性能优化考虑点、工具
把具体的工具同性能指标结合了起来，同时从不同的层次去描述了性能瓶颈点的分布，实用性和可操作性更强一些。
系统层的工具分为CPU、内存、磁盘（含文件系统）、网络四个部分，工具集同性能工具(Linux Performance Tools-full)图中的工具基本一致。
组件层和应用层中的工具构成为：JDK 提供的一些工具 + Trace 工具 + dump 分析工具 + Profiling 工具等。死锁、线程上下文切换
CPU、线程（top、vmstat、pidstat、jstack）
基本命令
和 CPU 相关的指标主要有以下几个。常用的工具有 top、 ps、uptime、 vmstat、 pidstat（单个进程的上下文切换、I/O）等。
- CPU利用率（CPU Utilization） top
- CPU 平均负载（Load Average） top
- 上下文切换次数（Context Switch）vmstat
top - 12:20:57 up 25 days, 20:49, 2 users, load average: 0.93, 0.97, 0.79 Tasks: 51 total, 1 running, 50 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 1.6 us, 1.8 sy, 0.0 ni, 89.1 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 7.3 st KiB Mem : 8388608 total, 476436 free, 5903224 used, 2008948 buff/cache KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 0 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 119680 admin 20 0 600908 72332 5768 S 2.3 0.9 52:32.61 obproxy 65877 root 20 0 93528 4936 2328 S 1.3 0.1 449:03.61 alisentry_cli
第一行显示的内容：当前时间、系统运行时间以及正在登录用户数。load average 后的三个数字，依次表示过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。
平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态（正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程，R 状态）和不可中断状态（D 状态）的平均进程数，也就是平均活跃进程数，CPU 平均负载和 CPU 使用率并没有直接关系。
第三行的内容表示 CPU 利用率，每一列的含义可以使用 man 查看。CPU 使用率体现了单位时间内 CPU 使用情况的统计，以百分比的方式展示。计算方式为：CPU 利用率 = 1 - （CPU 空闲时间）/ CPU 总的时间。需要注意的是，通过性能分析工具得到的 CPU 的利用率其实是某个采样时间内的 CPU 平均值。注：top 工具显示的的 CPU 利用率是把所有 CPU 核的数值加起来的，即 8 核 CPU 的利用率最大可以到达800%（可以用 htop 等更新一些的工具代替 top）。
使用 vmstat 命令，可以查看到「上下文切换次数」这个指标，如下表所示，每隔1秒输出1组数据：
$ vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 504804 0 1967508 0 0 644 33377 0 1 2 2 88 0 9
上表的 cs（context switch） 就是每秒上下文切换的次数，按照不同场景，CPU 上下文切换还可以分为中断上下文切换、线程上下文切换和进程上下文切换三种，但是无论是哪一种，过多的上下文切换，都会把 CPU 时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上，从而缩短进程真正运行的时间，导致系统的整体性能大幅下降。vmstat 的输出中 us、sy 分别用户态和内核态的 CPU 利用率，这两个值也非常具有参考意义。
vmstat 的输只给出了系统总体的上下文切换情况，要想查看每个进程的上下文切换详情（如自愿和非自愿切换），需要使用 pidstat，该命令还可以查看某个进程用户态和内核态的 CPU 利用率。
CPU 相关指标异常的分析思路
1）CPU 利用率：如果我们观察某段时间系统或应用进程的 CPU利用率一直很高（单个 core 超过80%），那么就值得我们警惕了。我们可以多次使用 jstack 命令 dump 应用线程栈查看热点代码，非 Java 应用可以直接使用 perf 进行 CPU 采采样，离线分析采样数据后得到 CPU 执行热点（Java 应用需要符号表进行堆栈信息映射，不能直接使用 perf得到结果）。
2）CPU 平均负载：平均负载高于 CPU 数量 70%，意味着系统存在瓶颈点，造成负载升高的原因有很多，在这里就不展开了。需要注意的是，通过监控系统监测平均负载的变化趋势，更容易定位问题，有时候大文件的加载等，也会导致平均负载瞬时升高。如果 1 分钟/5 分钟/15 分钟的三个值相差不大，那说明系统负载很平稳，则不用关注，如果这三个值逐渐降低，说明负载在渐渐升高，需要关注整体性能；
