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如何進行JavaEE性能測試與調優(yōu)

性能測試的目標

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性能測試不同于功能測試，不是對與錯的檢驗，而是快與慢的衡量。在進行真正的性能測試之前要先搞清楚目標：

1. 在確定的硬件條件下，可以支持的并發(fā)數(shù)越大越好，響應時間越快越好。具體需要達到的并發(fā)數(shù)是多大，要求的響應時間是多快，由產品經理來提出。

2. 在確定的硬件條件下，測試得到***并發(fā)數(shù)和相應的響應時間之后。如果增加硬件投入，可以得到怎樣的性能提升回報？ （系統(tǒng)擴展性和伸縮性測試，Scalability）

這里的硬件條件包括：cpu，memery，I/O，network bandwidth。

性能測試中的基準測試 Benchmarking

與功能測試相似，性能測試也要設計測試用例，不同的是在正式開始你的業(yè)務測試用例之前你要先進行一下基準測試。為什么呢？其實就是先要量一下你的硬件的能力，不然，如果你的測試結果不好，你怎么知道是硬件慢還是你的軟件的問題。這些硬件測試包括：

1. 網絡帶寬測試， 你可以通過copy大文件的方式測試你的網絡的***帶寬是多少。

2. cpu，你可以利用比較復雜的算法來衡量cpu的快慢

3. memery，這個不用測試，你知道m(xù)emery的大小

4. IO， 也可以通過copy大文件來測試

這些基準測試用例在后面的調優(yōu)過程中，還可以用來衡量你修改之后真的變好了嗎。

設計你的業(yè)務測試用例

比較理想的測試用例就是要盡可能模仿真實世界的情況，這往往做不到，尤其是對于新產品來說。你可以先錄制一些用戶最常用，最典型的case作為起點。

另外，對于并發(fā)的概念需要搞清楚。并發(fā)用戶，通常是指同時在線的用戶，這些用戶可以能在用你的系統(tǒng)的不同的功能，注意并不是說大家都在做同一件事情。對某一個事務并發(fā)請求是指某一個request的并發(fā)調用。

對于后一種并發(fā)，你往往需要計算在用戶量***的時候，大概大家都集中的在干哪一件事情，這個請求一定要夠快才好。

設計好這兩種測試用例以后，在后面的調優(yōu)過程中，他們就成了衡量你的改進的成效的衡量的標尺。

性能調優(yōu)

性能調優(yōu)要從底層開始，基本上要從OS開始，到JVM，Cache，Buffer Pool， SQL，DB Schema， 算法。

一次不要改的太多，改一點，測一下，這可是個慢功夫，需要有耐心。

在執(zhí)行測試的時候還要注意，要遵循相同的過程，系統(tǒng)需要在重啟之后先熱身再開始真正的測試，不然你會發(fā)現(xiàn)你的測試結果很不一樣，琢磨不定。

還有，要注意你的客戶端的能力，比如JMeter，很需要內存，別因為客戶端不行，誤以為是你的系統(tǒng)的問題，那就太烏龍了。

在測試調優(yōu)的時候，需要借助一些監(jiān)控工具比如JConsole，來監(jiān)控系統(tǒng)的狀況，找到系統(tǒng)的瓶頸，所謂瓶頸，就是最慢的那個部分，也常表現(xiàn)為100%被占滿。比如你的內存或者cpu被用盡了。如果cpu和內存還沒有用盡，說明他們在等某個資源。這時候需要用profile工具去尋找，比如JProfile，YourKit。

利用性能監(jiān)控日志

因為性能的問題不是很容易重現(xiàn)，當product環(huán)境中遇到性能問題的時候，如果是數(shù)據的問題，也許當你把product 數(shù)據copy到你的測試環(huán)境中，就能重現(xiàn)比較慢點查詢，加以改進。但是如果是并發(fā)用戶或者網絡等運行時環(huán)境的問題，你就很難重現(xiàn)。這時，如果你能通過日志看到那些關鍵的響應慢的方法，也許可以幫助你快點找到問題所在。下面的代碼可以幫你做到這一點，僅供參考：

 
 
 
    
  
  
  
  1. import org.slf4j.Logger;   
    2. 
  
  
  
  2.      
    3. 
  
  
  
  3.   public class TraceUtil {   
    4. 
  
  
  
  4.       final Logger logger;   
    5. 
  
  
  
  5.       final long threshold = 1000;   
    6. 
  
  
  
  6.       private long begin;   
    7. 
  
  
  
  7.       private long offtime = 0;   
    8. 
  
  
  
  8.       private String threadInfo;   
    9. 
  
  
  
  9.       private String targetId;   
    10. 
  
  
  
  10.      
    11. 
  
  
  
  11.       public TraceUtil(Logger logger, Thread thread, String targetId, long begin) {   
    12. 
  
  
  
  12.           this.logger = logger;   
    13. 
  
  
  
  13.           this.threadInfo = thread.getId() + "-" + thread.toString();   
    14. 
  
  
  
  14.           this.targetId = targetId;   
    15. 
  
  
  
  15.           this.begin = begin;   
    16. 
  
  
  
  16.       }   
    17. 
  
  
  
  17.      
    18. 
  
  
  
  18.       public void trace(String targetEvent) {   
    19. 
  
  
  
  19.           long duration = System.currentTimeMillis() - begin;   
    20. 
  
  
  
  20.           long increment = duration - offtime;   
    21. 
  
  
  
  21.           offtime = duration;   
    22. 
  
