如何制定性能调优策略？

1.性能测试攻略

1.1.微基准性能测试

微基准性能测试可以精准定位到某个模块或者某个方法的性能问题。

1.2.宏基准性能测试

宏基准性能测试是一个综合测试，需要考虑到测试环境、场景和目标。

2.性能测试需要注意的问题

2.1.热身问题

做性能测试时，系统会运行得越来越快，是为什么呢？

在java环境中，.java文件编译成为.class文件后，机器还是无法执行的，需要通过解释器将字节码转成机器码才能执行。最初执行时的代码会被解释器先解释执行。代码执行次数较多时，虚拟机会将这些代码认定为热点代码（Hot Spot Code）,为了提高效率，虚拟机将会通过及时编译器（JIT compiler, just-in-time compiler）把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行优化，然后存储在内存中，之后运行这些代码是，直接从内存中获取即可。

所以在刚开始运行的阶段，虚拟机会花费很长的时间来全面优化代码，后面就能以最高的性能执行了。这就是热身过程，如果在进行性能测试时，热身时间过长，就会导致第一次访问速度过慢，就要考虑先优化再测试了。

2.2.性能测试结果不稳定

做性能测试时每次的结果都有差异，可以采用多次测试求平均值，保证平均值在合理范围内。

2.3.多jvm情况的影响

如果多个java应用服务部署在不同的tomcat下，就会有多个jvm，任意一个jvm都拥有整个系统的资源使用权。如果一台服务器只部署一个jvm，性能测试结果很好，但在一台服务器上部署多个jvm情况就不一定了，所以尽量避免线上环境中一台服务器部署多个jvm的情况。

3.合理分析结果，制定调优策略

完成性能测试之后，需要输出一份性能测试报告，帮我们分析系统性能测试的情况。其中测试结果需要包含测试接口的平均、最大和最小吞吐量，响应时间，服务器的 CPU、内存、I/O、网络 IO使用率，JVM 的 GC 频率等。

通过观察这些调优标准，可以发现性能瓶颈，我们再通过自下而上的方式分析查找问题。首先从操作系统层面，查看系统的 CPU、内存、I/O、网络的使用率是否存在异常，再通过命令查找异常日志，最后通过分析日志，找到导致瓶颈的原因；还可以从 Java 应用的 JVM 层面，查看JVM 的垃圾回收频率以及内存分配情况是否存在异常，分析日志，找到导致瓶颈的原因。

如果系统和 JVM 层面都没有出现异常情况，我们可以查看应用服务业务层是否存在性能瓶颈，例如 Java 编程的问题、读写数据瓶颈等等。

分析查找问题是一个复杂而又细致的过程，某个性能问题可能是一个原因导致的，也可能是几个原因共同导致的结果。我们分析查找问题可以采用自下而上的方式，而我们解决系统性能问题，则可以采用自上而下的方式逐级优化。

3.1. 优化代码

应用层的问题代码往往会因为耗尽系统资源而暴露出来。例如，我们某段代码导致内存溢出，往往是将 JVM 中的内存用完了，这个时候系统的内存资源消耗耗殆尽了，同时也会引发 JVM 频繁地发生垃圾回收，导致 CPU 100% 以上居高不下，这个时候又消耗了系统的 CPU 资源。还有一些是非问题代码导致的性能问题，这种往往是比较难发现的，需要依靠我们的经验来优化。例如，我们经常使用的 LinkedList 集合，如果使用 for 循环遍历该容器，将大大降低读的效率，但这种效率的降低很难导致系统性能参数异常。

这时有经验的同学，就会改用 Iterator （迭代器）迭代循环该集合，这是因为 LinkedList 是链表实现的，如果使用 for 循环获取元素，在每次循环获取元素时，都会去遍历一次 List，这样会降低读的效率。

3.2.优化设计

面向对象有很多设计模式，可以帮助我们优化业务层以及中间件层的代码设计。优化后，不仅可以精简代码，还能提高整体性能。例如，单例模式在频繁调用创建对象的场景中，可以共享一个创建对象，这样可以减少频繁地创建和销毁对象所带来的性能消耗。

3.3.优化算法

好的算法可以帮助我们大大地提升系统性能。例如，在不同的场景中，使用合适的查找算法可以降低时间复杂度。

3.4. 时间换空间

有时候系统对查询时的速度并没有很高的要求，反而对存储空间要求苛刻，这个时候我们可以考虑用时间来换取空间。

3.5.空间换时间

这种方法是使用存储空间来提升访问速度。现在很多系统都是使用的 MySQL 数据库，较为常见的分表分库是典型的使用空间换时间的案例。

3.6.参数调优

以上都是业务层代码的优化，除此之外，JVM、Web 容器以及操作系统的优化也是非常关键的。

根据自己的业务场景，合理地设置 JVM 的内存空间以及垃圾回收算法可以提升系统性能。例如，如果我们业务中会创建大量的大对象，我们可以通过设置，将这些大对象直接放进老年代。这样可以减少年轻代频繁发生小的垃圾回收（Minor GC），减少 CPU 占用时间，提升系统性能。

Web 容器线程池的设置以及 Linux 操作系统的内核参数设置不合理也有可能导致系统性能瓶颈，根据自己的业务场景优化这两部分，可以提升系统性能。

3.7.兜底策略，确保系统稳定性

上边讲到的所有的性能调优策略，都是提高系统性能的手段，但在互联网飞速发展的时代，产品的用户量是瞬息万变的，无论我们的系统优化得有多好，还是会存在承受极限，所以为了保证系统的稳定性，我们还需要采用一些兜底策略。
什么是兜底策略？

第一，限流，对系统的入口设置最大访问限制。这里可以参考性能测试中探底接口的 TPS 。同时采取熔断措施，友好地返回没有成功的请求。

第二，实现智能化横向扩容。智能化横向扩容可以保证访问量超过某一个阈值时，系统可以根据需求自动横向新增服务。

第三，提前扩容。这种方法通常应用于高并发系统，例如，瞬时抢购业务系统。这是因为横向扩容无法满足大量发生在瞬间的请求，即使成功了，抢购也结束了。

目前很多公司使用 Docker 容器来部署应用服务。这是因为 Docker 容器是使用 Kubernetes 作为容器管理系统，而 Kubernetes 可以实现智能化横向扩容和提前扩容 Docker 服务。

总结