18 July 2020
有些性能问题是时间累积慢慢产生的，到了一定时间自然就爆炸了；而更多的性能问题是由访问量的波动导致的， 例如，搞个活动或者公司产品用户量突然上升；也有可能是一款产品上线后就半死不活，一直没有大访问量，所以还没有引发这颗定时炸弹。
所有的系统在开发完之后，多多少少都会有性能问题，首先要做的就是想办法把问题暴露出来，例如进行压力测试、模拟可能的操作场景等等，再通过性能调优去解决这些问题。 系统响应就是体现系统性能最直接的一个参考因素。
那如果系统在线上没有出现响应问题，是不是就不用去做性能优化了呢？不然。好的系统性能调优不仅仅可以提高系统的性能，还能为公司节省资源。 这也是我们做性能调优的最直接的目的。
如果需要对系统做一次全面的性能监测和优化，从什么时候开始介入性能调优呢？是不是越早介入越好？ 其实，在项目开发的初期，我们没有必要过于在意性能优化，这样反而会让我们疲于性能优化，不仅不会给系统性能带来提升，还会影响到开发进度，甚至获得相反的效果，给系统带来新的问题。 只需要在代码层面保证有效的编码，比如，多注意编码规范，比如可以参考阿里的开发规范来约束我们开发，减少磁盘 I/O 操作、降低竞争锁的使用，以及使用高效的算法等等。 遇到比较复杂的业务，可以充分利用设计模式来优化业务代码。例如，发送各种邮件，短信，微信，钉钉，我们可以用装饰模式和策略模式去设计这个业务。 在系统编码完成之后，就可以对系统进行性能测试了。这时候，我们在提供的参考平台上进行压测，通过性能分析、统计工具来统计各项性能指标，看是否在预期范围之内。 在项目成功上线后，还需要根据线上的实际情况，依照日志监控以及性能统计日志，来观测系统性能问题，一旦发现问题，就要对日志进行分析并及时修复问题。
整体的系统性能要依靠 CPU，内存，磁盘IO，网络，异常，数据库，锁竞争（线程上下文切换）
CPU：有的应用需要大量计算，它们会长时间、不间断地占用 CPU 资源，导致其他资源无法争夺到 CPU 而响应缓慢，从而带来系统性能问题。 例如，代码递归导致的无限循环，正则表达式引起的回溯，JVM 频繁的 FULL GC，以及多线程编程造成的大量上下文切换等，这些都有可能导致 CPU 资源繁忙。
内存：Java 程序一般通过 JVM 对内存进行分配管理，主要是用 JVM 中的堆内存来存储 Java 创建的对象。系统堆内存的读写速度非常快，所以基本不存在读写性能瓶颈。 但是由于内存成本要比磁盘高，相比磁盘，内存的存储空间又非常有限。所以当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出、内存泄露等问题。
磁盘 I/O：磁盘相比内存来说，存储空间要大很多，但磁盘 I/O 读写的速度要比内存慢，虽然目前引入的 SSD 固态硬盘已经有所优化，但仍然无法与内存的读写速度相提并论。
网络：网络对于系统性能来说，也起着至关重要的作用。带宽过低的话，对于传输数据比较大，或者是并发量比较大的系统，网络就很容易成为性能瓶颈。
异常：Java 应用中，抛出异常需要构建异常栈，对异常进行捕获和处理，这个过程非常消耗系统性能。如果在高并发的情况下引发异常，持续地进行异常处理，那么系统的性能就会明显地受到影响。
数据库：大部分系统都会用到数据库，而数据库的操作往往是涉及到磁盘 I/O 的读写。大量的数据库读写操作，会导致磁盘 I/O 性能瓶颈，进而导致数据库操作的延迟性。 对于有大量数据库读写操作的系统来说，数据库的性能优化是整个系统的核心。
锁竞争：在并发编程中，经常会需要多个线程，共享读写操作同一个资源，这个时候为了保持数据的原子性（即保证这个共享资源在一个线程写的时候，不被另一个线程修改），就会用到锁。 锁的使用可能会带来上下文切换，从而给系统带来性能开销。
除了通过观察以上指标来确定系统性能的好坏，还需要在更新迭代中，充分保障系统的稳定性。 这里延伸一个方法，就是将迭代之前版本的系统性能指标作为参考标准， 通过自动化性能测试，校验迭代发版之后的系统性能是否出现异常，这里就不仅仅是比较吞吐量、响应时间、负载能力等直接指标了， 还需要比较系统资源的 CPU 占用率、内存使用率、磁盘 I/O、网络 I/O 等几项间接指标的变化。