第1章 Java性能调优概述

1.1 性能概述

1.1.1 看懂程序的性能

什么是Full GC？ Full GC是指发生在Java堆老年代的GC，会发生Stop The World程序假死现象。

以WEB服务器为例，服务器的响应时间，吞吐量就是两个重要的性能参数。当服务器承受巨大的访问压力时，可能出现响应时间变长，吞吐量下降，甚至是抛出内存溢出异常而崩溃。

一般来说，程序的性能通过以下几个方面来表现：
执行速度：程序的反应是否迅速，响应时间是否够短；
内存分配：内存分配是否合理，是否过多地消耗内存或者存在泄漏；
启动时间：程序从运行到可以正常处理业务需要花费多长时间；
负载承受能力：当系统压力上升时，系统的执行速度，响应时间的上升曲线是否平缓；

1.1.2 性能的参考指标

目前，一些可用于定量评测的性能指标有：
执行时间：一段代码从开始运行到运行结束，所消耗时间；
CPU时间：函数或多线程占用CPU的时间；
内存分配：程序在运行时占用的内存空间；
磁盘吞吐量：描述IO的使用情况；
网络吞吐量：描述网络的使用情况；
响应时间：系统对某用户行为或者事件做出响应的时间，时间越短，性能越好；

1.1.3 木桶原理与性能瓶颈

最有可能成为系统瓶颈的资源如下：
磁盘IO：磁盘IO读写速度要比内存慢很多，程序在运行过程中，如果需要等待磁盘IO完成，那么低效的IO将会拖累整个系统；
网络IO：与磁盘IO读写情况类似，由于网络环境的不确定性高，可能会比磁盘IO更慢；
CPU：对计算资源要求较高的应用，可能会成为瓶颈；
异常：对Java应用来说，异常的捕获和处理是非常消耗资源的；
数据库：海量数据的读写操作可能是相当费时的，而应用程序可能需要等待数据库操作来完成或者返回请求的结果集，那么缓慢的同步操作将成为系统瓶颈；
锁竞争：对高并发程序来说，如果存在激励的锁竞争，无疑是对性能极大的打击。锁竞争将会明显增加线程上下文切换的开销，白白占用宝贵的CPU资源；
内存：使内存制约系统性能的最可能的情况是内存不足导致；

1.1.4 Amdahl定律

为了提高系统的速度，仅增加CPU处理器的数量并不一定能起到有效的作用，需要从根本上修成程序的串行化行为，提高系统内可并行化的比重，在此基础上，合理增加并行处理器数量，才能以最小的投入，得到最大的加速比。

根据Amdahl定律，使用多核CPU对系统进行优化，优化的效果取决于CPU的数量以及系统中的串行化程序的比重。CPU数量越多，串行化比重越低，则优化效果越好。仅提高CPU数量而不降低程序的串行化比重，也无法提高系统性能。

1.2 性能调优的层次

1.2.1 设计调优

设计调优处于所有调优手段的上层，由于软件设计和架构对软件整体质量有决定性的影响，所以，设计调优对系统性能的影响也是最大的。如果说，代码优化，JVM优化都是对系统微观层面上“量”的优化，那么设计优化就是对系统在宏观层面上“质”的优化。

设计调优的一大显著特点，它可以规避某一组件的性能问题，而非改良该组件的实现。

1.2.2 代码调优

代码优化涉及诸多编码技巧，需要开发人员熟悉相关语言的API，并在合适的场景中正确使用相关API或类库。同时，对算法，数据结构的灵活使用，也是代码优化的重要内容。
代码优化称为在微观层面上的优化，但是它却是对系统性能产生最直接影响的优化方法。

1.2.3 JVM调优

作为Java软件的运行平台，JVM的各项参数将会直接影响到Java程序的性能。比如：JVM堆大小，垃圾回收策略等

1.2.4 数据库调优

数据库调优分为3个部分：

1. 在应用层对SQL语句进行优化，如：在Select语句中，避免使用星号“*”，显示指定要查询的例名。等等；
2. 对数据库进行优化，如：（1）设计良好的表结构（2）合理使用冗余字段（3）使用分区/分表策略（4）合理且有效的索引。等等；
3. 对数据库软件进行优化，以Oracle为例，如：设置合理大小的共享池，缓存缓冲区或者PGA。等等；

1.2.5 操作系统调优

1.3 基本调优策略和手段

1.3.1 优化的一般步骤

1. 首先，需要明确性能指标，清楚地指出优化的对象和最终目的；
2. 其次，需要在目标平台上对软件进行测试，通过各种性能监控和统计工具，查找当前的性能瓶颈；
3. 定位性能瓶颈的相关代码，进行代码优化；
4. 若已经没有代码优化空间，则需要考虑JVM层，数据库层或者操作系统层的优化；
5. 甚至，可以修改原有设计，或者提升硬件性能；

1.3.2 系统优化注意事项

在进行软件优化时，必须进行慎重的评估。性能调优必须有明确的目标。不要为了调优而调优，如果当前程序并没有明显的性能问题，盲目的进行调整，其风险可能远远大于收益。