从发现到优化，解决性能问题通用思路-以发现为主题写一篇作文600字

 

原标题：从发现到优化，解决性能问题通用思路

一、文章概述

技术系统有一个发展过程，在业务初期主要是实现业务功能和目标，由于数据和访问量都不大，所以性能问题并不作为首要考虑。

但是随着业务发展，随着数据和访问量增大甚至激增，造成例如首页五秒钟才能展示等问题，这种不佳体验会造成用户流失，此时性能就是必须面对之问题。我们把技术系统分为早期、中期、后期三个阶段：

早期：主要实现业务需求，性能非重点考虑 中期：性能问题注解显现，影响业务发展 后期：技术迭代性能与业务必须同时考虑

如何发现性能问题，并且最终如何解决性能问题就是本文讨论之要点。

二、什么是性能

我们可以从四个维度介绍什么是性能：

两个维度定义性能：

速度慢 压力大

两个维度描述性能：

定性：直观感受 定量：指标分析

三、发现性能问题

1、定性 + 速度

一个页面需要长时间打开，一个列表很慢才能加载完成，一个接口访问导致超时异常，这些显而易见之问题可以归为此类。

2、定量 + 速度

1）速度指标

一个公司有7200名员工，每天上班打卡时间是早上8点到8点30分，每次打卡时间系统执行时长5秒，那么RT、QPS、并发量分别是多少？

RT表示响应时间，问题已经包含答案：

RT = 5秒

QPS表示每秒访问量，假设行为平均分布：

QPS = 7200 / (30 * 60) = 4

并发量表示系统同时处理请求数：

并发量 = QPS x RT = 4 x 5 = 20

根据上述实例引出公式：

并发量 = QPS x RT

2）QPS VS TPS

QPS（Queries Per Second）：每秒查询量

TPS（Transactions Per Second）：每秒事务数

需要注意此事务并不是指数据库事务，而是包括以下三个阶段：

接收请求 处理业务 返回结果

QPS = N * TPS (N>=1)

N=1表示接口有一个事务：

public class OrderService {

public Order queryOrderById(String orderId) {

return orderMapper.selectById(orderId);

}

}

N>1表示接口有多个事务：

public class OrderService {

public void updateOrder(Order order) {

// transaction1

orderMapper.update(order);

// transaction2

sendOrderUpdateMessage(order);

}

}

3）发现问题

①打印日志

public class FastTestService {

public void test01() {

long start = System.currentTimeMillis();

biz1();

biz2();

long costTime = System.currentTimeMillis() - start;

System.out.println("costTime=" + costTime);

}

private void biz1() {

try {

System.out.println("biz1");

Thread.sleep(500L);

} catch (Exception ex) {

log.error("error", ex);

}

}

private void biz2() {

try {

System.out.println("biz2");

Thread.sleep(1000L);

} catch (Exception ex) {

log.error("error", ex);

}

}

}

②StopWatch

import org.springframework.util.StopWatch;

import org.springframework.util.StopWatch.TaskInfo;

public class FastTestService {

public void test02() {

StopWatch sw = new StopWatch("testWatch");

sw.start("biz1");

biz1();

sw.stop();

sw.start("biz2");

biz2();

sw.stop();

// 简单输出耗时

System.out.println("costTime=" + sw.getTotalTimeMillis());

System.out.println();

// 输出任务信息

TaskInfo[] taskInfos = sw.getTaskInfo();

for (TaskInfo task : taskInfos) {

System.out.println("taskInfo=" + JSON.toJSONString(task));

}

System.out.println();

// 格式化任务信息

System.out.println(sw.prettyPrint());

}

}

输出结果：

costTime=1526

taskInfo={"taskName":"biz1","timeMillis":510,"timeNanos":510811200,"timeSeconds":0.5108112}

taskInfo={"taskName":"biz2","timeMillis":1015,"timeNanos":1015439700,"timeSeconds":1.0154397}

