直破性能瓶颈！阿里百万级 Java 性能调优解决方案全栈实录终开源

最新推荐文章于 2024-08-21 14:11:16 发布
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#java #面试 #jvm

直破性能瓶颈！阿里百万级Java性能调优解决方案全栈实录终开源

性能优化

说到性能优化，不知道大家最近有没有出去面试过，如果有去面试过应该就会知道简历上要是写上一句：有过性能调优经验到底有多吃香！性能优化一直就不是一件容易的事情，它对我们的考验在于我们的技术广度与深度，对于一些基础稍弱的或者刚入行的小伙伴来说这就是天方夜谭!

互联网时代，一个简单的系统就囊括了应用程序、数据库、容器、操作系统、网络等技术，线上一旦出现性能问题，就可能要你协调多方面组件去进行优化，;而很多性能问题呢，又隐藏得很深，可能因为一个小小的代码，也可能因为线程池的类型选择错误...

如何做好性能优化？

或许大家在公众号上或者博客上会学到一些这方面的技术，哪些都是博主们自己吸收消化后总结的知识点，能帮助我们快速获取、快速理解，确实是很好的学习方式。但是只做到这个程度还不够，因为你直接拿到人家得出的结论，缺失了自己的判断，这样是无法真正做好性能优化的。吸收了人家总结的经验我们还得去实践，去思考还有没有一些其他的解决方案，在此基础上我们得再进行优化，这样才能真正做好性能优化！

性能优化也是软件工程的深水区，也是衡量一个程序员能力高低的标准。俗话说：“授人以鱼不如授人以渔”。为了能让大家更好的入手性能优化，LZ 今天就为大家带来了一份阿里内部强推的 Java 性能优化速成笔记，将会在下面展示。

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不多 bb，反派死于话多

Java 性能优化速成笔记

笔记从 Java 编程、多线程、JVM、设计模式、数据库五个方面切入性能优化，最后以两个调优实战案例把所有的点串了起来，大家看来之后就知道，差距不止一点点！

  • Java 编程

回溯问题

传统 IO 性能问题

  • 多线程

动态编译实现锁消除

  • JVM 性能监测

GC 性能衡量指标

JVM 内存调优过程

  • 设计模式

六大原则

23 种设计模式

懒汉模式

  • 数据库

覆盖索引优化查询

InnoDB 知识串讲

  • 调优实战

  • 设计更优的分布式锁

  • 电商系统的分布式事务调优

TCC 分布式事务解决方案

  • 使用缓存优化系统性能

缓存穿透、雪崩、击穿

  • 记一次双十—抢购性能瓶颈调优

  • 视频精讲（篇幅有限制就截取一下目录了~）

  • 多线程调优

  • 数据库调优

  • JVM 调优

  • 设计模式精讲

写在最后

性能调优不是一蹴而就的，出现问题之后需要排查问题、定位问题、分析原因、制定解决方案、更新版本等一系列操作。每一次的性能优化经历都是是对我们技术水平的一个综合考验，如果你在这一块有什么疑惑的地方，相信这份文档跟相关视频精讲一定能对你有所帮助！

