作了，在这个过程中，潜在的痛点会有哪些呢？下面列出一些较为常见的：

1. 对性能优化的流程不是很清晰。初步定为一个疑似瓶颈点后，就兴高采烈地吭哧吭哧开始干，最终解决的问题其实只是一个浅层次的性能瓶颈，真实的问题的根源并未触达；
2. 对性能瓶颈点的分析思路不是很清晰。CPU、网络、内存......这么多的性能指标，我到底该关注什么，应该从哪一块儿开始入手？
3. 对性能优化的工具不了解。遇到问题后，不清楚该用哪个工具，不知道通过工具得到的指标代表什么。

2.性能优化的流程

在性能优化这个领域，并没有一个严格的流程定义，但是对于绝大多数的优化场景，我们可以将其过程抽象为下面四个步骤。

1. 准备阶段：主要工作是是通过性能测试，了解应用的概况、瓶颈的大概方向，明确优化目标；
2. 分析阶段：通过各种工具或手段，初步定位性能瓶颈点；
3. 调优阶段：根据定位到的瓶颈点，进行应用性能调优；
4. 测试阶段：让调优过的应用进行性能测试，与准备阶段的各项指标进行对比，观测其是否符合预期，如果瓶颈点没有消除或者性能指标不符合预期，则重复步骤2和3。

下图即为上述四个阶段的简要流程。

 

2.1 通用流程详解

在上述通用流程的四个步骤当中，步骤2和3我们会在接下来两个部分重点进行介绍。首先我们来看一下，在准备阶段和测试阶段，我们需要做一些什么。

★ 2.1.1 准备阶段

准备阶段是非常关键的一步，不能省略。

首先，需要对我们进行调优的对象进行详尽的了解，所谓知己知彼，百战不殆。

1. 对性能问题进行粗略评估，过滤一些因为低级的业务逻辑导致的性能问题。譬如，线上应用日志级别不合理，可能会在大流量时导致 CPU 和磁盘的负载飙高，这种情况调整日志级别即可；
2. 了解应用的的总体架构，比如应用的外部依赖和核心接口有哪些，使用了哪些组件和框架，哪些接口、模块的使用率较高，上下游的数据链路是怎么样的等；
3. 了解应用对应的服务器信息，如服务器所在的集群信息、服务器的 CPU/内存信息、安装的 Linux 版本信息、服务器是容器还是虚拟机、所在宿主机混部后是否对当前应用有干扰等；

其次，我们需要获取基准数据，然后结合基准数据和当前的一些业务指标，确定此次性能优化的最终目标。

1. 使用基准测试工具获取系统细粒度指标。可以使用若干 Linux 基准测试工具（eg. jmeter、ab、loadrunnerwrk、wrk等），得到文件系统、磁盘 I/O、网络等的性能报告。除此之外，类似 GC、Web 服务器、网卡流量等信息，如有必要也是需要了解记录的；
2. 通过压测工具或者压测平台（如果有的话），对应用进行压力测试，获取当前应用的宏观业务指标，譬如：响应时间、吞吐量、TPS、QPS、消费速率（对于有 MQ 的应用）等。压力测试也可以省略，可以结合当前的实际业务和过往的监控数据，去统计当前的一些核心业务指标，如午高峰的服务 TPS。

★ 2.1.2 测试阶段

进入到这一阶段，说明我们已经初步确定了应用性能瓶颈的所在，而且已经进行初步的调优了。检测我们调优是否有效的方式，就是在仿真的条件下，对应用进行压力测试。注意：由于 Java 有 JIT（just-in-time compilation）过程，因此压力测试时可能需要进行前期预热。

如果压力测试的结果符合了预期的调优目标，或者与基准数据相比，有很大的改善，则我们可以继续通过工具定位下一个瓶颈点，否则，则需要暂时排除这个瓶颈点，继续寻找下一个变量。

