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Java性能调优笔记 调优步骤：衡量系统现状、设定调优目标、寻找性能瓶颈、性能调优、衡量是否到达目标(如果未到达目标，需重新寻找性能瓶颈）、性能调优结束。 寻找性能瓶颈 性能瓶颈的表象：资源消耗过多、外部处理系统的性能不足、资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求。 资源消耗：CPU、文件IO、网络IO、内存。 外部处理系统的性能不足：所调用的其他系统提供的功能或数据库操作的响应速度不够。 资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求：程序代码运行效率不够高、未充分使用资源、程序结构不合理。 CPU消耗分析 CPU主要用于中断、内核、用户进程的任务处理，优先级为中断>内核>用户进程。 上下文切换： 每个线程分配一定的执行时间，当到达执行时间、线程中有IO阻塞或高优先级线程要执行时，将切换执行的线程。在切换时要存储目前线程的执行状态，并恢复要执行的线程的状态。 对于Java应用，典型的是在进行文件IO操作、网络IO操作、锁等待、线程Sleep时，当前线程会进入阻塞或休眠状态，从而触发上下文切换，上下文切换过多会造成内核占据较多的CPU的使用。 运行队列： 每个CPU核都维护一个可运行的线程队列。系统的load主要由CPU的运行队列来决定。 运行队列值越大，就意味着线程会要消耗越长的时间才能执行完成。 利用率： CPU在用户进程、内核、中断处理、IO等待、空闲，这五个部分使用百分比。 文件IO消耗分析 Linux在操作文件时，将数据放入文件缓存区，直到内存不够或系统要释放内存给用户进程使用。所以通常情况下只有写文件和第一次读取文件时会产生真正的文件IO。 对于Java应用，造成文件IO消耗高主要是多个线程需要进行大量内容写入（例如频繁的日志写入）的动作、磁盘设备本身的处理速度慢、文件系统慢、操作的文件本身已经很大。 网络IO消耗分析 对于分布式Java应用，网卡中断是不是均衡分配到各CPU(cat/proc/interrupts查看)。 内存消耗分析（-Xms和-Xmx设为相同的值，避免运行期JVM堆内存要不断申请内存） 对于Java应用，内存的消耗主要在Java堆内存上，只有创建线程和使用Direct ByteBuffer才会操作JVM堆外的内存。 JVM内存消耗过多会导致GC执行频繁，CPU消耗增加，应用线程的执行速度严重下降，甚至造成OutOfMemoryError，最终导致Java进程退出。 JVM堆外的内存 swap的消耗、物理内存的消耗、JVM内存的消耗。 程序执行慢原因分析 锁竞争激烈：很多线程竞争互斥资源，但资源有限， 造成其他线程都处于等待状态。 未充分使用硬件资源：线程操作被串行化。 数据量增长：单表数据量太大（如1个亿）造成数据库读写速度大幅下降（操作此表）。 调优 JVM调优（最关键参数为：-Xms -Xmx -Xmn -XX:SurvivorRatio -XX:MaxTenuringThreshold） 代大小调优：避免新生代大小设置过小、避免新生代大小设置过大、避免Survivor设置过小或过大、合理设置新生代存活周期。 -Xmn 调整新生代大小，新生代越大通常也意味着更多对象会在minor GC阶段被回收，但可能有可能造成旧生代大小，造成频繁触发Full GC，甚至是OutOfMemoryError。 -XX:SurvivorRatio调整Eden区与Survivor区的大小，Eden 区越大通常也意味着minor GC发生频率越低，但可能有可能造成Survivor区太小，导致对象minor GC后就直接进入旧生代，从而更频繁触发Full GC。 GC策略的调优：CMS GC多数动作是和应用并发进行的，确实可以减小GC动作给应用造成的暂停时间。对于Web应用非常需要一个对应用造成暂停时间短的GC，再加上Web应用 的瓶颈都不在CPU上，在G1还不够成熟的情况下，CMS GC是不错的选择。 （如果系统不是CPU密集型，且从新生代进入旧生代的大部分对象是可以回收的，那么采用CMS GC可以更好地在旧生代满之前完成对象的回收，更大程度降低Full GC发生的可能） 在调整了内存管理方面的参数后应通过-XX:PrintGCDetails、-XX:+PrintGCTimeStamps、 -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime以及jstat或visualvm等方式观察调整后的GC状况。 