StopWatch testWatch: running time = 1526250900 ns

---------------------------------------------

ns % Task name

---------------------------------------------

510811200 033% biz1

1015439700 067% biz2

③trace

Arthas是阿里开源Java诊断工具：

Arthas是一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率

Arthas trace命令监控链路每个节点耗时：

https://arthas.aliyun.com/doc/trace.html

我们通过实例说明，首先编写并运行代码：

package java.front.optimize;

public class FastTestService {

public static void main(String[] args) {

FastTestService service = new FastTestService();

while (true) {

service.test03();

}

}

public void test03() {

biz1();

biz2();

}

private void biz1() {

try {

System.out.println("biz1");

Thread.sleep(500L);

} catch (Exception ex) {

log.error("error", ex);

}

}

private void biz2() {

try {

System.out.println("biz2");

Thread.sleep(1000L);

} catch (Exception ex) {

log.error("error", ex);

}

}

}

第一步进入arthas控制台：

$ java -jar arthas-boot.jar

[INFO] arthas-boot version: 3.6.2

[INFO] Found existing java process, please choose one and input the serial number of the process, eg : 1. Then hit ENTER

* [1]: 14121

[2]: 20196 java.front.optimize.FastTestService

第二步输入监控进程号并回车

第三步trace命令监控相应方法：

trace java.front.optimize.FastTestService test03

第四步查看链路耗时：

`---[1518.7362ms] java.front.optimize.FastTestService:test03()

+---[33.66% 511.2817ms ] java.front.optimize.FastTestService:biz1() #54

`---[66.32% 1007.2962ms ] java.front.optimize.FastTestService:biz2() #55

3、定性 + 压力

系统压力大也会表现出速度慢之特征，但是这种慢不仅仅是需要几秒后才能打开网页，而是网页一直处于加载状态最终白屏。

4、定量 + 压力

服务器常见压力指标如下：

内存 CPU 磁盘 网络

服务端开发比较容易引发内存和CPU问题，所以我们重点关注。

1）发现CPU问题

首先编写一段造成CPU飙高之代码并运行：

public class FastTestService {

public static void main(String[] args) {

FastTestService service = new FastTestService();

while (true) {

service.test();

}

}

public void test() {

biz();

}

private void biz() {

System.out.println("biz");

}

}

①dashboard + thread

dashboard查看当前系统实时面板，发现线程ID=1 CPU占用非常高（这个ID不可以与jstack nativeID相对应）：

$ dashboard

ID NAME GROUP PRIORI STATE %CPU DELTA TIME TIME INTERRU DAEMON

1 main main 5 RUNNA 96.06 4.812 2:41.2 false false

thread查看最忙前N个线程：

$ thread -n 1

"main" Id=1 deltaTime=203ms time=1714000ms RUNNABLE

at app//java.front.optimize.FastTestService.biz(FastTestService.java:83)

at app//java.front.optimize.FastTestService.test(FastTestService.java:61)

at app//java.front.optimize.FastTestService.main(FastTestService.java:17)

2）发现内存问题

①free

$ free -h

total used free shared buff/cache available

Mem: 10G 5.5G 3.1G 28M 1.4G 4.4G

Swap: 2.0G 435M 1.6G

total

服务器总内存

used

已使用内存

free

未被任何应用使用空闲内存

shared

被共享物理内存

cache

IO设备读缓存(Page Cache)

buff

IO设备写缓存(Buffer Cache)

