点击上方“芋道源码”，选择“设为星标”

管她前浪，还是后浪/p>

能浪的浪，才是好浪！

每天 8:55 更新文章，每天掉亿点点头发…

源码精品专栏

• 中文详细注释的开源项目

• RPC 框架 Dubbo 源码解析

• 络应用框架 Netty 源码解析

• 消息中间件 RocketMQ 源码解析

• 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析

• 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析

• 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析

• Eureka 和 Hystrix 源码解析

• Java 并发源码

• 系统性能问题分析流程

• 性能问题影响因素分析

• 运行环境-数据库和应用中间件

• 业务系统性能问题扩展思考

系统性能问题分析流程

对于性能问题影响因素，简单来说包括了硬件环境，软件运行环境和软件程序三个方面的主要内容。下面分别再展开说明下。

硬件环境

硬件环境就是我们常说的计算，存储和 络资源。

对于服务器的计算能力，一般来说厂家都会提供TPMC参数作为一个参考数据，但是我们实际看到相同TPMC能力下的X86服务器能力仍然低于小型机的能力。

除了服务器的计算能力参数，另外一个重点就是我们说的存储设备，影响到存储的重点又是IO读写性能问题。有时候我们监控发现CPU和内存居高不下，而真正的瓶颈通过分析反而发现是由于IO瓶颈导致，由于读写性能跟不上，导致大量数据无法快速持久化并释放内存资源。

运行环境-数据库和应用中间件

数据库和应用中间件性能调优是另外一个经常出现性能问题的地方。

数据库性能调优

拿Oracle数据库来说，影响数据库性能的因素包括：系统、数据库、 络。数据库的优化包括：优化数据库磁盘I/O、优化回滚段、优化Rrdo日志、优化系统全局区、优化数据库对象。

比如我们常见的JVM堆内存溢出，如果程序代码没有内存泄漏问题的话，我就需要考虑调整JVM启动时候堆内存设置。在32位操作系统下只能够设置到4G，但是在64位操作系统下已经可以设置到8G甚至更大的值。

其中JVM启动的主要控制参数说明如下:

• -Xmx设置最大堆空间

• -Xms设置最小堆空间

• -XX:MaxNewSize设置最大新生代空间

• -XX:NewSize设置最小新生代空间

• -XX:MaxPermSize设置最大永久代空间(注：新内存模型已经替换为Metaspace)

• -XX:PermSize设置最小永久代空间(注：新内存模型已经替换为Metaspace)

• -Xss设置每个线程的堆栈大小

那么这些值究竟设置多大合适，具体来讲：

软件程序性能问题分析

在这里首先要强调的一点就是，当我们发现性能问题后首先想到的就是扩展资源，但是大部分的性能问题本身并不是资源能力不够导致，而是我们程序实现上出现明显缺陷。

比如我们经常看到的大量循环创建连接，资源使用了不释放，SQL语句低效执行等。

为了解决这些性能问题，最好的方法仍然是在事前控制。其中包括了事前的代码静态检查工具的使用，也包括了开发团队对代码进行的Code Review来发现性能问题。

所有已知的问题都必须形成开发团队的开发规范要求，避免重复再犯。

业务系统性能问题扩展思考

对于业务系统的性能优化，除了上面谈到的标准分析流程和分析要素外，再谈下其它一些性能问题引发的关键思考。

上线前的性能测试是否有用/strong>

有时候大家可能觉得奇怪，为何我们系统上线前都做了性能测试，为何上线后还是会出现系统性能问题。那么我们可以考虑下实际上我们上线前性能测试可能存在的一些无法真实模拟生产环境的地方，具体为：

• 硬件能否完全模拟真实环境好的性能测试往往是直接在搭建完成的生产环境进行。

• 数据量能否模拟实际场景实场景往往是多个业务表都已经存在大数据量的积累而非空表。

• 并发能否模拟真实场景个是需要录制复合业务场景，一个是需要多台压测机。

而实际上我们在做性能测试的时候以上几个点都很难真正做到，因此要想完全模拟出生产真实环境是相当困难的，这也导致了很多性能问题是在真正上线后才发现。

系统本身水平弹性扩展是否完全解决性能问题/strong>

第二个点也是我们经常谈的比较多的点，就是我们的业务系统在进行架构设计的时候，特别是面对非功能性需求，我们都会谈到系统本身的数据库，中间件都采用了集群技术，能够做到弹性水平扩展。那么这种弹性水平扩展能力是否又真正解决了性能问题/p>

实际上我们看到对于数据库往往很难真正做到无限的弹性水平扩展，即使对于Oracle RAC集群往往也是最多扩展到单点的2到3倍性能。对于应用集群往往可以做到弹性水平扩展，当前技术也比较成熟。

当中间件能够做到完全弹性扩展的时候，实际上仍然可能存在性能问题，即随着我们系统的运行和业务数据量的不断积累增值。实际上你可以看到往往非并发状态下的单用户访问本身就很慢，而不是说并发上来后慢。因此也是我们常说的要给点，即：

• 单点访问性能正常的时候可以扩展集群来应对大并发状态下的同时访问

• 单点访问本身性能就有问题的时候，要优先优化单节点访问性能

业务系统性能诊断的分类

对于业务系统性能诊断，如果从静态角度我们可以考虑从以下三个方面进行分类

• 操作系统和存储层面

• 中间件层面（包括了数据库，应用服务器中间件）

• 软件层面（包括了数据库SQL和存储过程，逻辑层，前端展现层等）

那么一个业务系统应用功能出现问题了，我们当然也可以从动态层面来看实际一个应用请求从调用开始究竟经过了哪些代码和硬件基础设施，通过分段方法来定位和查询问题。

比如我们常见的就是一个查询功能如果出现问题了，首先就是找到这个查询功能对应的SQL语句在后台查询是否很慢，如果这个SQL本身就慢，那么就要优化优化SQL语句。如果SQL本身快但是查询慢，那就要看下是否是前端性能问题或者集群问题等。

软件代码的问题往往是最不能忽视的一个性能问题点

对于业务系统性能问题，我们经常想到的就是要扩展数据库的硬件性能，比如扩展CPU和内存，扩展集群，但是实际上可以看到很多应用的性能问题并不是硬件性能导致的，而是由于软件代码性能引起的。对于软件代码常见的性能问题我在以往的博客文章里面也谈过到，比较典型的包括了。

• 循环中初始化大的结构对象，数据库连接等

• 资源不释放导致的内存泄露等

• 没有基于场景需求来适度通过缓存等方式提升性能

• 长周期事务处理耗费资源

• 处理某一个业务场景或问题的时候，没有选择最优的数据结构或算法

以上都是常见的一些软件代码性能问题点，而这些往往需要通过我们进行Code Review或代码评审的方式才能够发现出来。因此如果要做全面的性能优化，对于软件代码的性能问题排查是必须的。

通过IT资源监控或APM应用工具来发现性能问题

已在知识星球更新源码解析如下：

最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 20 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。

提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。

兄弟，艿一口，点个赞！