3）CPU 上下文切换：上下文切换这个指标，并没有经验值可推荐（几十到几万都有可能），这个指标值取决于系统本身的 CPU 性能，以及当前应用工作的情况。但是，如果系统或者应用的上下文切换次数出现数量级的增长，就有很大概率说明存在性能问题，如非自愿上下切换大幅度上升，说明有太多的线程在竞争 CPU。
上面这三个指标是密切相关的，如频繁的 CPU 上下文切换，可能会导致平均负载升高。
CPU 上的的一些异动，通常也可以从线程上观测到，但需要注意的是，线程问题并不完全和 CPU 相关。与线程相关的指标，主要有下面几个（均都可以通过 JDK 自带的 jstack 工具直接或间接得到）：
1、应用中的总的线程数；
2、应用中各个线程状态的分布；
3、线程锁的使用情况，如死锁、锁分布等；
关于线程，可关注的异常
1）线程总数是否过多。过多的线程，体现在 CPU 上就是导致频繁的上下文切换，同时线程过多也会消耗内存，线程总数大小和应用本身和机器配置相关；
2）线程的状态是否异常。观察 WAITING/BLOCKED 线程是否过多（线程数设置过多或锁竞争剧烈），结合应用内部锁使用的情况综合分析；
3）结合 CPU 利用率，观察是否存在大量消耗 CPU 的线程。
内存、堆（free、top、vmstat、jmap、cachestat）
和内存相关的指标主要有以下几个，常用的分析工具有：top、free、vmstat、pidstat 以及 JDK 自带的一些工具。
1、系统内存的使用情况，包括剩余内存、已用内存、可用内存、缓存/缓冲区； free
2、进程（含 Java 进程）的虚拟内存、常驻内存、共享内存； top
3、进程的缺页异常数，包含主缺页异常和次缺页异常；
4、Swap 换入和换出的内存大小、Swap 参数配置； vmstat
5、JVM 堆的分配，JVM 启动参数；
6、JVM 堆的回收，GC 情况。
使用 free 可以查看系统内存的使用情况和 Swap 分区的使用情况，top 工具可以具体到每个进程，如我们可以用使用 top 工具查看 Java 进程的常驻内存大小（RES），这两个工具结合起来，可用覆盖大多数内存指标。
下面是使用 free命令的输出：
$free -h total used free shared buff/cache available Mem: 125G 6.8G 54G 2.5M 64G 118G Swap: 2.0G 305M 1.7G
重点介绍下 swap 和 buff/cache 这两个指标。
Swap 的作用是把一个本地文件或者一块磁盘空间作为内存来使用，包括换出和换入两个过程。Swap 需要读写磁盘，所以性能不是很高，事实上，包括 ElasticSearch 、Hadoop 在内绝大部分 Java 应用都建议关掉 Swap，这是因为内存的成本一直在降低，同时这也和 JVM 的垃圾回收过程有关：JVM在 GC 的时候会遍历所有用到的堆的内存，如果这部分内存被 Swap 出去了，遍历的时候就会有磁盘 I/O 产生。Swap 分区的升高一般和磁盘的使用强相关，具体分析时，需要结合缓存使用情况、swappiness 阈值以及匿名页和文件页的活跃情况综合分析。
buff/cache 是缓存和缓冲区的大小。缓存（cache）：是从磁盘读取的文件的或者向磁盘写文件时的临时存储数据，面向文件。使用 cachestat 可以查看整个系统缓存的读写命中情况，使用 cachetop 可以观察每个进程缓存的读写命中情况。缓冲区（buffer）是写入磁盘数据或从磁盘直接读取的数据的临时存储，面向块设备。free 命令的输出中，这两个指标是加在一起的，使用 vmstat 命令可以区分缓存和缓冲区，还可以看到 Swap 分区换入和换出的内存大小。
常见的内存问题又有哪些
了解到常见的内存指标后，常见的内存问题又有哪些？总结如下：
1、系统剩余内存/可用不足（某个进程占用太多、系统本身内存不足），内存溢出；
2、内存回收异常：内存泄漏（进程在一段时间内内存使用持续走高）、GC 频率异常；
3、缓存使用过大（大文件读取或写入）、缓存命中率不高；
4、缺页异常过多（频繁的 I/O 读）；
5、Swap 分区使用异常（使用过大）；
内存相关指标异常后，分析思路是怎么样的
1、使用 free/top 查看内存的全局使用情况，如系统内存的使用、Swap 分区内存使用、缓存/缓冲区占用情况等，初步判断内存问题存在的方向：进程内存、缓存/缓冲区、Swap 分区；
2、观察一段时间内存的使用趋势。如通过 vmstat 观察内存使用是否一直在增长；通过 jmap 定时统计对象内存分布情况，判断是否存在内存泄漏，通过 cachetop 命令，定位缓冲区升高的根源等；
3、根据内存问题的类型，结合应用本身，进行详细分析。
举例
使用 free 发现缓存/缓冲区占用不大，排除缓存/缓冲区对内存的影响后 ->
使用 vmstat 或者 sar 观察一下各个进程内存使用变化趋势 ->
发现某个进程的内存时候用持续走高 ->
如果是 Java 应用，可以使用 jmap / VisualVM / heap dump 分析等工具观察对象内存的分配，或者通过 jstat 观察 GC 后的应用内存变化 ->
结合业务场景，定位为内存泄漏/GC参数配置不合理/业务代码异常等。
磁盘、文件（iostat、pidstat）
在分析和磁盘相关的问题时，通常是将其和文件系统同时考虑的，下面不再区分。和磁盘/文件系统相关的指标主要有以下几个，
常用的观测工具为 iostat和 pidstat，前者适用于整个系统，后者可观察具体进程的 I/O。
