Java 性能优化方向

Java 性能优化方向

一、概述
上篇说到如果SQL本身解决不了了，就要上升到表结构，业务代码、架构层面。

• 表结构（冗余、拆分、not null等）
• 业务层代码的优化（减少IO调用）
• 架构优化（缓存、主从集群读写分离、分库分表）

二、如何定位性能瓶颈

CPU 、 磁盘IO、 网络IO、内存 [监控系统]

参考：
jvm问题排查
jvm性能优化
mysql性能优化

三：执行调优策略

性能调优的目标， 在不影响程序正确性的情况下，去提高程序的运行效率。

局部视角

• 池化技术（对象池、内存池、连接池）
• 锁优化（无锁化设计 或者 降低锁的粒度、分布式锁）
• 预处理（cpu的缓存行 、 mysql -Page Cache 预读取机制（Buffer Pool））
• 批处理（减少网络包的传输次数）
• JVM 、参数调优
• Mysql 、 参数调优
• Tomcat 、 参数调优

Tomcat：

• 连接数量(socket.accept)
• 如何在应用层面去支撑更多的链接数量(NIO机制)
• 线程池
• 异步编程想

总结：

业务逻辑的处理本质上就是IO *** 作；

• 查询数据库(磁盘IO)
  • 数据库层面的基本优化（Mysql ）
  • 减少查询数据库的次数（缓存的使用(多级缓存)）
• 访问磁盘（磁盘IO）
  • 文本的解析和存储
  • 磁盘的页缓存（同步、异步刷盘 ）
  • 顺序读写
  • 零拷贝（mmap、sendfile）
  • SSD（固态）- HDD （机械磁盘）
  • 减少访问磁盘的场景（缓存的使用(多级缓存)）
  • 异步化（最有效的武器）
• 网络通信（远程通信、网络IO）
  • 池化技术（一次性创建多个连接）
  • 长连接
  • 长轮询
  • 异步回调
  • 同网段通信
  • 批处理（减少网络包的传输次数）
  • 数据压缩（减少网络包传输的大小） -> 序列化算法 protobuf
  • 减少网络通信的场景（缓存的使用(多级缓存)）
• 内存运算（内存IO）
  • 内存缓存
• 异步化设计
  • 线程的设计（多线程）
  • MQ的使用
• 使用合适的数据结构算法（数组、链表、树、图、栈、Hash表、跳跃表不同的数据结构涉及到不同时间复杂度）
• 最后JVM优化

宏观视角

• 硬件资源
  • 垂直扩容
  • 水平扩容
• 软件架构
  • 异步化架构
  • 分布式微服务（负载均衡、熔断限流、多级缓存等）
  • 集群架构