性能问题定位及调优

性能问题定位思路java

原则：倒金字塔型，由表及里，逐步聚焦，大胆假设，当心求证web

顺序：硬件->操做系统->网络->中间件服务器->应用环境->性能脚本->测试数据->log->profiling(分模块打点监控，工具)算法

例：搜索线性能问题排查过程服务器

一、排除环境影响网络

环境主要的排查点为：并发

   1）虚拟内存的使用状况，若是使用超过1m则须要重启服务器；框架

   2）log级别jvm

   3）是否使用模板cache高并发

   4）jvm参数是否跟线上一致工具

   5）log文件的大小是否超过1G

   6）是否有其余服务干扰

二、响应时间和tps

   1）在分支中加入时间打点统计，searchweb按时间占用可大体分为：webx框架、业务逻辑java代码、二方库、数据源，对数据源的打点统计确认是否外部依赖的影响，再加上对二方库调用的打点统计，因为webx的耗时是固定的，这时就可确认java代码是否存在问题。一方面开发须要仔细检查代码，也能够结合单元性能测试对java代码的算法进行简单性能测试，还可使用visualvm等profiling工具对代码的方法进一步作检查。到这里searchweb整个耗时均可以被详细的剖析出来。目前国际站的打点方式为每隔10分钟采样一次，每隔1小时写1次log，因此不会由于打点而影响性能，若是以上打点都覆盖全面，那么跑完2小时就能够看出各模块的时间统计，就能够基本定位出哪一块耗时较多。若是再加上单元性能测试的覆盖，排除java代码算法的性能隐患的话，整个searchweb性能情况就能够比较好的把握了。在国际站推荐引擎的两个项目中，这个排查方法都获得充分的应用，对于缩小问题范围起到了很好的效果。

   2）经过调整并发和thinktime等压力参数获得tps拐点，若是仍然达不到预期，可经过上面的方法进一步优化响应时间

三、系统资源指标异常

    系统资源涉及到众多的因素，cpu，memory，io，network等，各个因素相互影响，可经过sar，glance plus（此工具可登陆10.20.133.167试用，登陆后运行glance便可）等工具进行定位

四、系统报错

    性能测试前必定要清空以前的log，保证每轮测试log的独立性，测试完成后要详细检查log中的各类ERROR级别的错误，好比

NullPointerException因为高并发致使的空指针错误必需要调查清楚

性能问题定位方法