2.2 注意事项

在进行性能优化时，了解下面这些注意事项可以让我们少走一些弯路。

1. 性能瓶颈点通常呈现 2/8 分布，即80%的性能问题通常是由20%的性能瓶颈点导致的，2/8 原则也意味着并不是所有的性能问题都值得去优化；
2. 性能优化是一个渐进、迭代的过程，需要逐步、动态地进行。记录基准后，每次改变一个变量，引入多个变量会给我们的观测、优化过程造成干扰；
3. 不要过度追求应用的单机性能，如果单机表现良好，则应该从系统架构的角度去思考; 不要过度追求单一维度上的极致优化，如过度追求 CPU 的性能而忽略了内存方面的瓶颈；
4. 选择合适的性能优化工具，可以使得性能优化取得事半功倍的效果；
5. 整个应用的优化，应该与线上系统隔离，新的代码上线应该有降级方案。

3.瓶颈点分析工具箱

性能优化其实就是找出应用存在性能瓶颈点，然后设法通过一些调优手段去缓解。性能瓶颈点的定位是较困难的，快速、直接地定位到瓶颈点，需要具备下面两个条件：

1. 恰到好处的工具；
2. 一定的性能优化经验。

工欲善其事，必先利其器，我们该如何选择合适的工具呢？不同的优化场景下，又该选择那些工具呢？

首选，我们来看一下大名鼎鼎的「性能工具(Linux Performance Tools-full)图」，想必很多工程师都知道，它出自系统性能专家 Brendan Gregg。该图从 Linux 内核的各个子系统出发，列出了我们在对各个子系统进行性能分析时，可使用的工具，涵盖了监测、分析、调优等性能优化的方方面面。除了这张全景图之外，Brendan Gregg 还单独提供了基准测试工具(Linux Performance Benchmark Tools)图、性能监测工具(Linux Performance Observability Tools)图等，更详细的内容请参考 Brendan Gregg 的网站说明。

图片来源：

http://www.brendangregg.com/linuxperf.html?spm=ata.13261165.0.0.34646b44KX9rGc

上面这张图非常经典，是我们做性能优化时非常好的参考资料，但事实上，我们在实际运用的时候，会发现可能它并不是最合适的，原因主要有下面两点：

1）对分析经验要求较高。上面这张图其实是从 Linux 系统资源的角度去观测性能指标的，这要求我们对 Linux 各个子系统的功能、原理要有所了解。举例：遇到性能问题了，我们不会拿每个子系统下的工具都去试一遍，大多数情况是：我们怀疑某个子系统有问题，然后根据这张图上列举的工具，去观测或者验证我们的猜想，这无疑拔高了对性能优化经验的要求；

2）适用性和完整性不是很好。我们在分析性能问题时，从系统底层自底向上地分析是较低效的，大多数时候，从应用层面去分析会更加有效。性能工具(Linux Performance Tools-full)图只是从系统层一个角度给出了工具集，如果从应用层开始分析，我们可以使用哪些工具？哪些点是我们首先需要关注的？

鉴于上面若干痛点，下面给出了一张更为实用的「性能优化工具图谱」，该图分别从系统层、应用层（含组件层）的角度出发，列举了我们在分析性能问题时首先需要关注的各项指标（其中?标注的是最需要关注的），这些点是最有可能出现性能瓶颈的地方。需要注意的是，一些低频的指标或工具，在图中并没有列出来，如 CPU 中断、索引节点使用、I/O事件跟踪等，这些低频点的排查思路较复杂，一般遇到的机会也不多，在这里我们聚焦最常见的一些就可以了。

对比上面的性能工具(Linux Performance Tools-full)图，下图的优势在于：把具体的工具同性能指标结合了起来，同时从不同的层次去描述了性能瓶颈点的分布，实用性和可操作性更强一些。系统层的工具分为CPU、内存、磁盘（含文件系统）、网络四个部分，工具集同性能工具(Linux Performance Tools-full)图中的工具基本一致。组件层和应用层中的工具构成为：JDK 提供的一些工具 + Trace 工具 + dump 分析工具 + Profiling 工具等。

这里就不具体介绍这些工具的具体用法了，我们可以使用 man 命令得到工具详尽的使用说明，除此之外，还有另外一个查询命令手册的方法：info。info 可以理解为 man 的详细版本，如果 man 的输出不太好理解，可以去参考 info 文档，命令太多，记不住也没必要记住。

上面这张图该如何使用？

首先，虽然从系统、组件、应用两个三个角度去描述瓶颈点的分布，但在实际运行时，这三者往往是相辅相成、相互影响的。系统是为应用提供了运行时环境，性能问题的本质就是系统资源达到了使用的上限，反映在应用层，就是应用/组件的各项指标开始下降；而应用/组件的不合理使用和设计，也会加速系统资源的耗尽。因此，分析瓶颈点时，需要我们结合从不同角度分析出的结果，抽出共性，得到最终的结论。