  
  
  22.           float percentage = (float) increment / (float) duration * 100;   
    23. 
  
  
  
  23.           if (duration > threshold && percentage > 20) {   
    24. 
  
  
  
  24.               logger.error(   
    25. 
  
  
  
  25.                       "Response time is too large: [{}], {}/{} ({}), {}, {}",   
    26. 
  
  
  
  26.                       new String[] { threadInfo + "", increment + "",   
    27. 
  
  
  
  27.                               duration + "", percentage + "%", targetEvent,   
    28. 
  
  
  
  28.                               targetId });   
    29. 
  
  
  
  29.           }   
    30. 
  
  
  
  30.      
    31. 
  
  
  
  31.       }   
    32. 
  
  
  
  32.      
    33. 
  
  
  
  33.   }  
    34.

利用JVM的MXBean找到blocked的點

當你發(fā)現(xiàn)JVM占用的cpu很高，而且響應時間比較慢，很可能是被IO或者網絡等慢速設備拖住了。也有可能是你的方法中某個同步點（同步方法或者對象）成為性能的瓶頸。這時候你可以利用JVM提供的monitor API來監(jiān)控：

 
 
 
    
  
  
  
  1. <%@ page import="java.lang.management.*, java.util.*" %>   
    2. 
  
  
  
  2.     <%!   
    3. 
  
  
  
  3.         Map cpuTimes = new HashMap();   
    4. 
  
  
  
  4.         Map cpuTimeFetch = new HashMap();   
    5. 
  
  
  
  5.     %>   
    6. 
  
  
  
  6.        
    7. 
  
  
  
  7.     <%   
    8. 
  
  
  
  8.     out.println("Threads Monitoring");   
    9. 
  
  
  
  9.     long cpus = Runtime.getRuntime().availableProcessors();   
    10. 
  
  
  
  10.     ThreadMXBean threads = ManagementFactory.getThreadMXBean();   
    11. 
  
  
  
  11.     threads.setThreadContentionMonitoringEnabled(true);   
    12. 
  
  
  
  12.     long now = System.currentTimeMillis();   
    13. 
  
  
  
  13.     ThreadInfo[] t = threads.dumpAllThreads(false, false);   
    14. 
  
  
  
  14.     for (int i = 0; i < t.length; i++) {   
    15. 
  
  
  
  15.         long id = t[i].getThreadId();   
    16. 
  
  
  
  16.         Long idObj = new Long(id);   
    17. 
  
  
  
  17.         long current = 0;   
    18. 
  
  
  
  18.         if (cpuTimes.get(idObj) != null) {   
    19. 
  
  
  
  19.             long prev = ((Long) cpuTimes.get(idObj)).longValue();   
    20. 
  
  
  
  20.             current = threads.getThreadCpuTime(t[i].getThreadId());   
    21. 
  
  
  
  21.             long catchTime = ((Long) cpuTimeFetch.get(idObj)).longValue();   
    22. 
  
  
  
  22.             double percent = (double)(current - prev) / (double)((now - catchTime) * cpus * 1000);   
    23. 
  
  
  
  23.             if (percent > 0 && prev > 0) {  
    24. 
  
  
  
  24.     out.println("
  25. " + t[i].getThreadName()+"#"+t[i].getThreadId() + " Time: " + percent + " (" + prev + ", " + current + ") ");  
    26. 
  
  
  
  26.     String locked = t[i].getLockInfo()==null?"":t[i].getLockInfo().getClassName();  
    27. 
  
  
  
  27.     out.println(" Blocked: (" + t[i].getBlockedTime() + ", " + t[i].getBlockedCount() + ", " + locked + ")
    28. ");  
  
  
  
  28.     }  
    29. 
  
  
  
  29.         }   
    30. 
  
  
  
  30.         cpuTimes.put(idObj, new Long(current));     
    31. 
  
  
  
  31.         cpuTimeFetch.put(idObj, new Long(now));   
    32. 
  
  
  
  32.     }   
    33. 
  
  
  
  33.     %> 
    34.

同步是性能的一大瓶頸

通過監(jiān)控發(fā)現(xiàn)，大量線程block在一個同步方法上，這樣cpu也使不上勁。當你發(fā)現(xiàn)性能上不去，IO和網絡等慢速設備也不是問題的時候，你就得檢查一下是否在某個關鍵點上使用了同步（synchronizae）。有時候也許是你應用的第三方的jar里面的某個方法是同步的，這種情況下，你就很難找到問題所在。只能在編寫代碼的時候看一下你引用的方法是否是同步的。

參考閱讀

1. Java run-time monitoring 系列文章，比較系統(tǒng)的講解了jvm的監(jiān)控

2. Performance Tuning the JVM for Running Tomcat：本文列舉了tomcat性能相關的幾個關鍵的jvm 參數(shù)

3. 一本系統(tǒng)講解Java性能的書：Java Performance

4. insideApps，一個事務級別的JavaEE的性能監(jiān)控開源軟件。它希望可以寄存在product環(huán)境中，在不影響系統(tǒng)性能的前提下，監(jiān)控和分析產品的性能。想法很不錯。

5. ManageEngine， 一個很強大的監(jiān)控軟件，有免費版。

原文鏈接：http://ctomentoring.blog.51cto.com/4445779/794813

【編輯推薦】

  1. Java通過SSH2協(xié)議運行遠程程序
  2. Java Bean屬性命名規(guī)范問題分析
  3. Java Socket編程：初識TCP Socket
  4. Java Socket編程：如何識別網絡主機
  5. Java Socket編程：基本的術語和概念

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