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改善性能意味着用更少的资源做更多的事情。为了利用并发来提高系统性能，我们需要更有效的利用现有的处理器资源，这意味着我们期望使 CPU 尽可能出于忙碌状态（当然，并不是让 CPU 周期出于应付无用计算，而是让 CPU 做有用的事情而忙）。如果程序受限于当前的 CPU 计算能力，那么我们通过增加更多的处理器或者通过集群就能提高总的性能。总的来说，性能提高，需要且仅需要解决当前的受限资源，当前受限资源可能是：

• CPU： 如果当前 CPU 已经能够接近 100% 的利用率，并且代码业务逻辑无法再简化，那么说明该系统的性能以及达到上线，只有通过增加处理器来提高性能
• 其他资源：比如连接数等。可以修改代码，尽量利用 CPU，可以获得极大的性能提升

如果你的系统有如下的特点，说明系统存在性能瓶颈：

• 随着系统逐步增加压力，CPU 使用率无法趋近 100%（如下图）

  

• 持续运行缓慢。时常发现应用程序运行缓慢。通过改变环境因子（负载，连接数等）也无法有效提升整体响应时间

• 系统性能随时间的增加逐渐下降。在负载稳定的情况下，系统运行时间越长速度越慢。可能是由于超出某个阈值范围，系统运行频繁出错从而导致系统死锁或崩溃
• 系统性能随负载的增加而逐渐下降。

一个好的程序，应该是能够充分利用 CPU 的。如果一个程序在单 CPU 的机器上无论多大压力都不能使 CPU 使用率接近 100%，说明这个程序设计有问题。一个系统的性能瓶颈分析过程大致如下：

1. 先进性单流程的性能瓶颈分析，受限让单流程的性能达到最优。
2. 进行整体性能瓶颈分析。因为单流程性能最优，不一定整个系统性能最优。在多线程场合下，锁争用?给也会导致性能下降。

高性能在不同的应用场合下，有不同的含义：

1. 有的场合高性能意味着用户速度的体验，如界面操作等
2. 有的场合，高吞吐量意味着高性能，如短信或者彩信，系统更看重吞吐量，而对每一个消息的处理时间不敏感
3. 有的场合，是二者的结合

性能调优的终极目标是：系统的 CPU 利用率接近 100%，如果 CPU 没有被充分利用，那么有如下几个可能：

1. 施加的压力不足
2. 系统存在瓶颈

1 常见的性能瓶颈

1.1 由于不恰当的同步导致的资源争用

1.1.1 不相关的两个函数，公用了一个锁，或者不同的共享变量共用了同一个锁，无谓地制造出了资源争用

下面是一种常见的错误

两个不相干的方法（没有使用同一个共享变量），共用了 this 锁，导致人为的资源竞争上面的代码将 synchronized 加在类的每一个方法上面，违背了保护什么锁什么的原则。对于无共享资源的方法，使用了同一个锁，人为造成了不必要的等待。Java 缺省提供了 this 锁，这样很多人喜欢直接在方法上使用 synchronized 加锁，很多情况下这样做是不恰当的，如果不考虑清楚就这样做，很容易造成锁粒度过大：

• 即使一个方法中的代码也不是处处需要锁保护的。如果整个方法使用了 synchronized，那么很可能就把 synchronized 的作用域给人为扩大了。在方法级别上加锁，是一种粗犷的锁使用习惯。

上面的代码应该变成下面

这样会导致当前线程占用锁的时间过长，其他需要锁的线程只能等待，最终导致性能受到极大影响1.1.2 锁的粒度过大，对共享资源访问完成后，没有将后续的代码放在synchronized 同步代码块之外

单 CPU 场合 将耗时操作拿到同步块之外，有的情况下可以提升性能，有的场合则不能：上面的代码，会导致一个线程长时间占有锁，而在这么长的时间里其他线程只能等待，这种写法在不同的场合下有不同的提升余地：