其次，建议先从应用层入手，分析图中标注的高频指标，抓出最重要的、最可疑的、最有可能导致性能的点，得到初步的结论后，再去系统层进行验证。这样做的好处是：很多性能瓶颈点体现在系统层，会是多变量呈现的，譬如，应用层的垃圾回收（GC）指标出现了异常，通过 JDK 自带的工具很容易观测到，但是体现在系统层上，会发现系统当前的 CPU 利用率、内存指标都不太正常，这就给我们的分析思路带来了困扰。

最后，如果瓶颈点在应用层和系统层均呈现出多变量分布，建议此时使用 ZProfiler、JProfiler 等工具对应用进行 Profiling，获取应用的综合性能信息（注：Profiling 指的是在应用运行时，通过事件（Event-based）、统计抽样（Sampling Statistical）或植入附加指令（Byte-Code instrumentation）等方法，收集应用运行时的信息，来研究应用行为的动态分析方法）。譬如，可以对 CPU 进行抽样统计，结合各种符号表信息，得到一段时间内应用内的代码热点。

下面介绍在不同的分析层次，我们需要关注的核心性能指标，同时，也会介绍如何初步根据这些指标，判断系统或应用是否存在性能瓶颈点，至于瓶颈点的确认、瓶颈点的成因、调优手段，将会在下一部分展开。

3.1 CPU&&线程

和 CPU 相关的指标主要有以下几个。常用的工具有 top、 ps、uptime、 vmstat、 pidstat等。

1. CPU利用率（CPU Utilization）
2. CPU 平均负载（Load Average）
3. 上下文切换次数（Context Switch）

top - 12:20:57 up 25 days, 20:49, 2 users, load average: 0.93, 0.97, 0.79
Tasks: 51 total, 1 running, 50 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 1.6 us, 1.8 sy, 0.0 ni, 89.1 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 7.3 st
KiB Mem : 8388608 total, 476436 free, 5903224 used, 2008948 buff/cache
KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 0 avail Mem

 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
119680 admin 20 0 600908 72332 5768 S 2.3 0.9 52:32.61 obproxy
 65877 root 20 0 93528 4936 2328 S 1.3 0.1 449:03.61 alisentry_cli

第一行显示的内容：当前时间、系统运行时间以及正在登录用户数。load average 后的三个数字，依次表示过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态（正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程，R 状态）和不可中断状态（D 状态）的平均进程数，也就是平均活跃进程数，CPU 平均负载和 CPU 使用率并没有直接关系。

第三行的内容表示 CPU 利用率，每一列的含义可以使用 man 查看。CPU 使用率体现了单位时间内 CPU 使用情况的统计，以百分比的方式展示。计算方式为：CPU 利用率 = 1 - （CPU 空闲时间）/ CPU 总的时间。需要注意的是，通过性能分析工具得到的 CPU 的利用率其实是某个采样时间内的 CPU 平均值。注：top 工具显示的的 CPU 利用率是把所有 CPU 核的数值加起来的，即 8 核 CPU 的利用率最大可以到达800%（可以用 htop 等更新一些的工具代替 top）。

使用 vmstat 命令，可以查看到「上下文切换次数」这个指标，如下表所示，每隔1秒输出1组数据：

$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
 0 0 0 504804 0 1967508 0 0 644 33377 0 1 2 2 88 0 9

上表的 cs（context switch） 就是每秒上下文切换的次数，按照不同场景，CPU 上下文切换还可以分为中断上下文切换、线程上下文切换和进程上下文切换三种，但是无论是哪一种，过多的上下文切换，都会把 CPU 时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上，从而缩短进程真正运行的时间，导致系统的整体性能大幅下降。vmstat 的输出中 us、sy 分别用户态和内核态的 CPU 利用率，这两个值也非常具有参考意义。

vmstat 的输只给出了系统总体的上下文切换情况，要想查看每个进程的上下文切换详情（如自愿和非自愿切换），需要使用 pidstat，该命令还可以查看某个进程用户态和内核态的 CPU 利用率。

