• 性能监控与调优概述


    1 大厂面试题

    支付宝

    支付宝三面:JVM性能调优都做了什么?

    小米

    有做过JVM内存优化吗?

    从SQL、JVM、架构、数据库四个方面讲讲优化思路

    蚂蚁金服

    JVM的编译优化

    JVM性能调优都做了什么

    JVM诊断工具用过哪些?

    二面:JVM怎样调优,堆内存、栈空间设置多少合适

    三面:JVM相关的分析工具使用过哪些?具体的性能优化步骤如何?

    字节跳动

    三面:JVM如何调优、参数怎么调?

    拼多多

    从SQL、JVM、架构、数据库四个方面讲讲优化思路

    京东

    JVM诊断工具用过哪些?

    每秒几十万并发的秒杀系统为什么会频繁发生GC?

    日均百万级交易系统如何优化JVM?

    线上生产系统OOM如何监控及定位与解决?

    高并发系统如何基于G1垃圾回收器优化性能?

    2 背景说明

    2.1 生产环境中的问题

    生产环境发生内存溢出该如何处理?
    生产环境应该给服务器分配多少内存合适?
    如何对垃圾回收器的性能进行调优?
    生产环境CPU负载飙高该如何处理?
    生产环境应该给应用分配多少线程合适?
    不加log,如何确定请求是否执行了某一行代码?
    不加log,如何实时查看某个方法的入参与返回值?

    2.2 为什么要调优?

    防止出现OOM
    解决OOM
    减少Full GC出现的频率

    2.3 不同阶段的考虑

    上线前
    项目运行阶段
    线上出现OOM

    3 调优的概述

    3.1 监控的依据

    运行日志
    异常堆栈
    GC日志
    线程快照
    堆转储快照

    3.2 调优的大方向

    合理的编写代码
    充分并合理的使用硬件资源
    合理的进行JVM调优

    4 性能优化的步骤

    第一步(发现问题):性能监控

    一种以非强行或者入侵方式收集或查看应用运行性能数据的活动。监控通常是指一种在生产、质量评估或者开发环境下实施的带有预防或主动性的活动。当应用相关干系人提出性能问题却没有提供足够多的线索时,首先我们需要进行性能监控,随后是性能分析。

    GC频繁
    CPU load过高
    OOM
    内存泄露
    死锁
    程序相应时间较长

    第二步(排查问题):性能分析

    一种以侵入方式收集运行性能问题的答复结果,它会影响应用的吞吐量或响应性。性能分析是针对性能问题的答复结果,关注的范围通常比性能监控更加集中。性能分析很少在生产环境下进行,通常是在质量评估、系统测试或者开发环境下进行,是性能监控之后的步骤。

    打印GC日志,通过GCviewer或者gceasy来分析日志信息
    灵活运用命令行工具,jstack、jmap、jinfo等
    dump出堆文件,使用内存分析工具分析文件
    使用阿里Arthas或jconsole,JVisualVM来实时查看JVM状态
    jstack查看堆栈信息

    第三步(解决问题):性能调优

    一种为改善应用响应性或吞吐量而更改参数、源代码、属性配置的活动,性能调优是在性能监控、性能分析之后的活动。

    性能调优的目的:减少GC的频率,以较少的内存获取更大的吞吐量和更低的延迟

    适当增加内存,根据业务背景选择垃圾回收器
    优化代码,控制内存使用
    增加机器,分散节点压力
    合理设置线程池线程数量
    使用中间件提高程序效率,比如缓存,消息队列等
    其他…

    5 性能指标/测试指标

    停顿时间(或响应时间)

    提交请求和返回请求的响应之间使用的时间,一般比较关注响应时间。

    常用操作的响应时间列表


    在垃圾回收环节中,暂停时间:执行垃圾收集时,程序的工作线程被暂停的时间。 -XX:MaxGCPauseMills

    吞吐量

    对单位时间内完成的工作量(请求)的度量
    在GC中:运行用户代码的时间占总运行时间的比例(总运行时间:程序运行时间+内存回收的时间)吞吐量为1-1/(1+n)。-XX:GCTimeRatio=n

    并发数

    同一时刻,对服务器有实际交互的请求数。

    1000个人同时在线,估计并发数在5%-15%之间,也就是同时并发量:50-150之间。

    内存占用

    Java堆区所占的内存大小

    相互间的关系

    以高速公路通行状况为例。

    吞吐量:每天通过高速公路收费站的数量的数目(也可以理解为收费站收取的高速费)
    并发数:高速公路上正在行驶的车辆的数目
    相应时间:车速

    车少,车速快,收费少 ----> 并发数少,响应时间快,吞吐量小

    车适当增多,车速较快,收费较多 ----> 并发数适合,响应时间较快,吞吐量较大

    车过多,车速慢,收费少 ----> 并发数过多,响应时间慢,吞吐量小

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