一次诡异的调优

最近碰到的一个Java应用,费了半天劲还是没定位到是哪儿的问。发上来给大家看看,给点建议。

 

环境

  • DB Server:32core HPUX DB2
  • App Server * 2:8core HPUX WAS6.1 每个节点2个app
初次测试现象
  • WAS,DB2CPU均上不去,CPU、内存、磁盘、网络等都正常。
  • 从loadrunner报告来看,有两个用例很奇怪,在16/24/50用户下,呈线性增长。根据经验,这两个用例可能存在资源争用,造成串行的地方。
  • 检查DB2,正常,语句执行都很快,部分用例有锁,但与造成问题的两个用例无关。


第一次尝试:初步定位是WAS的问题,针对WAS进行排查。
  • 关闭WAS应用打印的日志(据观察有System.out),刚开始有往外打印东西,量不大,但是很频繁,一秒钟大概几十条,无效。
  • 调整WAS监控日志为error,避免过多信息。无效。
  • 后减少用户数,使用1个用户长时间跑,发现那两个用例依旧随时间线性增长。说明问题不是因为资源争用,更可能是程序问题。
  • 检查WAS中的Apache,配置正常,返回页正常。

第二次尝试:定位应用程序哪块的问题
  • 因为WAS跑在HPUX上,使用HPjmeter跟踪线程状态,发现线程在IO上等待事件非常高。而程序占用IO最多的地方就是数据库连接。
  • 打印线程堆栈,发现大部分线程阻塞在SocketRead上。证明了HPjmeter IO占用高。
  • SokcetRead阻塞,可能以下几个地方有问题:数据库(很值得怀疑,但从数据库监控看,没有问题),网络(内网环境,这个应该也不会有问题),操作系统IO部分。
第三次尝试:针对SocketRead定位问题
  • 更新WAS所带JDK,无效。(JDK OK)
  • 更新操作系统IO部分最新Patch,无效。(OS IO OK)
  • 更新WAS的JDBC驱动,无效。(JDBC OK)
  • 把WAS和DB放在同一台机器上,无效。(网络 OK)
  • 通过WAS监控,其中JDBC Time很短(间接也说明了数据库正常),但是UseTime很高(是JDBC Time的100倍+)。
  • 程序除了这两个用例外,其他用例均正常。
悬而未决:问题到这,进了死胡同了。也没有更好的想法。
  • Use Time、JDBC Time、SocketRead的矛盾。
    • JDBC Time=JDBC处理时间+网络时间+数据库处理时间。JDBC Time应该包括了JDBC的SocketRead的时间。但是JDBC Time很小,而程序阻塞在SocketRead上。
    • Use Time=连接分配到连接归还的时间差=n*JDBC Time(在整个连接分配到归还之间的所有JDBC请求)+业务逻辑处理时间。
    • Use Time与JDBC Time差距很大,而且JDBC Time很小,能解释的话,第一种原因,就是在整个UseTime中有大量的JDBC请求,但是从这个业务看,不会有100倍那么多。
    • 第二种原因,是“业务逻辑程序处理时间”占用了很多。这个是有可能的,而且程序编写的bug也能说明为什么在1个用户的时候,用例执行时间也程序线性。但是,程序最耗时的地方出现在JDBC的SocketRead上,而JDBC Time又未反应出这部分的时间。
  • 什么造成了SocketRead阻塞
    • 这个问题一直没有弄清楚,在数据、网络都正常的话,Socket不应该阻塞
  • WAS的Java堆调整。这个问题是在调整WAS时碰到的。
    • WAS个人不是太熟,但是从一般JVM调整来说,基本是类似的,但是这次在WAS上碰到的问题也很诡异。
    • WAS堆之前配置是1560m,当调整为2048m后,用例的执行时间时间反而变长了。WAS堆之前配置是1560m,当调整为1024m后,用例的执行时间时间也变长了。很神奇的问题,程序执行速度一般取决于CPU和IO,内存影响很小,特别当内存足够的情况下。即便内存有影响,两个不同方向的调整居然能得出同样的结果,很令人费解。
    • 不知道是否有WAS方面的大牛给点提示:)
结论
  • 应用应该是有问题的,但是更细的东西或许只有看到代码才知道
  • WAS真不会用...
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并整参数以适应具体应用场景。
Gateway系统是一个典型的网络架构,它负责整个网络的流量传递和安全保障。然而,在实际应用过程中,Gateway系统常常会存在性能问题,需要进行来提升系统的响应速度和处理能力。下面介绍一次Gateway系统案例。 1. 问题描述 客户的Gateway系统经常出现延迟高和网络拥塞等问题,严重影响了用户体验。经过初步分析,发现问题主要集中在系统内部的负载均衡和安全认证模块 2. 解决方案 针对以上问题,我们提出以下方案: (1)化负载均衡策略:通过化DNS解析和后端服务器的配置,提升负载均衡的效率,避免某些机器过载而导致整个系统出现延迟或拥塞。 (2)升级SSL证书:为了提高安全性,原先的SSL证书采用了较为低端的算法,导致SSL握手速度较慢。我们建议客户升级证书,采用更加安全和高效的算法。 (3)化防火墙规则:原有的防火墙规则较为冗余和复杂,导致了安全认证时的延迟。我们建议客户对规则进行简化和化,提高检查效率,并将协议和服务端口进行明确的配置。 (4)引入缓存机制:针对大量的重复请求,我们建议客户引入缓存机制,以减少请求的次数和响应时间。 3. 成果与评价 经过上述方案的实施,客户的Gateway系统的性能得到了明显提升,延迟和拥塞等问题得到了解决,用户体验得到了极大的改善。同时,我们还给客户提供了后续的技术支持和维护服务,确保系统的稳定和高效运行。
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