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如何進(jìn)行Java EE性能測(cè)試與調(diào)優(yōu)

開發(fā) 后端
性能測(cè)試不同于功能測(cè)試,不是對(duì)與錯(cuò)的檢驗(yàn),而是快與慢的衡量。下面我們來詳細(xì)的了解下作者如何進(jìn)行Java EE性能的測(cè)試與調(diào)優(yōu)。

性能測(cè)試的目標(biāo)

性能測(cè)試不同于功能測(cè)試,不是對(duì)與錯(cuò)的檢驗(yàn),而是快與慢的衡量。在進(jìn)行真正的性能測(cè)試之前要先搞清楚目標(biāo):

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(yīng)時(shí)間越快越好。具體需要達(dá)到的并發(fā)數(shù)是多大,要求的響應(yīng)時(shí)間是多快,由產(chǎn)品經(jīng)理來提出。

2. 在確定的硬件條件下,測(cè)試得到***并發(fā)數(shù)和相應(yīng)的響應(yīng)時(shí)間之后。如果增加硬件投入,可以得到怎樣的性能提升回報(bào)? (系統(tǒng)擴(kuò)展性和伸縮性測(cè)試,Scalability)

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

性能測(cè)試中的基準(zhǔn)測(cè)試 Benchmarking

與功能測(cè)試相似,性能測(cè)試也要設(shè)計(jì)測(cè)試用例,不同的是在正式開始你的業(yè)務(wù)測(cè)試用例之前你要先進(jìn)行一下基準(zhǔn)測(cè)試。為什么呢?其實(shí)就是先要量一下你的硬件的能力,不然,如果你的測(cè)試結(jié)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(cè)試包括:

1. 網(wǎng)絡(luò)帶寬測(cè)試, 你可以通過copy大文件的方式測(cè)試你的網(wǎng)絡(luò)的***帶寬是多少。

2. cpu,你可以利用比較復(fù)雜的算法來衡量cpu的快慢

3. memery,這個(gè)不用測(cè)試,你知道m(xù)emery的大小

4. IO, 也可以通過copy大文件來測(cè)試

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

 

設(shè)計(jì)你的業(yè)務(wù)測(cè)試用例

比較理想的測(cè)試用例就是要盡可能模仿真實(shí)世界的情況,這往往做不到,尤其是對(duì)于新產(chǎn)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(diǎn)。

另外,對(duì)于并發(fā)的概念需要搞清楚。并發(fā)用戶,通常是指同時(shí)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(duì)某一個(gè)事務(wù)并發(fā)請(qǐng)求是指某一個(gè)request的并發(fā)調(diào)用。

對(duì)于后一種并發(fā),你往往需要計(jì)算在用戶量***的時(shí)候,大概大家都集中的在干哪一件事情,這個(gè)請(qǐng)求一定要夠快才好。

設(shè)計(jì)好這兩種測(cè)試用例以后,在后面的調(diào)優(yōu)過程中,他們就成了衡量你的改進(jìn)的成效的衡量的標(biāo)尺。

性能調(diào)優(yōu)

性能調(diào)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(diǎn),測(cè)一下,這可是個(gè)慢功夫,需要有耐心。

在執(zhí)行測(cè)試的時(shí)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(cè)試,不然你會(huì)發(fā)現(xiàn)你的測(cè)試結(jié)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(nèi)存,別因?yàn)榭蛻舳瞬恍校`以為是你的系統(tǒng)的問題,那就太烏龍了。

在測(cè)試調(diào)優(yōu)的時(shí)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(gè)部分,也常表現(xiàn)為100%被占滿。比如你的內(nèi)存或者cpu被用盡了。如果cpu和內(nèi)存還沒有用盡,說明他們?cè)诘饶硞€(gè)資源。這時(shí)候需要用profile工具去尋找,比如JProfile,YourKit。

利用性能監(jiān)控日志

因?yàn)樾阅艿膯栴}不是很容易重現(xiàn),當(dāng)product環(huán)境中遇到性能問題的時(shí)候,如果是數(shù)據(jù)的問題,也許當(dāng)你把product 數(shù)據(jù)copy到你的測(cè)試環(huán)境中,就能重現(xiàn)比較慢點(diǎn)查詢,加以改進(jìn)。但是如果是并發(fā)用戶或者網(wǎng)絡(luò)等運(yùn)行時(shí)環(huán)境的問題,你就很難重現(xiàn)。這時(shí),如果你能通過日志看到那些關(guān)鍵的響應(yīng)慢的方法,也許可以幫助你快點(diǎn)找到問題所在。下面的代碼可以幫你做到這一點(diǎn),僅供參考:

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

利用JVM的MXBean找到blocked的點(diǎn)

當(dāng)你發(fā)現(xiàn)JVM占用的cpu很高,而且響應(yīng)時(shí)間比較慢,很可能是被IO或者網(wǎng)絡(luò)等慢速設(shè)備拖住了。也有可能是你的方法中某個(gè)同步點(diǎn)(同步方法或者對(duì)象)成為性能的瓶頸。這時(shí)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.     <%!   
  3.         Map cpuTimes = new HashMap();   
  4.         Map cpuTimeFetch = new HashMap();   
  5.     %>   
  6.        
  7.     <%   
  8.     out.println("Threads Monitoring");   
  9.     long cpus = Runtime.getRuntime().availableProcessors();   
  10.     ThreadMXBean threads = ManagementFactory.getThreadMXBean();   
  11.     threads.setThreadContentionMonitoringEnabled(true);   
  12.     long now = System.currentTimeMillis();   
  13.     ThreadInfo[] t = threads.dumpAllThreads(falsefalse);   
  14.     for (int i = 0; i < t.length; i++) {   
  15.         long id = t[i].getThreadId();   
  16.         Long idObj = new Long(id);   
  17.         long current = 0;   
  18.         if (cpuTimes.get(idObj) != null) {   
  19.             long prev = ((Long) cpuTimes.get(idObj)).longValue();   
  20.             current = threads.getThreadCpuTime(t[i].getThreadId());   
  21.             long catchTime = ((Long) cpuTimeFetch.get(idObj)).longValue();   
  22.             double percent = (double)(current - prev) / (double)((now - catchTime) * cpus * 1000);   
  23.             if (percent > 0 && prev > 0) {  
  24.     out.println("<li>" + t[i].getThreadName()+"#"+t[i].getThreadId() + " Time: " + percent + " (" + prev + ", " + current + ") ");  
  25.     String locked = t[i].getLockInfo()==null?"":t[i].getLockInfo().getClassName();  
  26.     out.println(" Blocked: (" + t[i].getBlockedTime() + ", " + t[i].getBlockedCount() + ", " + locked + ")</li>");  
  27.     }  
  28.         }   
  29.         cpuTimes.put(idObj, new Long(current));     
  30.         cpuTimeFetch.put(idObj, new Long(now));   
  31.     }   
  32.     %> 

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(gè)同步方法上,這樣cpu也使不上勁。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)性能上不去,IO和網(wǎng)絡(luò)等慢速設(shè)備也不是問題的時(shí)候,你就得檢查一下是否在某個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)上使用了同步(synchronizae)。有時(shí)候也許是你應(yīng)用的第三方的jar里面的某個(gè)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(shí)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(guān)的幾個(gè)關(guān)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(gè)事務(wù)級(jí)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(chǎn)品的性能。想法很不錯(cuò)。

5. ManageEngine, 一個(gè)很強(qiáng)大的監(jiān)控軟件,有免費(fèi)版。

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

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責(zé)任編輯:林師授 來源: 祥哥的珍藏博客
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