1、磁盘 I/O 利用率：是指磁盘处理 I/O 的时间百分比；
2、磁盘吞吐量：是指每秒的 I/O 请求大小，单位为 KB;
3、I/O 响应时间，是指 I/O 请求从发出到收到响应的间隔，包含在队列中的等待时间和实际处理时间；
4、IOPS（Input/Output Per Second）：每秒的 I/O 请求数；
5、I/O 等待队列大小，指的是平均 I/O 队列长度，队列长度越短越好；
使用 iostat 的输出界面如下：
$iostat -dx Linux 3.10.0-327.ali2010.alios7.x86_64 (loginhost2.alipay.em14) 10/20/2019 _x86_64_ (32 CPU) Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util sda 0.01 15.49 0.05 8.21 3.10 240.49 58.92 0.04 4.38 2.39 4.39 0.09 0.07
上图中 %util ，即为磁盘 I/O 利用率，同 CPU 利用率一样，这个值也可能超过 100%（存在并行 I/O）；
rkB/s 和 wkB/s分别表示每秒从磁盘读取和写入的数据量，即吞吐量，单位为 KB；
磁盘 I/O处理时间的指标为 r_await 和 w_await 分别表示读/写请求处理完成的响应时间；
svctm 表示处理 I/O 所需要的平均时间，该指标已被废弃，无实际意义。
r/s + w/s 为 IOPS 指标，分别表示每秒发送给磁盘的读请求数和写请求数；aqu-sz 表示等待队列的长度。
pidstat 的输出大部分和 iostat 类似，区别在于它可以实时查看每个进程的 I/O 情况。
如何判断磁盘的指标出现了异常
1、当磁盘 I/O 利用率长时间超过 80%，或者响应时间过大（对于 SSD，从 0.0x 毫秒到 1.x 毫秒不等，机械磁盘一般为5ms~10ms），通常意味着磁盘 I/O 存在性能瓶颈；
2、如果 %util 很大，而 rkB/s 和 wkB/s 很小，一般是因为存在较多的磁盘随机读写，最好把随机读写优化成顺序读写，（可以通过 strace 或者 blktrace 观察 I/O 是否连续判断是否是顺序的读写行为，随机读写应可关注 IOPS 指标，顺序读写可关注吞吐量指标）；
3、如果 avgqu-sz 比较大，说明有很多 I/O 请求在队列中等待。一般来说，如果单块磁盘的队列长度持续超过2，一般认为该磁盘存在 I/O 性能问题。
网络（ping、netstat、ss）
指标、瓶颈
网络这个概念涵盖的范围较广，在应用层、传输层、网络层、网络接口层都有不同的指标去衡量。这里我们讨论的「网络」，特指应用层的网络，通常使用的指标如下:
1、网络带宽：表示链路的最大传输速率；
2、网络吞吐：表示单位时间内成功传输的数据量大小；
3、网络延时：表示从网络请求发出后直到收到远端响应，所需要的时间；
4、网络连接数和错误数；
一般来说，应用层的网络瓶颈有如下几类：
1、集群或机器所在的机房的网络带宽饱和，影响应用 QPS/TPS 的提升；
2、网络吞吐出现异常，如接口存在大量的数据传输，造成带宽占用过高；
3、网络连接出现异常或错误；
4、网络出现分区。
带宽和网络吞吐这两个指标，一般我们会关注整个应用的，通过监控系统可直接得到，如果一段时间内出现了明显的指标上升，说明存在网络性能瓶颈。对于单机，可以使用 sar 得到网络接口、进程的网络吞吐。
常用命令
使用 ping 或者 hping3 可以得到是否出现网络分区、网络具体时延。
对于应用，我们更关注整个链路的时延，可以通过中间件埋点后输出的 trace 日志得到链路上各个环节的时延信息。
使用 netstat、ss 和 sar 可以获取网络连接数或网络错误数。过多网络链接造成的开销是很大的，一是会占用文件描述符，二是会占用缓存，因此系统可以支撑的网络链接数是有限的。
工具总结
工具小结
可以看到的是，在分析 CPU、内存、磁盘等的性能指标时，有几种工具是高频出现的，如 top、vmstat、pidstat，这里稍微总结一下:
CPU：top、vmstat、pidstat、sar、perf、jstack、jstat；
内存：top、free、vmstat、cachetop、cachestat、sar、jmap；
磁盘：top、iostat、vmstat、pidstat、du/df；
网络：netstat、sar、dstat、tcpdump；
应用：profiler、dump分析。
上述的很多工具，大部分是用于查看系统层指标的，在应用层，除了有 JDK 提供的一系列工具，一些商用的产品如 gceasy.io（分析 GC 日志）、fastthread.io（分析线程 dump 日志）也是不错的。
排查 Java 应用的线上异常或者分析应用代码瓶颈 Arthas
Arthas 主要面向线上应用实时诊断，解决的是类似「线上应用异常了，需要在线进行分析和定位」的问题，当然，Arthas 提供的一些方法调用追踪工具，对我们排查诸如「慢查询」等问题，也是非常有帮助的。Arthas 提供的主要功能有：
1、获取线程统计，如线程持有的锁统计、CPU 利用率统计等；
2、类加载信息、动态类加载、方法加载信息；
3、调用栈追踪，调用耗时统计；
4、方法调用参数、结果检测；
5、系统配置、应用配置信息；
6、反编译加载类；
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