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如何制定 Java 性能调优标准?

J
 Java领航员
发布于 05/24 14:22
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想让你的程序更快更稳,但是系统经常出各种 bug,无从下手?Java 性能调优全攻略来啦!

我有一个朋友,有一次他跟我说,他们公司的系统从来没有经过性能调优,功能测试完成后就上线了,线上也没有出现过什么性能问题呀,那为什么很多系统都要去做性能调优呢?

当时我就回答了他一句,如果你们公司做的是 12306 网站,不做系统性能优化就上线,试试看会是什么情况。

如果是你,你会怎么回答呢?今天,我们就从这个话题聊起,希望能跟你一起弄明白这几个问题:我们为什么要做性能调优?什么时候开始做?做性能调优是不是有标准可参考?

为什么要做 性能调优 ?

一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。有些性能问题是时间累积慢慢产生的,到了一定时间自然就爆炸了;而更多的性能问题是由访问量的波动导致的,例如,活动或者公司产品用户量上升;当然也有可能是一款产品上线后就半死不活,一直没有大访问量,所以还没有引发这颗定时炸弹。

现在假设你的系统要做一次活动,产品经理或者老板告诉你预计有几十万的用户访问量,询问系统能否承受得住这次活动的压力。如果你不清楚自己系统的性能情况,也只能战战兢兢地回答老板,有可能大概没问题吧。

所以,要不要做性能调优,这个问题其实很好回答。所有的系统在开发完之后,多多少少都会有性能问题,我们首先要做的就是想办法把问题暴露出来,例如进行压力测试、模拟可能的操作场景等等,再通过性能调优去解决这些问题。

比如,当你在用某一款 App 查询某一条信息时,需要等待十几秒钟;在抢购活动中,无法进入活动页面等等。你看,系统响应就是体现系统性能最直接的一个参考因素。

那如果系统在线上没有出现响应问题,我们是不是就不用去做性能优化了呢?再给你讲一个故事吧。

曾经我的前前东家系统研发部门来了一位大神,为什么叫他大神,因为在他来公司的一年时间里,他只做了一件事情,就是把服务器的数量缩减到了原来的一半,系统的性能指标,反而还提升了。

好的系统性能调优不仅仅可以提高系统的性能,还能为公司节省资源。这也是我们做性能调优的最直接的目的。

什么时候开始介入调优?

解决了为什么要做性能优化的问题,那么新的问题就来了:如果需要对系统做一次全面的性能监测和优化,我们从什么时候开始介入性能调优呢?是不是越早介入越好?

其实,在项目开发的初期,我们没有必要过于在意性能优化,这样反而会让我们疲于性能优化,不仅不会给系统性能带来提升,还会影响到开发进度,甚至获得相反的效果,给系统带来新的问题。

我们只需要在代码层面保证有效的编码,比如,减少磁盘 I/O 操作、降低竞争锁的使用以及使用高效的算法等等。遇到比较复杂的业务,我们可以充分利用设计模式来优化业务代码。例如,设计商品价格的时候,往往会有很多折扣活动、红包活动,我们可以用装饰模式去设计这个业务。

在系统编码完成之后,我们就可以对系统进行性能测试了。这时候,产品经理一般会提供线上预期数据,我们在提供的参考平台上进行压测,通过性能分析、统计工具来统计各项性能指标,看是否在预期范围之内。

在项目成功上线后,我们还需要根据线上的实际情况,依照日志监控以及性能统计日志,来观测系统性能问题,一旦发现问题,就要对日志进行分析并及时修复问题。

有哪些参考因素可以体现系统的性能?

上面我们讲到了在项目研发的各个阶段性能调优是如何介入的,其中多次讲到了性能指标,那么性能指标到底有哪些呢?

在我们了解性能指标之前,我们先来了解下哪些计算机资源会成为系统的性能瓶颈。

CPU:有的应用需要大量计算,他们会长时间、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。例如,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,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。但是由于内存成本要比磁盘高,相比磁盘,内存的存储空间又非常有限。所以当内存空间被占满,对象无法回收时,就会导致内存溢出、内存泄露等问题。

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 读写的速度要比内存慢,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,而数据库的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,例如,新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除等。而如何合理地使用锁资源,优化锁资源,就需要你了解更多的操作系统知识、Java 多线程编程基础,积累项目经验,并结合实际场景去处理相关问题。

了解了上面这些基本内容,我们可以得到下面几个指标,来衡量一般系统的性能。

1、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:

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;

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;

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;

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。

2、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。我们先来看磁盘吞吐量,磁盘性能有两个关键衡量指标。

接下来看网络吞吐量,这个是指网络传输时没有帧丢失的情况下,设备能够接受的最大数据速率。网络吞吐量不仅仅跟带宽有关系,还跟 CPU 的处理能力、网卡、防火墙、外部接口以及 I/O 等等紧密关联。而吞吐量的大小主要由网卡的处理能力、内部程序算法以及带宽大小决定。

3、计算机资源分配使用率

通常由 CPU 占用率、内存使用率、磁盘 I/O、网络 I/O 来表示资源使用率。这几个参数好比一个木桶,如果其中任何一块木板出现短板,任何一项分配不合理,对整个系统性能的影响都是毁灭性的。

4、负载承受能力

当系统压力上升时,你可以观察,系统响应时间的上升曲线是否平缓。这项指标能直观地反馈给你,系统所能承受的负载压力极限。例如,当你对系统进行压测时,系统的响应时间会随着系统并发数的增加而延长,直到系统无法处理这么多请求,抛出大量错误时,就到了极限。

总结

通过今天的学习,我们知道 性能调优 可以使系统稳定,用户体验更佳,甚至在比较大的系统中,还能帮公司节约资源。

但是在项目的开始阶段,我们没有必要过早地介入性能优化,只需在编码的时候保证其优秀、高效,以及良好的程序设计。

在完成项目后,我们就可以进行系统测试了,我们可以将以下性能指标,作为性能调优的标准,响应时间、吞吐量、计算机资源分配使用率、负载承受能力。

回顾我自己的项目经验,有电商系统、支付系统以及游戏充值计费系统,用户级都是千万级别,且要承受各种大型抢购活动,所以我对系统的性能要求非常苛刻。除了通过观察以上指标来确定系统性能的好坏,还需要在更新迭代中,充分保障系统的稳定性。

这里,给你延伸一个方法,就是将迭代之前版本的系统性能指标作为参考标准,通过自动化性能测试,校验迭代发版之后的系统性能是否出现异常,这里就不仅仅是比较吞吐量、响应时间、负载能力等直接指标了,还需要比较系统资源的 CPU 占用率、内存使用率、磁盘 I/O、网络 I/O 等几项间接指标的变化。

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