出内存管理以外的其他方面的调优参数：-XX:CompileThreshold、-XX:+UseFastAccessorMethods、 -XX:+UseBaiasedLocking。 程序调优 CPU消耗严重的解决方法 CPU us高的解决方法： CPU us 高的原因主要是执行线程不需要任何挂起动作，且一直执行，导致CPU 没有机会去调度执行其他的线程。 调优方案： 增加Thread.sleep，以释放CPU 的执行权，降低CPU 的消耗。以损失单次执行性能为代价的，但由于其降低了CPU 的消耗，对于多线程的应用而言，反而提高了总体的平均性能。 （在实际的Java应用中类似场景， 对于这种场景最佳方式是改为采用wait/notify机制） 对于其他类似循环次数过多、正则、计算等造成CPU us过高的状况， 则需要结合业务调优。 对于GC频繁，则需要通过JVM调优或程序调优，降低GC的执行次数。 CPU sy高的解决方法： CPU sy 高的原因主要是线程的运行状态要经常切换，对于这种情况，常见的一种优化方法是减少线程数。 调优方案： 将线程数降低 这种调优过后有可能会造成CPU us过高，所以合理设置线程数非常关键。 对于Java分布式应用，还有一种典型现象是应用中有较多的网络IO操作和确实需要一些锁竞争机制（如数据库连接池），但为了能够支撑搞得并发量，可采用协程（Coroutine）来支撑更高的并发量，避免并发量上涨后造成CPU sy消耗严重、系统load迅速上涨和系统性能下降。 在Java中实现协程的框架有Kilim，Kilim执行一项任务创建Task，使用Task的暂停机制，而不是Thread，Kilim承担了线程调度以及上下切换动作，Task相对于原生Thread而言就轻量级多了，且能更好利用CPU。Kilim带来的是线程使用率的提升，但同时由于要在JVM堆中保存Task上下文信息，因此在采用Kilim的情况下要消耗更多的内存。（目前JDK 7中也有一个支持协程方式的实现，另外基于JVM的Scala的Actor也可用于在Java使用协程） 文件IO消耗严重的解决方法 从程序的角度而言，造成文件IO消耗严重的原因主要是多个线程在写进行大量的数据到同一文件，导致文件很快变得很大，从而写入速度越来越慢，并造成各线程激烈争抢文件锁。 常用调优方法： 异步写文件 批量读写 限流 限制文件大小 网络IO消耗严重的解决方法 从程序的角度而言，造成网络IO消耗严重的原因主要是同时需要发送或接收的包太多。 常用调优方法： 限流，限流通常是限制发送packet的频率，从而在网络IO消耗可接受的情况下来发送packget。 内存消耗严重的解决方法 释放不必要的引用：代码持有了不需要的对象引用，造成这些对象无法被GC，从而占据了JVM堆内存。（使用ThreadLocal：注意在线程内动作执行完毕时，需执行ThreadLocal.set把对象清除，避免持有不必要的对象引用） 使用对象缓存池：创建对象要消耗一定的CPU以及内存，使用对象缓存池一定程度上可降低JVM堆内存的使用。 采用合理的缓存失效算法：如果放入太多对象在缓存池中，反而会造成内存的严重消耗， 同时由于缓存池一直对这些对象持有引用，从而造成Full GC增多，对于这种状况要合理控制缓存池的大小，避免缓存池的对象数量无限上涨。（经典的缓存失效算法来清除缓存池中的对象：FIFO、LRU、LFU等） 合理使用SoftReference和WeekReference：SoftReference的对象会在内存不够用的时候回收，WeekReference的对象会在Full GC的时候回收。 资源消耗不多但程序执行慢的情况的解决方法 降低锁竞争： 多线多了，锁竞争的状况会比较明显，这时候线程很容易处于等待锁的状况，从而导致性能下降以及CPU sy上升。 使用并发包中的类：大多数采用了lock-free、nonblocking算法。 使用Treiber算法：基于CAS以及AtomicReference。 使用Michael-Scott非阻塞队列算法：基于CAS以及AtomicReference，典型ConcurrentLindkedQueue。 （基于CAS和AtomicReference来实现无阻塞是不错的选择，但值得注意的是，lock-free算法需不断的循环比较来保证资源的一致性的，对于冲突较多的应用场景而言，会带来更高的CPU消耗，因此不一定采用CAS实现无阻塞的就一定比采用lock方式的性能好。 