如何制定性能调优标准?

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-06-08 10:53 16阅读 0赞

### 如何制定性能调优标准? ###

*   *  为什么要做性能调优?
     *  什么时候开始介入调优?
     *  有哪些参考因素可以体现系统的性能?

## 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。

## 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FULLGC，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。
 *  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:  
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 *  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。
 *  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。
 *  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。
 *  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。

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