计数器分析

关键性能计数器解读
本文介绍了在解决软件性能问题时常用的系统计数器,包括Process、Processor、System及Memory等对象下的计数器,并详细解释了如何通过观察特定计数器的变化趋势来诊断和定位常见的性能瓶颈。

一些重要的计数器
解决性能问题的时候,我往往会让客户添加下面一些计数器进行性能收集。

Process object下的所有计数器。
Processor object下的所有计数器
System object下的所有计数器
Memory object下的所有计数器
如果客户的程序是.NET程序,还会添加 .NET 开头的object下的所有技术其
如果客户使用ASP.NET,还会添加 ASP.NET 开头的object下的所有技术其

分析性能日志的时候,我会重点观察下面这些计数器

Process object


Process object中的计数器可以针对目标进程分析内存,CPU,线程数目和handle数目。首先要确定目标进程,然后分析目标进程的下面一些计数器:

<wbr>% Processor Time</wbr>


该计数器是该进程占用CPU资源的指标。当进程繁忙的时候,CPU平均占用率应该在80%以内。如果超过该数值,程序可以认为发生了high CPU的问题。另外一种问题是CPU波动幅度大。虽然平均占用率不高,但是上下跳动频繁。在某一个短时间段里面,会有连续高CPU的情况出现。

Handle Count

该计数器记录了当前进程使用的kernel object handle数量。Kernel object是重要的系统资源。当程序进入稳定运行状态的时候,Handle Count数量也应该维持在一个稳定的区间。如果发现Handle Count在整个程序周期内总体趋势是连续向上,可以考虑程序是否有Handle Leak

ID Process

该计数器记录了目标进程的进程ID。你可能觉得奇怪,ID有什么好观察的。进程ID是用来观察程序是否有重启发生。比如ASP.NET工作进程可能会自动回收。由于进程名都相同,只有通过进程ID来判断是否进程有重新启动现象。如果ID有变化,考虑程序是否发生崩溃或者Recycle

Private Bytes

该计数器记录了当前通过VirtualAlloc API Commit的Memory数量。无论是直接调用API申请的内存,被Heap Manager申请的内存,或者是CLR 的managed heap,都算在里面。跟Handle Count一样,如果在整个程序周期内总体趋势是连续向上,说明有Memory Leak

Virtual Bytes

该计数器记录了当前进程申请成功的用户态总内存地址,包括DLL/EXE占用的地址和通过VirtualAlloc API Reserve的Memory Space数量,所以该计数器应该总大于Private Bytes。一般来说,Virtual Bytes跟Private Bytes的变化大致一致。由于内存分片的存在, Virtual Bytes跟Private Byes一般保持一个相对稳定的比例关系。当Virtual Bytes跟Private Bytes的比例关系大于2的时候,程序往往有比较严重的内存地址分片。

Processor object

Processor object记录系统中芯片的负载情况。由于普通程序并不刻意邦定到某个具体CPU上执行,所以在多CPU机器上观察Total Instance也就足够了

% Processor Time 该计数器跟Process下的% Processor Time的意义一样,不过这里记录的是所有进程带来的芯片,而不是针对具体某一个进程。通过把这个计数器跟Process下的同名计数器一起比较,就能看出系统的高CPU问题是否是由于单一的某个进程导致的

<wbr><br></wbr>
System

System object记录系统中一个整体的统计信息。所以不区分Instance. 通过比较System object下的counter和其他counter的变化趋势,往往能看出一些线索

Context Switch/sec

Context Switch标示了系统中整体线程的调度,切换频率。线程切换是开销比较大的操作。频繁的线程切换导大量CPU周期被浪费。所以看到高CPU的时候,一定要跟Context Switch一起比较。如果两者有相同的变化趋势,高CPU往往是由于contention导致的,而不是死循环。

Exception Dispatches/sec

Exception Dispatches表示了系统中异常派发,处理的频繁程序。跟线程切换一样,异常处理也需要大量的CPU开销。分析方法跟Context Switch雷同。

File Data Operations/sec

File Data Operations记录了当前系统中磁盘文件读写的频繁程度。通过观察该计数器跟其他性能指标的变化趋势,通常能够判断磁盘文件操作是否是性能瓶颈。类似的计数器还有Network Interface\Bytes total/sec

Memory

Memory object记录了当前系统中整体内存的统计信息。

Available Mbytes

Committed Bytes

Available Mbytes记录了当前剩余的物理内存数量。Committed Bytes记录了所有进程commit的内存数量。结合两个计数器可以观察到:

1)<wbr><wbr><wbr><wbr> 两者相加可以粗略估计系统总体可用内存多少,便于估计物理配置<br><br> 2)<wbr><wbr><wbr><wbr> 当Available Mbytes少于100MB的时候,说明系统总体内存吃紧,会影响到整个系统所有进程的性能。应该考虑增加物理内存或者监察内存泄露<br><br> 3)<wbr><wbr><wbr><wbr> 通过比较Process\Private Bytes跟Virtual Bytes,便于进一步确认是否有内存泄露,判断内存泄露是否是某一单个进程导致<br></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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