还有一些无阻塞算法的改进：MCAS、WSTM等） 尽可能少用锁：尽可能只对需要控制的资源做加锁操作（通常没有必要对整个方法加锁，尽可能让锁最小化，只对互斥及原子操作的地方加锁，加锁时尽可能以保护资源的最小化粒度为单位--如只对需要保护的资源加锁而不是this）。 拆分锁：独占锁拆分为多把锁（读写锁拆分、类似ConcurrentHashMap中默认拆分为16把锁），很多程度上能提高读写的性能，但需要注意在采用拆分锁后，全局性质的操作会变得比较复杂（如ConcurrentHashMap中size操作）。（拆分锁太多也会造成副作用，如CPU消耗明显增加） 去除读写操作的互斥：在修改时加锁，并复制对象进行修改，修改完毕后切换对象的引用，从而读取时则不加锁。这种称为CopyOnWrite，CopyOnWriteArrayList是典型实现，好处是可以明显提升读的性能，适合读多写少的场景， 但由于写操作每次都要复制一份对象，会消耗更多的内存。 充分利用硬件资源（CPU和内存）： 充分利用CPU 在能并行处理的场景中未使用足够的线程（线程增加：CPU资源消耗可接受且不会带来激烈竞争锁的场景下）， 例如单线程的计算，可以拆分为多个线程分别计算，最后将结果合并，JDK 7中的fork-join框架。 Amdahl定律公式：1/(F+(1-F)/N)。 充分利用内存 数据的缓存、耗时资源的缓存（数据库连接创建、网络连接的创建等）、页面片段的缓存。 毕竟内存的读取肯定远快于硬盘、网络的读取， 在内存消耗可接受、GC频率、以及系统结构（例如集群环境可能会带来缓存的同步）可接受情况下，应充分利用内存来缓存数据，提升系统的性能。 总结： 好的调优策略是收益比（调优后提升的效果/调优改动所需付出的代价）最高的，通常来说简单的系统调优比较好做，因此尽量保持单机上应用的纯粹性， 这是大型系统的基本架构原则。 调优的三大有效原则：充分而不过分使用硬件资源、合理调整JVM、合理使用JDK包。 学习参考资料： 《分布式Java应用：基础与实践》 补充《分布式Java应用：基础与实践》一些代码样例： cpu----------------------------------- CpuNotUseEffectiveDemo [java] view plaincopy /** * */ package tune.program.cpu; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; /** * 未充分利用CPU：在能并行处理的场景中未使用足够的线程（线程增加：CPU资源消耗可接受且不会带来激烈竞争锁的场景下） * * @author yangwm Aug 25, 2010 9:54:50 AM */ public class CpuNotUseEffectiveDemo { private static int executeTimes = 10; private static int taskCount = 200; public static void main(String[] args) throws Exception { Task task = new Task(); for (int i = 0; i < taskCount; i++) { task.addTask(Integer.toString(i)); } long beginTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < executeTimes; i++) { System.out.println("Round: " + (i + 1)); Thread thread = new Thread(task); thread.start(); thread.join(); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("Execute summary: Round( " + executeTimes + " ) TaskCount Per Round( " + taskCount + " ) Execute Time ( " + (endTime - beginTime) + " ) ms"); } static class Task implements Runnable { List标签：des io ar os 使用 java sp for 文件
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