本文首先介紹了負(fù)載測(cè)試、基于APM工具的應(yīng)用程序和服務(wù)器監(jiān)控，隨后介紹了編寫高性能Java代碼的一些最佳實(shí)踐。最后研究了JVM特定的調(diào)優(yōu)技巧、數(shù)據(jù)庫(kù)端的優(yōu)化和架構(gòu)方面的調(diào)整。以下是譯文。

　介紹

　　在這篇文章中，我們將討論幾個(gè)有助于提升Java應(yīng)用程序性能的方法。我們首先將介紹如何定義可度量的性能指標(biāo)，然后看看有哪些工具可以用來度量和監(jiān)控應(yīng)用程序性能，以及確定性能瓶頸。

　　我們還將看到一些常見的Java代碼優(yōu)化方法以及最佳編碼實(shí)踐。最后，我們將看看用于提升Java應(yīng)用程序性能的JVM調(diào)優(yōu)技巧和架構(gòu)調(diào)整。

　　請(qǐng)注意，性能優(yōu)化是一個(gè)很寬泛的話題，而本文只是對(duì)JVM探索的一個(gè)起點(diǎn)。

　性能指標(biāo)

　　在開始優(yōu)化應(yīng)用程序的性能之前，我們需要理解諸如可擴(kuò)展性、性能、可用性等方面的非功能需求。

　　以下是典型Web應(yīng)用程序常用的一些性能指標(biāo)：

1. 應(yīng)用程序平均響應(yīng)時(shí)間
2. 系統(tǒng)必須支持的平均并發(fā)用戶數(shù)
3. 在負(fù)載高峰期間，預(yù)期的每秒請(qǐng)求數(shù)

　　這些指標(biāo)可以通過使用多種監(jiān)視工具監(jiān)測(cè)到，它們對(duì)分析性能瓶頸和性能調(diào)優(yōu)有著非常大的作用。

　示例應(yīng)用程序

　　我們將使用一個(gè)簡(jiǎn)單的Spring Boot Web應(yīng)用程序作為示例，在這篇文章中有相關(guān)的介紹。這個(gè)應(yīng)用程序可用于管理員工列表，并對(duì)外公開了添加和檢索員工的REST API。

　　我們將使用這個(gè)程序作為參考來運(yùn)行負(fù)載測(cè)試，并在接下來的章節(jié)中監(jiān)控各種應(yīng)用指標(biāo)。

　找出性能瓶頸

　　負(fù)載測(cè)試工具和應(yīng)用程序性能管理（APM）解決方案常用于跟蹤和優(yōu)化Java應(yīng)用程序的性能。要找出性能瓶頸，主要就是對(duì)各種應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行負(fù)載測(cè)試，并同時(shí)使用APM工具對(duì)CPU、IO、堆的使用情況進(jìn)行監(jiān)控等等。

　　Gatling是進(jìn)行負(fù)載測(cè)試最好的工具之一，它提供了對(duì)HTTP協(xié)議的支持，是HTTP服務(wù)器負(fù)載測(cè)試的絕佳選擇。

　　Stackify的Retrace是一個(gè)成熟的APM解決方案。它的功能很豐富，對(duì)確定應(yīng)用程序的性能基線很有幫助。 Retrace的關(guān)鍵組件之一是它的代碼分析功能，它能夠在不減慢應(yīng)用程序的情況下收集運(yùn)行時(shí)信息。

　　Retrace還提供了監(jiān)視基于JVM應(yīng)用程序的內(nèi)存、線程和類的小部件。除了應(yīng)用程序本身的指標(biāo)之外，它還支持監(jiān)視托管應(yīng)用程序的服務(wù)器的CPU和IO使用情況。

　　因此，像Retrace這樣功能全面的監(jiān)控工具是解鎖應(yīng)用程序性能潛力的第一步。而第二步則是在你的系統(tǒng)上重現(xiàn)真實(shí)使用場(chǎng)景和負(fù)載。

　　說起來容易，做起來難，而且了解應(yīng)用程序當(dāng)前的性能也非常重要。這就是我們接下來要關(guān)注的問題。

　Gatling負(fù)載測(cè)試

　　Gatling的模擬測(cè)試腳本是用Scala編寫的，但該工具還附帶了一個(gè)非常有用的圖形界面，可用于記錄具體的場(chǎng)景，并生成Scala腳本。

　　在運(yùn)行模擬腳本之后，Gatling會(huì)生成一份非常有用的、可用于分析的HTML報(bào)告。

　　定義場(chǎng)景

　　在啟動(dòng)記錄器之前，我們需要定義一個(gè)場(chǎng)景，表示用戶在瀏覽Web應(yīng)用時(shí)發(fā)生的事情。

　　在我們的這個(gè)例子中，具體的場(chǎng)景將是“啟動(dòng)200個(gè)用戶，每個(gè)用戶發(fā)出一萬個(gè)請(qǐng)求。”

