性能优化攻略

为何程序老是那么慢?它如今到底在干什么？时间都花到哪去了？也许，你常常会抱怨这些问题。若是是这样，那说明你的程序出了性能问题。和功能性问题相比，性能问题在有些状况下，可能并不算太大的问题，将就将就，也就过去了。可是，严重的性能问题会致使程序瘫痪、假死，甚至崩溃。

看懂程序的性能

a.执行速度

  程序的反应是否迅速，响应时间是否足够短。

b.内存分配

  内存分配是否合理，是否过多地消耗内存或者存在泄露。

c.启动时间

   程序从运行到能够正常处理业务须要花费多少时间。

d.负载承受能力

  当系统压力上升时，系统的执行速度、响应时间的上升曲线是否平缓。

性能的参考指标

a.执行时间

   一段代码从开始运行到运行结束，所使用的时间。

b.CPU时间

   函数或者线程占用CPU的时间。

c.内存分配

   程序在运行时占用的内存空间。

d.磁盘吞吐量

   描述I/O的使用状况。

e.网络吞吐量

   描述网络的使用状况。

f.响应时间

   系统对某用户行为或者事件作出响应的时间。响应时间越短，性能越好。

木桶原理与性能瓶颈

木桶原理又称“短板理论”，其核心思想是：一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木块，而是取决于桶壁上最短的那块。

根据木桶原理，系统的最终性能瓶颈取决于系统中性能表现最差的组件。所以，为了提高系统总体性能，必须对系统中表现最差的组件进行优化，而不是对系统中表现良好的组件进行优化。

根据应用的特色不一样，任何计算机资源都有可能成为系统瓶颈。其中，最有可能成为系统瓶颈的计算资源以下：

a.磁盘I/O

   因为磁盘I/O读写的速度要比内存慢不少，程序在运行过程当中，若是须要等待磁盘I/O完成，那么低效的I/O操做会拖累整个系统。

b.网络操做

   对网络数据进行读写的状况与磁盘I/O相似。因为网络环境的不肯定性，尤为是互联网上数据的读写，网络操做的速度可能比本地磁盘I/O更慢。所以，如不加特殊处理，也很可能成为系统瓶颈。

c.CPU

   对计算机资源要求较高的应用，因为其长时间、不间断地大量占用CPU资源，那么对CPU的争夺将致使性能问题。如科学计算、3D渲染等对CPU需求旺盛的应用。

d.异常

    对Java应用来讲，异常的捕获和处理是很是耗费资源的，若是程序高频率地进行异常处理，则整理性能便会有明显降低。

e.数据库

  大部分应用程序都离不开数据库，而海量数据的读写操做操做多是至关费时的。而应用程序可能须要等待数据库操做完成或者返回请求的结果集，那么缓存的同步操做将成为系统瓶颈。

f.锁竞争

   对高并发程序来讲，若是存在激烈的锁竞争，无疑是对性能极大的打击。锁竞争将会明显增长线程上下文切换的开销。并且，这些开销都是与应用需求无关的系统开销，白白占用宝贵的CPU资源，去不带来任何好处。

g.内存

   通常来讲，只要应用程序设计合理，内存在读写速度上不太可能成为系统瓶颈。除非应用程序进行了高频率的内存交换和扫描，但这些状况比较少见。使内存制约系统性能瓶颈的状况是内存大小不足。与磁盘相比，内存的大小彷佛小的可怜，这意味着应用软件只能尽量将经常使用的核心数据读入内存，这在必定程序上下降了系统性能。

Amadahl定律

Amadahl定律是计算机科学中很是重要的定律，它定义了串行系统并行化后加速比的计算公式和理论上限。

加速比定义：加速比=优化前系统耗时/优化后系统耗时

加速比越高，代表优化效果越明显。

Amadahl定律给出了加速比与系统并行度和处理器数量的关系。

设加速比为Speedup，系统内必须串行化的程序比重为F，CPU数量为N，则有：

Speedup<= 1/ (F+ (1-F) /N)

根据这个公式，若是CPU数量趋于无穷，那么加速比与系统的串行化成反比。若是系统中必须有50%的代码穿行执行，那么系统的最大加速比是2。

性能调优的层次

a.设计调优

  设计调优处于全部调优手段的上层，它每每须要在软件开发以前进行。

  设计优化的一大显著特色是，它能够规避某一个组件的性能问题，而非改良该组件的实现，

  若是说，代码优化和JVM优化是对系统微观层面上“量”的优化，那么设计优化就是对系统在宏观层面上“质”的优化。

   一个良好的系统设计能够规避不少潜在的性能问题。所以，尽量多花时间在系统设计上，是建立高性能程序的关键。

b.代码调优

  代码调优涉及诸多编码技巧，须要开发人员熟悉相关语言的API，并在合适的场景中正确使用相关API或类库。同时，对算法、数据结构的灵活运用。

  虽然代码优化是从微观上对性能进行调整，可是一个“好”的实现和一个“坏”的实现对系统的影响仍是很大的。好比一样做为List的实现，LinkedList和ArrayList在随机访问上的性能却能够相差几个数量级。

  做为微观层面的优化，倒是对系统性能产生直接影响的优化方法。

c.JVM调优

   做为Java软件的运行平台，JVM的各项参数将会直接影响Java程序的性能。好比JVM堆的大小、垃圾回收策略。

d.数据库调优

   能够分为3个部分：

   在应用层对SQL语句进行优化；

  对数据库进行优化，好比创建索引；

  对数据库软件进行优化。

e.操做系统调优

  Windows，Linux。

  最大文件句柄数、虚拟内存大小等系统参数对系统性能有影响。

基本调优策略和手段

优化的通常步骤

明确目标，经过性能监控和统计工具，观察和确认当前系统是否已经达到相关目标，若已经达到，则没有必要再优化；不然，查找当前的系统瓶颈，经过定位相关代码查找代码性能问题，其次考虑JVM层、数据库层或者操做系统。

考虑修改原有设计或者升级硬件也是一种方式。

系统优化注意事项

性能优化可能对软件功能、正确性和可维护性形成负面影响。

好比改进算法使得代码出现了新的Bug，使得代码更难懂。

参考资料：《Java程序性能优化》 葛一鸣等编著

原文连接：http://blog.fansunion.cn/articles/3407(小雷博客-blog.fansunion.cn)