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聊聊“JVM 调优JVM 性能优化”是怎么个事?

所谓“调优”就是一个诊断和处理手段,最终的目标是让系统的处理能力,也就是“性能”达到最优化。

计算机系统中,性能相关的资源主要分为这几类:

  • CPUCPU 是系统最关键的计算资源,在单位时间内有限,也是比较容易由于业务逻辑处理不合理而出现瓶颈的地方,浪费了 CPU 资源和过渡消耗 CPU 资源都不是理想状态,需要监控相关指标;
  • 内存:内存则对应程序运行时直接可使用的数据快速暂存空间,也是有限的,使用过程随着时间的不断的申请内存又释放内存,JVM 的 GC处理了这些事情,但是如果 GC 配置的不合理,一样会在一定的时间后,产生包括 OOM 宕机之类的各种问题,所以内存指标也需要关注;
  • IO(存储+网络):CPU 在内存中把业务逻辑计算以后,为了长期保存,就必须通过磁盘存储介质持久化,如果多机环境、分布式部署、对外提供网络服务能力,那么很多功能还需要直接使用网络,这两块的 IO 都会比 CPU 和内存速度更慢,所以也是关注的重点。

性能优化中常见的套路

衡量系统性能的三个维度

  • 延迟(Latency)一般衡量的是响应时间(Response Time),比如平均响应时间。但是有时候响应时间抖动的特别厉害,也就是说有部分用户的响应时间特别高,一般假设要保障 95% 的用户在可接受的范围内响应,从而提供绝大多数用户具有良好的用户体验,这就是延迟的95线(P95,平均 100 个用户请求中 95 个已经响应的时间),同理还有99线,最大响应时间等(95 线和 99 线比较常用;用户访问量大的时候,对网络有任何抖动都可能会导致最大响应时间变得非常大,最大响应时间这个指标不可控,一般不用)。
  • 吞吐量(Throughput): 一般对于交易类的系统使用每秒处理的事务数(TPS)来衡量吞吐能力,对于查询搜索类的系统可以使用每秒处理的请求数(QPS)
  • 系统容量(Capacity): 也叫做设计容量,可以理解为硬件配置,成本约束。

性能指标还可分为两类:

  • 业务需求指标:如吞吐量(QPS、TPS)、响应时间(RT)、并发数、业务成功率等。
  • 资源约束指标:如 CPU、内存、I/O 等资源的消耗情况。

可采用的手段和方式包括

  • 使用 JDWP 或开发工具做本地/远程调试
  • 系统和 JVM 的状态监控,收集分析指标
  • 性能分析: CPU 使用情况/内存分配分析
  • 内存分析: Dump 分析/GC 日志分析
  • 调整 JVM 启动参数,GC 策略等等

性能调优总结

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性能调优的第一步是制定指标,收集数据,第二步是找瓶颈,然后分析解决瓶颈问题。通过这些手段,找当前的性能极限值压测调优到不能再优化了的 TPS 和 QPS,就是极限值。知道了极限值,就可以按业务发展测算流量和系统压力,以此做容量规划,准备机器资源和预期的扩容计划。最后在系统的日常运行过程中,持续观察,逐步重做和调整以上步骤,长期改善改进系统性能。

两句真言:

脱离场景谈性能都是耍流氓”,实际的性能分析调优过程中,需要根据具体的业务场景,综合考虑成本和性能,使用最合适的办法去处理。系统的性能优化到 3000TPS 如果已经可以在成本可以承受的范围内满足业务发展的需求,那么再花几个人月优化到 3100TPS 就没有什么意义,同样地如果花一倍成本去优化到 5000TPS 也没有意义。

过早的优化是万恶之源”,需要考虑在恰当的时机去优化系统。在业务发展的早期,量不大,整体架构、功能实现最重要,性能没那么重要。最后再考虑性能的优化工作。如果一开始就考虑优化,就可能要想太多导致过度设计。而且主体框架和功能完成之前,可能会有比较大的改动,一旦提前做了优化,可能这些改动导致原来的优化都失效了,又要重新优化,多做了很多无用功。

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