一、性能測試

Ⅰ.測試方法

微基準性能測試

• 可以精準定位到某個模塊或者某個方法的性能問題，例如對比一個方法使用同步實現和非同步實現的性能差異

宏基準性能測試

• 宏基準性能測試是一個綜合測試，需要考慮到測試環境、測試場景和測試目標
• 測試環境：模擬線上的真實環境
• 測試場景：在測試某個接口時，是否有其他業務的接口也在平行運行，進而造成干擾
• 測試目標
• 可以通過吞吐量和響應時間來衡量系統是否達標，如果不達標，就需要進行優化
• 如果達標，就繼續加大測試的并發數，探底接口的TPS
• 除了關注接口的吞吐量和響應時間外，還需要關注CPU、內存和IO的使用率情況

Ⅱ.干擾因素

1.熱身問題

①. 在Java編程語言和環境中，.java文件編譯成.class文件后，需要通過解析器將字節碼轉換成本地機器碼才能運行

②. 為了節約內存和執行效率，代碼在最初被執行時，解析器會率先解析執行這段代碼

③. 隨著代碼被執行的次數增加，當JVM發現某個方法或代碼塊運行得很頻繁時，就會把這些代碼認定為熱點代碼

• 為了提高熱點代碼的執行效率，在運行時，JVM將通過即時編譯器(JIT)把這些代碼編譯成與本地平臺相關的機器碼
• 并進行各層次的優化，然后存儲在內存中，之后每次運行代碼時，直接從內存中獲取

④. 因此在剛開始運行的階段，JVM會花費很長的時間來全面優化代碼，后面就能以最高性能運行了

2. 測試結果不穩定

①. 不穩定因素：機器其他進程的影響、網絡波動、JVM GC的不確定性

①. 解決方案：通過多次測試，將測試結果求平均，只要能保證平均值在一個合理的范圍之內，并且波動不大即可

3. 多JVM

①. 任意一個JVM都擁有整個系統的資源使用權

②. 如果一臺機器上只部署單獨的一個JVM，在做性能測試時，測試結果會很好，但一臺機器上有多個JVM，則不一定

③. 盡量避免線程環境一臺機器部署多個JVM

二、性能分析

1.完成性能測試之后，需要輸出一份性能測試報告，測試結果需要包括

• 測試接口的吞吐量和響應時間(平均、最大、最小)
• 服務器的CPU、內存、磁盤IO、網絡IO使用率、JVM的GC情況

2.通過觀察性能指標，可以發現性能瓶頸，再通過自下而上的方式分析查找問題

• 首先從操作系統層面，查看系統的CPU、內存、磁盤IO、網絡IO的使用率是否存在異常
• 再通過命令查找異常日志，通過分析日志，尋找導致性能瓶頸的原因
• 還可以從Java應用的JVM層面下手，查看JVM的GC頻率以及內存分配情況是否存在異常
• 如果系統和JVM層面都沒有出現異常情況，可以查看應用服務業務層是否存在性能瓶頸
• 例如Java編程的問題、讀寫數據瓶頸

3.分析查找性能問題可以采用自下而上的方式，而解決性能問題，一般采用自上而下的方式逐級優化

三、性能調優

思路：業務調優 -> 編程調優 -> 系統調優

Ⅰ. 優化代碼

1.應用層的問題代碼往往會因為耗盡系統資源而暴露出來

2.例如某段代碼導致內存溢出，這往往是將JVM的內存耗盡了

• 這會引發JVM頻繁地發生GC，導致CPU居高不下，此時也會耗盡系統的CPU資源

3.還有一些非問題代碼導致的性能問題，比較難以發現

• 例如如果對LinkedList進行for循環遍歷，每次循環獲取元素時，都會遍歷一次list，讀效率很低
• 優化方案：可以采用Iterator

Ⅱ. 優化設計

1.面向對象有很多設計模式，可以用于優化業務層以及中間件層的代碼設計，進而達到精簡代碼和提高整體性能的目的

2.例如單例模式在頻繁創建對象的場景中，可以共享一個對象，減少頻繁創建和銷毀對象帶來的性能開銷

Ⅲ. 優化算法

1.合適的算法可以大大提升系統性能

2.例如在不同的場景中，使用合適的查找算法可以降低時間復雜度

Ⅳ. 時間換空間

1.如果系統對查詢的速度沒有很高的要求，但對存儲空間要求苛刻，可以考慮用時間換空間

2.例如String的intern方法，可以將重復率比較高的數據存儲在常量池，重復使用相同的對象，大大節省內存空間

• 但由于常量池使用的是HashMap類型，如果存儲數據過多，就會導致查詢性能下降

Ⅴ. 空間換時間

1.使用存儲空間來提升訪問速度

2.例如MySQL的分庫分表

Ⅵ. 參數調優

1.根據業務場景，合理地設置JVM的內存空間和GC算法

2.另外，合理地設置Web容器的線程池大小和Linux操作系統的內核參數

四、兜底策略

1.性能優化策略，主要為了提高系統性能，而兜底策略，主要為了確保系統的穩定性

2.限流

• 對系統的入口設置最大訪問限制，參考性能測試中探底的接口TPS
• 同時采用熔斷措施，友好地返回沒有成功的請求

3.智能橫向擴容

• 當訪問量超過某一個閾值時，系統可以根據需求自動橫向擴容

4.提前擴容

• 常用于高并發系統，例如瞬時搶購
• 此時智能橫向擴容無法滿足大量發生在瞬間的請求

5.Kubernetes可以實現智能橫向擴容和提前擴容Docker服務

五、總結

寫在最后的雞湯

加油努力吧！比你優秀的對手在學習，你的仇人在磨刀，你的閨蜜在減肥，隔壁老王在練腰， 我們必須不斷學習，否則我們將被學習者超越！

趁年輕，使勁拼，給未來的自己一個交代！

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總結

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