　　配置記錄器

　　根據(jù)“Gatling的第一步”所述，用下面的代碼創(chuàng)建一個(gè)名為EmployeeSimulation的scala文件：

class EmployeeSimulation extends Simulation {
    val scn = scenario("FetchEmployees").repeat(10000) {
        exec(
          http("GetEmployees-API")
            .get("http://localhost:8080/employees")
            .check(status.is(200))
        )
    }
    setUp(scn.users(200).ramp(100))
}

　　運(yùn)行負(fù)載測(cè)試

　　要執(zhí)行負(fù)載測(cè)試，請(qǐng)運(yùn)行以下命令：

$GATLING_HOME/bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation

　　對(duì)應(yīng)用程序的API進(jìn)行負(fù)載測(cè)試有助于發(fā)現(xiàn)及其細(xì)微的并且難以發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤，如數(shù)據(jù)庫(kù)連接耗盡、高負(fù)載情況下的請(qǐng)求超時(shí)、因?yàn)閮?nèi)存泄漏而導(dǎo)致堆的高使用率等等。

　監(jiān)控應(yīng)用程序

　　要使用Retrace進(jìn)行Java應(yīng)用程序的開發(fā)，首先需要在Stackify上申請(qǐng)免費(fèi)試用賬號(hào)。然后，將我們自己的Spring Boot應(yīng)用程序配置為L(zhǎng)inux服務(wù)。我們還需要在托管應(yīng)用程序的服務(wù)器上安裝Retrace代理，按照這篇文章所述的操作即可。

　　Retrace代理和要監(jiān)控的Java應(yīng)用程序啟動(dòng)后，我們就可以到Retrace儀表板上單擊AddApp按鈕添加應(yīng)用了。添加應(yīng)用完成之后，Retrace將開始監(jiān)控應(yīng)用程序了。

　　找到最慢的那個(gè)點(diǎn)

　　Retrace會(huì)自動(dòng)監(jiān)控應(yīng)用程序，并跟蹤數(shù)十種常見框架及其依賴關(guān)系的使用情況，包括SQL、MongoDB、Redis、Elasticsearch等等。Retrace能幫助我們快速確定應(yīng)用程序?yàn)槭裁磿?huì)出現(xiàn)如下性能問題：

• 某個(gè)SQL語句是否會(huì)拖慢系統(tǒng)的速度？
• Redis突然變慢了嗎？
• 特定的HTTP Web服務(wù)宕了，還是變慢了？

　　例如，下面的圖形展示了在一段給定的時(shí)間內(nèi)速度最慢的組件。

　代碼級(jí)別的優(yōu)化

　　負(fù)載測(cè)試和應(yīng)用程序監(jiān)控對(duì)于確定應(yīng)用程序的一些關(guān)鍵性能瓶頸非常有用。但同時(shí)，我們需要遵循良好的編碼習(xí)慣，以避免在對(duì)應(yīng)用程序進(jìn)行監(jiān)控的時(shí)候出現(xiàn)過多的性能問題。

　　在下一章節(jié)中，我們將來看一些最佳實(shí)踐。

　　使用StringBuilder來連接字符串

　　字符串連接是一個(gè)非常常見的操作，也是一個(gè)低效率的操作。簡(jiǎn)單地說，使用+=來追加字符串的問題在于每次操作都會(huì)分配新的String。

　　下面這個(gè)例子是一個(gè)簡(jiǎn)化了的但卻很典型的循環(huán)。前面使用了原始的連接方式，后面使用了構(gòu)建器：

public String stringAppendLoop() {
    String s = "";
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        if (s.length() > 0)
            s += ", ";
        s += "bar";
    }
    return s;
}

public String stringAppendBuilderLoop() {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        if (sb.length() > 0)
            sb.append(", ");
        sb.append("bar");
    }
    return sb.toString();
}

　　上面代碼中使用的StringBuilder對(duì)性能的提升非常有效。請(qǐng)注意，現(xiàn)代的JVM會(huì)在編譯或者運(yùn)行時(shí)對(duì)字符串操作進(jìn)行優(yōu)化。

　　避免遞歸

　　導(dǎo)致出現(xiàn)StackOverFlowError錯(cuò)誤的遞歸代碼邏輯是Java應(yīng)用程序中另一種常見的問題。如果無法去掉遞歸邏輯，那么尾遞歸作為替代方案將會(huì)更好。