• • 同步块的耗时代码是 CPU 密集型代码（纯 CPU 运算等），不存在磁盘 IO/网络 IO 等低 CPU 消耗的代码，这种情况下，由于 CPU 执行这段代码是 100% 的使用率，因此缩小同步块也不会带来任何性能上的提升。但是，同时缩小同步块也不会带来性能上的下降
  • 同步块中的耗时代码属于磁盘/网络 IO等低 CPU 消耗的代码，当当前线程正在执行不消耗 CPU 的代码时，这时候 CPU 是空闲的，如果此时让 CPU 忙起来，可以带来整体性能上的提升，所以在这种场景下，将耗时操作的代码放在同步之外，肯定是可以提高整个性能的（？）
• 多 CPU 场合 将耗时的操作拿到同步块之外，总是可以提升性能
  • 同步块的耗时代码是 CPU 密集型代码（纯 CPU 运算等），不存在磁盘 IO/网络 IO 等低 CPU 消耗的代码，这种情况下，由于是多 CPU，其他 CPU也许是空闲的，因此缩小同步块可以让其他线程马上得到执行这段代码，可以带来性能的提升
  • 同步块中的耗时代码属于磁盘/网络 IO等低 CPU 消耗的代码，当当前线程正在执行不消耗 CPU 的代码时，这时候总有 CPU 是空闲的，如果此时让 CPU 忙起来，可以带来整体性能上的提升，所以在这种场景下，将耗时操作的代码放在同步块之外，肯定是可以提高整个性能的

不管如何，缩小同步范围，对系统没有任何不好的影响，大多数情况下，会带来性能的提升，所以一定要缩小同步范围，因此上面的代码应该改为

Sleep 的滥用，尤其是轮询中使用 sleep，会让用户明显感觉到延迟，可以修改为 notify 和 wait1.1.3 其他问题

• String + 的滥用，每次 + 都会产生一个临时对象，并有数据的拷贝
• 不恰当的线程模型
• 效率地下的 SQL 语句或者不恰当的数据库设计
• 不恰当的 GC 参数设置导致的性能低下
• 线程数量不足
• 内存泄漏导致的频繁 GC

2.2 性能瓶颈分析的手段和工具

上面提到的这些原因形成的性能瓶颈，都可以通过线程堆栈分析，找到根本原因。

2.2.1 如何去模拟，发现性能瓶颈

性能瓶颈的几个特征：

• 当前的性能瓶颈只有一处，只有当解决了这一处，才知道下一处。没有解决当前性能瓶颈，下一处性能瓶颈是不会出现的。如下图所示，第二段是瓶颈，解决第二段的瓶颈后，第一段就变成了瓶颈，如此反复找到所有的性能瓶颈

• 性能瓶颈是动态的，低负载下不是瓶颈的地方，高负载下可能成为瓶颈。由于 JProfile 等性能剖析工具依附在 JVM 上带来的开销，使系统根本就无法达到该瓶颈出现时需要的性能，因此在这种场景下线程堆栈分析才是一个真正有效的方法

鉴于性能瓶颈的以上特点，进行性能模拟的时候，一定要使用比系统当前稍高的压力下进行模拟，否则性能瓶颈不会出现。具体步骤如下：

2.2.2 如何通过线程堆栈识别性能瓶颈

通过线程堆栈，可以很容易的识别多线程场合下高负载的时候才会出现的性能瓶颈。一旦一个系统出现性能瓶颈，最重要的就是识别性能瓶颈，然后根据识别的性能瓶颈进行修改。一般多线程系统，先按照线程的功能进行归类（组），把执行相同功能代码的线程作为一组进行分析。当使用堆栈进行分析的时候，以这一组线程进行统计学分析。如果一个线程池为不同的功能代码服务，那么将整个线程池的线程作为一组进行分析即可。

一般一个系统一旦出现性能瓶颈，从堆栈上分析，有如下三种最为典型的堆栈特征：

1. 绝大多数线程的堆栈都表现为在同一个调用上下文，且只剩下非常少的空闲线程。可能的原因如下：
   • 线程的数量过少
   • 锁的粒度过大导致的锁竞争
   • 资源竞争
   • 锁范围中有大量耗时操作
   • 远程通信的对方处理缓慢
2. 绝大多数线程出于等待状态，只有几个工作的线程，总体性能上不去。可能的原因是，系统存在关键路径，关键路径已经达到瓶颈
3. 线程总的数量很少（有些线程池的实现是按需创建线程，可能程序中创建线程

一个例子

从堆栈看，有 51 个（socket）访问，其中有 50 个是 JDBC 数据库访问。其他方法被阻塞在 java.lang.Object.wait() 方法上。

2.2.3 其他提高性能的方法

减少锁的粒度，比如 ConcurrentHashMap 的实现默认使用 16 个锁的 Array（有一个副作用：锁整个容器会很费力，可以添加一个全局锁）

2.2.4 性能调优的终结条件

性能调优总有一个终止条件，如果系统满足如下两个条件，即可终止：

1. 算法足够优化
2. 没有线程/资源的使用不当而导致的 CPU 利用不足

通过 Java 线程堆栈进行性能瓶颈分析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lfs2640666960/p/9302216.html