CPU 相关指标异常的分析思路是什么？

1）CPU 利用率：如果我们观察某段时间系统或应用进程的 CPU利用率一直很高（单个 core 超过80%），那么就值得我们警惕了。我们可以多次使用 jstack 命令 dump 应用线程栈查看热点代码，非 Java 应用可以直接使用 perf 进行 CPU 采采样，离线分析采样数据后得到 CPU 执行热点（Java 应用需要符号表进行堆栈信息映射，不能直接使用 perf得到结果）。

2）CPU 平均负载：平均负载高于 CPU 数量 70%，意味着系统存在瓶颈点，造成负载升高的原因有很多，在这里就不展开了。需要注意的是，通过监控系统监测平均负载的变化趋势，更容易定位问题，有时候大文件的加载等，也会导致平均负载瞬时升高。如果 1 分钟/5 分钟/15 分钟的三个值相差不大，那说明系统负载很平稳，则不用关注，如果这三个值逐渐降低，说明负载在渐渐升高，需要关注整体性能；

3）CPU 上下文切换：上下文切换这个指标，并没有经验值可推荐（几十到几万都有可能），这个指标值取决于系统本身的 CPU 性能，以及当前应用工作的情况。但是，如果系统或者应用的上下文切换次数出现数量级的增长，就有很大概率说明存在性能问题，如非自愿上下切换大幅度上升，说明有太多的线程在竞争 CPU。

上面这三个指标是密切相关的，如频繁的 CPU 上下文切换，可能会导致平均负载升高。如何根据这三者之间的关系进行应用调优，将在下一部分介绍。

CPU 上的的一些异动，通常也可以从线程上观测到，但需要注意的是，线程问题并不完全和 CPU 相关。与线程相关的指标，主要有下面几个（均都可以通过 JDK 自带的 jstack 工具直接或间接得到）：

1. 应用中的总的线程数；
2. 应用中各个线程状态的分布；
3. 线程锁的使用情况，如死锁、锁分布等；

关于线程，可关注的异常有：

1）线程总数是否过多。过多的线程，体现在 CPU 上就是导致频繁的上下文切换，同时线程过多也会消耗内存，线程总数大小和应用本身和机器配置相关；
2）线程的状态是否异常。观察 WAITING/BLOCKED 线程是否过多（线程数设置过多或锁竞争剧烈），结合应用内部锁使用的情况综合分析；
3）结合 CPU 利用率，观察是否存在大量消耗 CPU 的线程。

3.2 内存&&堆

和内存相关的指标主要有以下几个，常用的分析工具有：top、free、vmstat、pidstat 以及 JDK 自带的一些工具。

1. 系统内存的使用情况，包括剩余内存、已用内存、可用内存、缓存/缓冲区；
2. 进程（含 Java 进程）的虚拟内存、常驻内存、共享内存；
3. 进程的缺页异常数，包含主缺页异常和次缺页异常；
4. Swap 换入和换出的内存大小、Swap 参数配置；
5. JVM 堆的分配，JVM 启动参数；
6. JVM 堆的回收，GC 情况。

使用 free 可以查看系统内存的使用情况和 Swap 分区的使用情况，top 工具可以具体到每个进程，如我们可以用使用 top 工具查看 Java 进程的常驻内存大小（RES），这两个工具结合起来，可用覆盖大多数内存指标。下面是使用 free命令的输出：

$free -h
 total used free shared buff/cache available
Mem: 125G 6.8G 54G 2.5M 64G 118G
Swap: 2.0G 305M 1.7G

上述输出各列的具体含义在这里不在赘述，也比较容易理解。重点介绍下 swap 和 buff/cache 这两个指标。

Swap 的作用是把一个本地文件或者一块磁盘空间作为内存来使用，包括换出和换入两个过程。Swap 需要读写磁盘，所以性能不是很高，事实上，包括 ElasticSearch 、Hadoop 在内绝大部分 Java 应用都建议关掉 Swap，这是因为内存的成本一直在降低，同时这也和 JVM 的垃圾回收过程有关：JVM在 GC 的时候会遍历所有用到的堆的内存，如果这部分内存被 Swap 出去了，遍历的时候就会有磁盘 I/O 产生。Swap 分区的升高一般和磁盘的使用强相关，具体分析时，需要结合缓存使用情况、swappiness 阈值以及匿名页和文件页的活跃情况综合分析。

