品味性能之道<一>：性能测试思维与误区

 

     《java performance》《品悟性能优化 oracle》《面向模式的软件架构-模式系统》读书笔记应用调优分享。

     性能问题的解决，首先需要有理论和方法论的指导。否则东一耙，西一棒子，那就是二师兄耕地。既没有从总体上把握住性能问题，同时又浪费了大量宝贵的资源和时间。另外，缺乏方法论的指导，很多问题的解决也只会成为隔靴抓痒，无法从根本上解决问题。

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一、关于性能优化的误区与反思

1、性能优化就是调参数

• 简单地认为性能优化就是调系统参数；
• 系统参数调整是性能优化的必要条件，但不是充分条件；
• 系统参数一定要调，还要合理地调，但调好了并不一定能解决所有问题；

2、性能优化主要是DBA和系统管理员的工作

• 数据库性能主要是系统问题，是系统管理员工作；
• 性能优化与软件开发人员关系不大，开发过程中，应用开发人员只关注业务功能的实现；
• 应用设计和开发对系统性能影响极大；

3、开发阶段无须考虑太多性能问题

• 应用性能主要在系统即将上线，或已经上线之后才进行考虑，开发阶性能问题未被内如考虑；
• 系统考虑的目标应该是综合的，在最初设计阶段就应该全面深入考虑、综合平衡，按照综合最优目标进行合理设计开发；
• 性能问题与软件工程的所有时间周期相关，尤其是设计和开发阶段对于性能影响最大；

4、优化SQL，就是教人写SQL

• 错误的认为，告诉我如何改一改SQL，就能执行得更快点；
• 优化SQL语句的性能，关键是了解SQL语句的原理和执行计划；

5、多表连接性能太差

• 错误的认为，多表连接性能太差，应该尽量减少多表连接操作，或者通过应用分步做；
• 多表连接是关系数据库的技术精髓之一，Oracle提供了丰富的表连接技术，关键是开发人员应该了解Oracle各种表连接技术的原理和适用场景；

6、CPU利用率越低越好

• 错误的认为，CPU利用率越低越好，利用率高就紧张；
• 交易系统中，CPU利用率越低越好。而在批处理系统里，充分适用资源，CPU利用率越高越好；

7、内存扩容解决性能问题

• 错误的认为，数据处理都在内存完成，没有磁盘I/O，应该不会再有性能问题；
• 尽量在内存完成数据处理，避免I/O操作，的确是性能优化的重要手段，但不应掩盖应用软件自身的问题；
• 所有数据处理都在内存完成，虽然没有磁盘I/O，但同样会导致CPU利用率的提高，并且速度也未必满足需求；
• 从源头降低不合理的数据访问量才是正确的优化思路，无论不合理的访问是在内存还是在磁盘上完成；

8、性能分析就是分析底层细节

• 错误的认为，性能问题出现时，一定要深入JVM与Oracle的内部参数、等待事件、Latch、缓存池、trace文件等底层细节；
• 从优化角度来讲，JVM的Young Gen、Old Gen、Perem Gen大小，Oracle的等待事件、Latch等指标，并不是问题的根源，而只是问题的表象；
• 在应用层进行合理的优化，这些指标会随之下降。既直接了当，又效果明显；

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二、性能调优指导思想

1. 优化工作开始得越早，其效益也越高。同时，付出的成本也最小；
2. 投产后才发现的问题有可能是灾难性的；
3. 再好的硬件解决不了应用软件设计和开发的问题；
4. 千万别讲性能优化全部寄托于硬件和系统层面；

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三、性能调优方法论

首先，要有站在总体高度的全局观；

其次，应该采取自底向上的策略，先仔细检查硬件、网络层面相对简单的问题，再深入到系统软件和应用软件相对复杂的领域。

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四、性能调优试压过程

     一个正常的系统，在不断加压的过程，应该经历下面五个阶段：

     第一阶段：并发用户逐渐增加，系统的TPS（每秒处理事务笔数）逐步增大，直到达到最大值，这一阶段事务的响应时间不会有太大变化，会非常稳定；
     第二阶段：并发用户继续增加，TPS基本维持在最大值不变，但响应时间将会逐步变长。
     第三阶段：并发用户继续增加，TPS将会有少量下降（20%以内），但是决不能快速急剧下降，响应时间仍会逐步变长。本阶段可以拒绝服务，但是不能宕机。
     第四阶段：并发用户逐步减小，系统处理能力开始得到恢复，TPS能够逐步恢复到之前的最大值，响应时间开始变短；
     第五阶段：压力逐步降为零，TPS继续降低，响应时间继续变快，所有占用的CPU/内存/IO资源得到释放。

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五、系统资源分为硬瓶颈与软瓶颈

CPU、内存、I/O是硬瓶颈。CPU利用率太高，的确说明存在硬瓶颈。

应用开发中，认为造成瓶颈，例如同一时刻只能处理单笔交易、串行批处理、大量的锁存在等，则是软瓶颈。此时导致了CPU、I/O利用率降低，而系统的整体吞吐量下降。

 

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