　　我們來看一個(gè)頭遞歸的例子：

public int factorial(int n) {
    if (n == 0) {
        return 1;
    } else {
        return n * factorial(n - 1);
    }
}

　　現(xiàn)在我們把它重寫為尾遞歸：

private int factorial(int n, int accum) {
    if (n == 0) {
        return accum;
    } else {
        return factorial(n - 1, accum * n);
    }
}
public int factorial(int n) {
    return factorial(n, 1);
}

　　其他JVM語言（如Scala）已經(jīng)在編譯器級(jí)支持尾遞歸代碼的優(yōu)化，當(dāng)然，對(duì)于這種優(yōu)化目前也存在著一些爭(zhēng)議。

　　謹(jǐn)慎使用正則表達(dá)式

　　正則表達(dá)式在很多場(chǎng)景中都非常有用，但它們往往具有非常高的性能成本。了解各種使用正則表達(dá)式的JDK字符串方法很重要，例如String.replaceAll()、String.split()。

　　如果你不得不在計(jì)算密集的代碼段中使用正則表達(dá)式，那么需要緩存Pattern的引用而避免重復(fù)編譯：

static final Pattern HEAVY_REGEX = Pattern.compile("(((X)*Y)*Z)*");

　　使用一些流行的庫(kù)，比如Apache Commons Lang也是一個(gè)很好的選擇，特別是在字符串的操作方面。

　　避免創(chuàng)建和銷毀過多的線程

　　線程的創(chuàng)建和處置是JVM出現(xiàn)性能問題的常見原因，因?yàn)榫�程對(duì)象的創(chuàng)建和銷毀相對(duì)較重。

　　如果應(yīng)用程序使用了大量的線程，那么使用線程池會(huì)更加有用，因?yàn)榫�程池允許這些昂貴的對(duì)象被重用。

　　為此，Java的ExecutorService是線程池的基礎(chǔ)，它提供了一個(gè)高級(jí)API來定義線程池的語義并與之進(jìn)行交互。

　　Java 7中的Fork/Join框架也值得提一下，因?yàn)樗�提供了一些工具來嘗試使用所有可用的處理器核心以幫助加速并行處理。為了提高并行執(zhí)行效率，框架使用了一個(gè)名為ForkJoinPool的線程池來管理工作線程。

　JVM調(diào)優(yōu)

　　堆大小的調(diào)優(yōu)

　　為生產(chǎn)系統(tǒng)確定合適的JVM堆大小并不是一件簡(jiǎn)單的事情。要做的第一步是回答以下問題以預(yù)測(cè)內(nèi)存需求：

1. 計(jì)劃要把多少個(gè)不同的應(yīng)用程序部署到單個(gè)JVM進(jìn)程中，例如EAR文件、WAR文件、jar文件的數(shù)量是多少？
2. 在運(yùn)行時(shí)可能會(huì)加載多少個(gè)Java類，包括第三方API的類？
3. 估計(jì)內(nèi)存緩存所需的空間，例如，由應(yīng)用程序（和第三方API）加載的內(nèi)部緩存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如從數(shù)據(jù)庫(kù)緩存的數(shù)據(jù)、從文件中讀取的數(shù)據(jù)等等。
4. 估計(jì)應(yīng)用程序?qū)��?chuàng)建的線程數(shù)。

　　如果沒有經(jīng)過真實(shí)場(chǎng)景的測(cè)試，這些數(shù)字很難估計(jì)。

　　要獲得有關(guān)應(yīng)用程序需求的最好最可靠的方法是對(duì)應(yīng)用程序執(zhí)行實(shí)際的負(fù)載測(cè)試，并在運(yùn)行時(shí)跟蹤性能指標(biāo)。我們之前討論的基于Gatling的測(cè)試就是一個(gè)很好的方法。

　　選擇合適的垃圾收集器

　　Stop-the-world（STW）垃圾收集的周期是影響大多數(shù)面向客戶端應(yīng)用程序響應(yīng)和整體Java性能的大問題。但是，目前的垃圾收集器大多解決了這個(gè)問題，并且通過適當(dāng)?shù)膬?yōu)化和大小的調(diào)整，能夠消除對(duì)收集周期的感知。

　　分析器、堆轉(zhuǎn)儲(chǔ)和詳細(xì)的GC日志記錄工具對(duì)此有一定的幫助作用。再一次注意，這些都需要在真實(shí)場(chǎng)景的負(fù)載模式下進(jìn)行監(jiān)控。

　　有關(guān)不同垃圾收集器的更多信息，請(qǐng)查看這個(gè)指南。

　JDBC性能

　　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是Java應(yīng)用程序中另一個(gè)常見的性能問題。為了獲得完整請(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)間，我們很自然地必須查看應(yīng)用程序的每一層，并思考如何讓代碼與底層SQL DB進(jìn)行交互。