buff/cache 是缓存和缓冲区的大小。缓存（cache）：是从磁盘读取的文件的或者向磁盘写文件时的临时存储数据，面向文件。使用 cachestat 可以查看整个系统缓存的读写命中情况，使用 cachetop 可以观察每个进程缓存的读写命中情况。缓冲区（buffer）是写入磁盘数据或从磁盘直接读取的数据的临时存储，面向块设备。free 命令的输出中，这两个指标是加在一起的，使用 vmstat 命令可以区分缓存和缓冲区，还可以看到 Swap 分区换入和换出的内存大小。

了解到常见的内存指标后，常见的内存问题又有哪些？总结如下：

1. 系统剩余内存/可用不足（某个进程占用太多、系统本身内存不足），内存溢出；
2. 内存回收异常：内存泄漏（进程在一段时间内内存使用持续走高）、GC 频率异常；
3. 缓存使用过大（大文件读取或写入）、缓存命中率不高；
4. 缺页异常过多（频繁的 I/O 读）；
5. Swap 分区使用异常（使用过大）；

内存相关指标异常后，分析思路是怎么样的？

1. 使用 free/top 查看内存的全局使用情况，如系统内存的使用、Swap 分区内存使用、缓存/缓冲区占用情况等，初步判断内存问题存在的方向：进程内存、缓存/缓冲区、Swap 分区；
2. 观察一段时间内存的使用趋势。如通过 vmstat 观察内存使用是否一直在增长；通过 jmap 定时统计对象内存分布情况，判断是否存在内存泄漏，通过 cachetop 命令，定位缓冲区升高的根源等；
3. 根据内存问题的类型，结合应用本身，进行详细分析。

举例：使用 free 发现缓存/缓冲区占用不大，排除缓存/缓冲区对内存的影响后 -> 使用 vmstat 或者 sar 观察一下各个进程内存使用变化趋势 -> 发现某个进程的内存时候用持续走高 -> 如果是 Java 应用，可以使用 jmap / VisualVM / heap dump 分析等工具观察对象内存的分配，或者通过 jstat 观察 GC 后的应用内存变化 -> 结合业务场景，定位为内存泄漏/GC参数配置不合理/业务代码异常等。

3.3 磁盘&&文件

在分析和磁盘相关的问题时，通常是将其和文件系统同时考虑的，下面不再区分。和磁盘/文件系统相关的指标主要有以下几个，常用的观测工具为 iostat和 pidstat，前者适用于整个系统，后者可观察具体进程的 I/O。

1. 磁盘 I/O 利用率：是指磁盘处理 I/O 的时间百分比；
2. 磁盘吞吐量：是指每秒的 I/O 请求大小，单位为 KB;
3. I/O 响应时间，是指 I/O 请求从发出到收到响应的间隔，包含在队列中的等待时间和实际处理时间；
4. IOPS（Input/Output Per Second）：每秒的 I/O 请求数；
5. I/O 等待队列大小，指的是平均 I/O 队列长度，队列长度越短越好；

使用 iostat 的输出界面如下：

$iostat -dx
Linux 3.10.0-327.ali2010.alios7.x86_64 (loginhost2.alipay.em14) 	10/20/2019 	_x86_64_	(32 CPU)

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
sda 0.01 15.49 0.05 8.21 3.10 240.49 58.92 0.04 4.38 2.39 4.39 0.09 0.07

上图中 %util ，即为磁盘 I/O 利用率，同 CPU 利用率一样，这个值也可能超过 100%（存在并行 I/O）；rkB/s 和 wkB/s分别表示每秒从磁盘读取和写入的数据量，即吞吐量，单位为 KB；磁盘 I/O处理时间的指标为 r_await 和 w_await 分别表示读/写请求处理完成的响应时间，svctm 表示处理 I/O 所需要的平均时间，该指标已被废弃，无实际意义。r/s + w/s 为 IOPS 指标，分别表示每秒发送给磁盘的读请求数和写请求数；aqu-sz 表示等待队列的长度。

