Java应用性能调优

性能诊断工具

性能诊断一种是针对已经确定有性能问题的系统和代码进行诊断,还有一种是对预上线系统提前性能测试,确定性能是否符合上线要求。本文主要针对前者,后者可以用各种性能压测工具(例如 JMeter)进行测试,不在本文讨论范围内。针对 Java 应用,性能诊断工具主要分为两层:OS 层面和 Java 应用层面(包括应用代码诊断和 GC 诊断)。

OS 诊断
OS 的诊断主要关注的是 CPU、Memory、I/O 三个方面。

CPU 诊断
对于 CPU 主要关注平均负载(Load Average),CPU 使用率,上下文切换次数(Context Switch)。

通过 top 命令可以查看系统平均负载和 CPU 使用率,图 2 为通过 top 命令查看某系统的状态。
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平均负载有三个数字:63.66,58.39,57.18,分别表示过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟机器的负载。按照经验,若数值小于 0.7*CPU 个数,则系统工作正常;若超过这个值,甚至达到 CPU 核数的四五倍,则系统的负载就明显偏高。图 2 中 15 分钟负载已经高达 57.18,1 分钟负载是 63.66(系统为 16 核),说明系统出现负载问题,且存在进一步升高趋势,需要定位具体原因了。

通过 vmstat 命令可以查看 CPU 的上下文切换次数,如图 3 所示:
图 3.vmstat 命令示例
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for(Category c = this; c != null; c=c.parent) {
 // Protected against simultaneous call to addAppender, removeAppender,…
 synchronized(c) {
 if (c.aai != null) {
 write += c.aai.appendLoopAppenders(event);
 }
 …
 }
}

Memory
从操作系统角度,内存关注应用进程是否足够,可以使用 free –m 命令查看内存的使用情况。通过 top 命令可以查看进程使用的虚拟内存 VIRT 和物理内存 RES,根据公式 VIRT = SWAP + RES 可以推算出具体应用使用的交换分区(Swap)情况,使用交换分区过大会影响 Java 应用性能,可以将 swappiness 值调到尽可能小。因为对于 Java 应用来说,占用太多交换分区可能会影响性能,毕竟磁盘性能比内存慢太多。

I/O
I/O 包括磁盘 I/O 和网络 I/O,一般情况下磁盘更容易出现 I/O 瓶颈。通过 iostat 可以查看磁盘的读写情况,通过 CPU 的 I/O wait 可以看出磁盘 I/O 是否正常。如果磁盘 I/O 一直处于很高的状态,说明磁盘太慢或故障,成为了性能瓶颈,需要进行应用优化或者磁盘更换。

除了常用的 top、 ps、vmstat、iostat 等命令,还有其他 Linux 工具可以诊断系统问题,如 mpstat、tcpdump、netstat、pidstat、sar 等。Brendan 总结列出了 Linux 不同设备类型的性能诊断工具,如图 4 所示,可供参考。

图 4.Linux 性能观测工具
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Java 应用诊断工具

应用代码诊断
应用代码性能问题是相对好解决的一类性能问题。通过一些应用层面监控报警,如果确定有问题的功能和代码,直接通过代码就可以定位;或者通过 top+jstack,找出有问题的线程栈,定位到问题线程的代码上,也可以发现问题。对于更复杂,逻辑更多的代码段,通过 Stopwatch 打印性能日志往往也可以定位大多数应用代码性能问题。

常用的 Java 应用诊断包括线程、堆栈、GC 等方面的诊断。

jstack
jstack 命令通常配合 top 使用,通过 top -H -p pid 定位 Java 进程和线程,再利用 jstack -l pid 输出线程栈到控制台 .jstack -l pid >> xxxfile.dump到文件。由于线程栈是瞬态的,因此需要多次 dump,一般 3 次 dump,一般每次隔 5s 就行。将 top 定位的 Java 线程 pid 转成 16 进制,得到 Java 线程栈中的 nid,可以找到对应的问题线程栈。

图 5. 通过 top –H -p pid查看运行时间较长 Java 线程
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如图 5 所示,其中的线程 24985 运行时间较长,可能存在问题,转成 16 进制后,通过 Java 线程栈找到对应线程 0x6199 的栈如下,从而定位问题点,如图 6 所示。

图 6.jstack 查看线程堆栈
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