available

可以被程序应用之内存

②memory

Arthas memory命令查看JVM内存信息：

https://arthas.aliyun.com/doc/heapdump.html

查看JVM内存信息（官方实例）

$ memory

Memory used total max usage

heap 32M 256M 4096M 0.79%

g1_eden_space 11M 68M -1 16.18%

g1_old_gen 17M 184M 4096M 0.43%

g1_survivor_space 4M 4M -1 100.00%

nonheap 35M 39M -1 89.55%

codeheap_non-nmethods 1M 2M 5M 20.53%

metaspace 26M 27M -1 96.88%

codeheap_profiled_nmethods 4M 4M 117M 3.57%

compressed_class_space 2M 3M 1024M 0.29%

codeheap_non-profiled_nmethods 685K 2496K 120032K 0.57%

mapped 0K 0K - 0.00%

direct 48M 48M - 100.00%

③jmap

查看JAVA程序进程号

jps -l

查看实时内存占用

jhsdb jmap --heap --pid 20196

导出快照文件

jmap -dump:format=b,file=/home/tmp/my-dump.hprof 20196

内存溢出自动导出堆快照

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath==/home/tmp/my-dump.hprof

④heapdump

Arthas heapdump命令支持导出堆快照：

https://arthas.aliyun.com/doc/heapdump.html

dump至指定文件

heapdump /home/tmp/my-dump.hprof

dump live对象至指定文件

heapdump --live /home/tmp/my-dump.hprof

dump至临时文件

heapdump

⑤垃圾回收

jstat可以查看垃圾回收情况，观察程序是否频繁GC或者GC用时是否过长：

jstat -gcutil <pid> <interval(ms)>

每秒查看垃圾回收情况

$ jstat -gcutil 20196 1000

S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT CGC CGCT GCT

0.00 0.00 57.69 0.00 - - 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0.000

0.00 0.00 57.69 0.00 - - 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0.000

0.00 0.00 57.69 0.00 - - 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0.000

各参数说明如下：

S0：新生代中Survivor 0区占已使用空间比例

S1：新生代中Survivor 1区占已使用空间比例

E：新生代占已使用空间比例

O：老年代占已使用空间比例

P：永久带占已使用空间比例

YGC：应用程序启动至今，发生Young GC次数

YGCT：应用程序启动至今，Young GC所用时间（秒）

FGC：应用程序启动至今，发生Full GC次数

FGCT：应用程序启动至今，Full GC所用时间（秒）

GCT：应用程序启动至今，所用垃圾回收总时间（秒）

3）综合发现问题

①压力测试

进行系统压测可以主动暴露系统问题，评估系统容量，简单常用参数如下：

常用工具：JMeter 阶梯发压：线程数10、20、30递增至瓶颈 持续时间：持续1分钟，Ramp-Up=0 TPS：Throughput 响应时间：重点关注95Line

②监控系统

监控系统可以更加友好展示相关指标，如果公司具有一定技术实力可以自研，否则可以选择使用业界通用方案。

四、优化性能问题

1、四个方法

减少请求 空间换时间 任务并行化 任务异步化

2、五个层面

代理层 前端层 服务层 缓存层 数据层

3、优化说明

一说到性能优化不难想到例如加索引、加缓存等方案，这也许是正确的，但是这样思考可能会造成遗漏，因为这只是缓存层和数据层的方案。

如果可以将无效流量在最外层拒绝，那么这是对系统更好地好保护。四个方法可以应用在每一个层面，我们不妨举一些例子：

1）减少请求 + 前端层

在秒杀场景中设置前置验证码

2）减少请求 + 服务层

多次RPC是否可以转换为一次批量RPC

3）空间换时间 + 服务层

引入缓存

4）空间换时间 + 缓存层

引入多级缓存

5）空间换时间 + 数据层

新增索引

6）任务并行化 + 服务层

如果多个调用互不依赖，使用Future并行化

7）任务异步化 + 服务层

如果无需等待返回结果，可以异步执行

五、文章总结

第一本文讨论了系统早期、中期、后期如何看待性能问题，第二讨论了什么是性能，第三讨论了如果发现性能问题，第四讨论了如何优化性能问题，希望本文对大家有所帮助。

作者丨IT徐胖子

来源丨公众号：JAVA前线（ID：www_xpz）

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