　　連接池

　　讓我們從眾所周知的事實(shí)開始，即數(shù)據(jù)庫(kù)連接是昂貴的。 連接池機(jī)制是解決這個(gè)問題非常重要的第一步。

　　這里建議使用HikariCP JDBC，這是一個(gè)非常輕量級(jí)（大約130Kb）并且速度極快的JDBC連接池框架。

　　JDBC批處理

　　持久化處理應(yīng)盡可能地執(zhí)行批量操作。 JDBC批處理允許我們?cè)趩未螖?shù)據(jù)庫(kù)交互中發(fā)送多個(gè)SQL語句。

　　這樣，無論是在驅(qū)動(dòng)端還是在數(shù)據(jù)庫(kù)端，性能都可能得到顯著地提升。 * PreparedStatement*是一個(gè)非常棒的的批處理命令，一些數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（例如Oracle）只支持預(yù)處理語句的批處理。

　　另一方面，Hibernate則更加靈活，它允許我們只需修改一個(gè)配置即可快速切換為批處理操作。

　　語句緩存

　　語句緩存是另一種提高持久層性能的方法，這是一種鮮為人知但又容易掌握的性能優(yōu)化方法。

　　只要底層的JDBC驅(qū)動(dòng)程序支持，你就可以在客戶端（驅(qū)動(dòng)程序）或數(shù)據(jù)庫(kù)端（語法樹甚至執(zhí)行計(jì)劃）中緩存PreparedStatement。

　　規(guī)模的縮放

　　數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)制和分片是提高吞吐量非常好的方法，我們應(yīng)該充分利用這些經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的架構(gòu)模式，以擴(kuò)展企業(yè)應(yīng)用的持久層。

　架構(gòu)改進(jìn)

　　緩存

　　現(xiàn)在內(nèi)存的價(jià)格很低，而且越來越低，從磁盤或通過網(wǎng)絡(luò)來檢索數(shù)據(jù)的性能代價(jià)仍然很高。緩存自然而然的變成了在應(yīng)用程序性能方面不能忽視的關(guān)鍵。

　　當(dāng)然，在應(yīng)用的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中引入一個(gè)獨(dú)立的緩存系統(tǒng)確實(shí)會(huì)增加架構(gòu)的復(fù)雜度，所以，應(yīng)當(dāng)充分利用當(dāng)前使用的庫(kù)和框架現(xiàn)有的緩存功能。

　　例如，大多數(shù)的持久化框架都支持緩存。 Spring MVC等Web框架還可以使用Spring中內(nèi)置的緩存支持，以及基于ETags的強(qiáng)大的HTTP級(jí)緩存。

　　橫向擴(kuò)展

　　無論我們?cè)趩蝹�(gè)實(shí)例中準(zhǔn)備了多少硬件，都會(huì)有不夠用的時(shí)候。簡(jiǎn)而言之，擴(kuò)展有著天生的局限性，當(dāng)系統(tǒng)遇到這些問題時(shí)，橫向擴(kuò)展是處理更多負(fù)載的唯一途徑。這一步肯定會(huì)相當(dāng)?shù)膹?fù)雜，但卻是擴(kuò)展應(yīng)用的唯一辦法。

　　對(duì)大多數(shù)的現(xiàn)代框架和庫(kù)來說，這方面還是支持得很好的，而且會(huì)變得越來越好。 Spring生態(tài)系統(tǒng)有一個(gè)完整的項(xiàng)目集，專門用于解決這個(gè)特定的應(yīng)用程序架構(gòu)領(lǐng)域，其他大多數(shù)的框架也都有類似的支持。

　　除了能夠提升Java的性能，通過集群進(jìn)行橫向擴(kuò)展也有其他的好處，添加新的節(jié)點(diǎn)能產(chǎn)生冗余，并更好的處理故障，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的可用性。

　結(jié)論

　　在這篇文章中，我們圍繞著提升Java應(yīng)用的性能探討了許多概念。我們首先介紹了負(fù)載測(cè)試、基于APM工具的應(yīng)用程序和服務(wù)器監(jiān)控，隨后介紹了編寫高性能Java代碼的一些最佳實(shí)踐。最后，我們研究了JVM特定的調(diào)優(yōu)技巧、數(shù)據(jù)庫(kù)端的優(yōu)化和架構(gòu)方面的調(diào)整。

　　原文：https://dzone.com/articles/how-to-improve-the-performance-of-a-java-applicati

標(biāo)簽： http服務(wù)器 linux 代碼 服務(wù)器 腳本 數(shù)據(jù)庫(kù) 網(wǎng)絡(luò)

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