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本文是《JVM 性能调优实战之：一次系统性能瓶颈的寻找过程》 的后续篇，该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍)，并准确定位系统瓶颈：我们应用里静态对象不是太多、有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象，代码里有问题。那么问题来了，如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码？本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码，成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈，并最终在上次优化的基础上将 TPS 再提升了4 倍，即提升到 100。
| 方法名 | 被调用次数 | 平均执行时间 | 采样内总执行时间 |
|---|---|---|---|
| com/defonds/core/ppts/common/support/JsonUtils:object2jsonString:123 | 13519 | 154 | 2083584 |
| com/caucho/hessian/client/HessianURLConnection:sendRequest:156 | 15894 | 130 | 2072565 |
| com/defonds/rest/core/client/proxy/ResourceJsonInvocationHandler:invoke:39 | 8123 | 113 | 921340 |
| com/defonds/core/ppts/cache/service/impl/MerBankCfgServiceImpl:selectMerBankCfgByParams:72 | 54213 | 15 | 799322 |
| com/defonds/core/ppts/incomes/biz/sinopay/service/impl/SinoPayBankReturnServiceImpl4Json:updateOrderSuccess:792 | 2495 | 176 | 438542 |
| com/defonds/core/ppts/common/support/framework/bean/Message:<init>:76 | 6219 | 26 | 163741 |
| com/fasterxml/jackson/databind/ser/impl/IndexedListSerializer:serializeContents:107 | 51883 | 3 | 145556 |
| com/defonds/core/ppts/cache/biz/cims/impl/AccountPrdAndBankCacheImpl:selectBasicProductCfg:144 | 16131 | 8 | 137029 |
| com/defonds/core/ppts/common/jms/retrieve/listener/DefaultMessageListener:handleMessage:64 | 2981 | 46 | 136180 |
| com/fasterxml/jackson/databind/ser/BeanPropertyWriter:serializeAsField:573 | 53892 | 2 | 112553 |
import org.codehaus.jackson.map.ObjectMapper;
public static <T> String object2jsonString(T t) {
try {
ObjectMapper objectMapper = instanceObjectMapper();
return objectMapper.writeValueAsString(t);
} catch (JsonParseException e) {
log.error(e.getMessage(), e);
throw new SysException(e);
} catch (JsonMappingException e) {
log.error(e.getMessage(), e);
throw new SysException(e);
} catch (IOException e) {
log.error(e.getMessage(), e);
throw new SysException(e);
}
}
public static ObjectMapper instanceObjectMapper() {
JsonFactory jf = new JsonFactory();
jf.configure(Feature.WRITE_NUMBERS_AS_STRINGS, true);
return new ObjectMapper(jf);
} 
JVM 性能调优实战之：使用阿里开源工具 TProfiler 在海量业务代码中精确定位性能代码
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原文地址：http://blog.csdn.net/defonds/article/details/52605670