pidstat 的输出大部分和 iostat 类似，区别在于它可以实时查看每个进程的 I/O 情况。

如何判断磁盘的指标出现了异常？

1. 当磁盘 I/O 利用率长时间超过 80%，或者响应时间过大（对于 SSD，从 0.0x 毫秒到 1.x 毫秒不等，机械磁盘一般为5ms~10ms），通常意味着磁盘 I/O 存在性能瓶颈；
2. 如果 %util 很大，而 rkB/s 和 wkB/s 很小，一般是因为存在较多的磁盘随机读写，最好把随机读写优化成顺序读写，（可以通过 strace 或者 blktrace 观察 I/O 是否连续判断是否是顺序的读写行为，随机读写应可关注 IOPS 指标，顺序读写可关注吞吐量指标）；
3. 如果 avgqu-sz 比较大，说明有很多 I/O 请求在队列中等待。一般来说，如果单块磁盘的队列长度持续超过2，一般认为该磁盘存在 I/O 性能问题。

3.4 网络

网络这个概念涵盖的范围较广，在应用层、传输层、网络层、网络接口层都有不同的指标去衡量。这里我们讨论的「网络」，特指应用层的网络，通常使用的指标如下:

1. 网络带宽：表示链路的最大传输速率；
2. 网络吞吐：表示单位时间内成功传输的数据量大小；
3. 网络延时：表示从网络请求发出后直到收到远端响应，所需要的时间；
4. 网络连接数和错误数；

一般来说，应用层的网络瓶颈有如下几类：

集群或机器所在的机房的网络带宽饱和，影响应用 QPS/TPS 的提升；

1. 网络吞吐出现异常，如接口存在大量的数据传输，造成带宽占用过高；
2. 网络连接出现异常或错误；
3. 网络出现分区。

带宽和网络吞吐这两个指标，一般我们会关注整个应用的，通过监控系统可直接得到，如果一段时间内出现了明显的指标上升，说明存在网络性能瓶颈。对于单机，可以使用 sar 得到网络接口、进程的网络吞吐。

使用 ping 或者 hping3 可以得到是否出现网络分区、网络具体时延。对于应用，我们更关注整个链路的时延，可以通过中间件埋点后输出的 trace 日志得到链路上各个环节的时延信息。

使用 netstat、ss 和 sar 可以获取网络连接数或网络错误数。过多网络链接造成的开销是很大的，一是会占用文件描述符，二是会占用缓存，因此系统可以支撑的网络链接数是有限的。

3.5 工具总结

可以看到的是，在分析 CPU、内存、磁盘等的性能指标时，有几种工具是高频出现的，如 top、vmstat、pidstat，这里稍微总结一下:

1. CPU：top、vmstat、pidstat、sar、perf、jstack、jstat；
2. 内存：top、free、vmstat、cachetop、cachestat、sar、jmap；
3. 磁盘：top、iostat、vmstat、pidstat、du/df；
4. 网络：netstat、sar、dstat、tcpdump；
5. 应用：profiler、dump分析。

上述的很多工具，大部分是用于查看系统层指标的，在应用层，除了有 JDK 提供的一系列工具，一些商用的产品如 gceasy.io（分析 GC 日志）、fastthread.io（分析线程 dump 日志）也是不错的。
排查 Java 应用的线上异常或者分析应用代码瓶颈，可以使用阿里开源的 Arthas ，这个工具非常强大，下面简单介绍下。

Arthas 主要面向线上应用实时诊断，解决的是类似「线上应用异常了，需要在线进行分析和定位」的问题，当然，Arthas 提供的一些方法调用追踪工具，对我们排查诸如「慢查询」等问题，也是非常有帮助的。Arthas 提供的主要功能有：

1. 获取线程统计，如线程持有的锁统计、CPU 利用率统计等；
2. 类加载信息、动态类加载、方法加载信息；
3. 调用栈追踪，调用耗时统计；
4. 方法调用参数、结果检测；
5. 系统配置、应用配置信息；
6. 反编译加载类；
7. ....

需要注意的是，性能工具只是解决性能问题的手段，我们了解常用工具的一般用法即可，不要在工具学习上投入过多精力。

常见调优思路有哪些？

在通过工具得到异常指标，初步定位瓶颈点后，如果进一步进行确认和调优？我们在这里提供一些可实践、可借鉴、可参考的性能调优「套路」，限于本文篇幅所限，在这里就不一一给出了。