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阿里+Java+开发手册、阿里巴巴Java性能调优实战
04-01
阿里+Java+开发手册（嵩山版）.pdf 阿里巴巴Java性能调优实战（2021华山版）.pdf
java 如何设计一个百万级用户的抽奖系统？
11-29
目录  1.抽奖系统的背景引入     2.结合具体业务需求分析抽奖系统     3.一个未经过优化的系统架构     4.负载均衡层的限流     5.Tomcat线程数量的优化     6.基于Redis实现抽奖业务逻辑     7.发放礼品环节进行限流削峰     8.系统架构设计总结    
2021年不想被公司优化GitHub标星3.2K
m0_60452187的博客
07-29 603
01 如何理解高并发？ 高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击，这些手段好比操作流量，能让流量更平稳地被系统所处理，带给用户更好的体验。 我们常见的高并发场景有：淘宝的双11、春运时的抢票、微博大V的热点新闻等。除了这些典型事情，每秒几十万请求的秒杀系统、每天千万级的订单系统、每天亿级日活的信息流系统等，都可以归为高并发。 很显然，上面谈到的高并发场景，并发量各不相同，那到底多大并发才算高并发呢？ 1、不能只看数字，要看具体的业务场景。不能说10W QPS的秒杀是高并发，而1W QPS的信息流就
直破性能瓶颈！阿里百万级Java性能调优解决方案全栈实录终开源
Java圈全能架构师的博客
06-07 341
性能优化 说到性能优化，不知道大家最近有没有出去面试过，如果有去面试过应该就会知道简历上要是写上一句：有过性能调优经验到底有多吃香！性能优化一直就不是一件容易的事情，它对我们的考验在于我们的技术广度与深度，对于一些基础稍弱的或者刚入行的小伙伴来说这就是天方夜谭! 互联网时代，一个简单的系统就囊括了应用程序、数据库、容器、操作系统、网络等技术，线上一旦出现性能问题，就可能要你协调多方面组件去进行优化，;而很多性能问题呢，又隐藏得很深，可能因为一个小小的代码，也可能因为线程池的类型选择错误... 如何做好
什么是性能瓶颈
C_sdn_000000的专栏
02-18 607
    　性能瓶颈实际上就是一个软件的性能缺陷    最通俗的理解“性能瓶颈”  （1）硬件上的性能瓶颈      主要指的是CPU、RAM方面的问题。      例如，      在进行软件需求分析、概要设计时，确定了在数据库服务器上需要6个CPU、12G内存，      但是在测试时，发现CPU的持续利用率超过95%，      这时可以认为在硬件上出现了性能瓶颈。  （2）应...
WiFi远程指令延迟优化：ESP32通过MQTT控制舵机的实时性提升方案（延迟从800ms降至80ms实录）
[WiFi远程指令延迟优化：ESP32通过MQTT控制舵机的实时性提升方案（延迟从800ms降至80ms实录）](https://forum.seeedstudio.com/uploads/default/original/2X/f/f841e1a279355ec6f06f3414a7b6106224297478.jpeg) ...
性能瓶颈分析(根据现象进行分析)
weixin_33774615的博客
01-15 514
根据现象进行分析 性能瓶颈的表象：资源消耗过多、外部处理系统的性能不足、资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求。 1.1.内存高 分析内存：系统的内存消耗过多往往有以下几种原因： Ø频繁创建Java对象，如：数据库查询时，没分页，导致查出表中所有记录； Ø存在大对象，如：读取文件时，不是边读边写而是先读到一个byte数组，这样如果读取的文件时50M则仅此一项操作就会占...
阿里巴巴最新版“Java 性能优化实践文档来袭”把性能优化玩的出神入化
Park33的博客
03-22 323
并非所有这些收集器都在 HotSpot 虚拟机中使用，我们还将讨论另外两个虚拟机的收集器： IBM J9（IBM 的一款 JVM，之前是闭源的，目前正在逐步开源）和 Azul Zing（一款专有的 JVM），我们在 2.6 节曾介绍过。众所周知，阿里巴巴的性能优化超级强，他们也有很多套自己独特的优化方案，这位大佬从阿里 P8（9 年的开发经验）离职后，带出来了这份 Alibaba 内部的 Java 性能优化实践笔记，内容涵盖了设计优化、Java。随着摩尔定律的消逝，人们的注意力再次转向软件的相对性能上。
性能瓶颈
和产品battle的秃头程序
08-20 515
        性能测试的目的是评估当前系统性能指标，分析定位解决性能瓶颈，预防规避性能风险。性能分析是为了确定导致性能瓶颈的原因，而调优就是用来解决性能瓶颈。通过某些手段来让系统的性能得到提升是性能调优的主要目的。 转载于https://blog.youkuaiyun.com/yang520java/article/det...
3天没睡吐血整理，性能测试瓶颈问题+分析，一篇概全...
分享测试知识
06-15 1876
如何定位性能瓶颈？性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”。瓶颈产生在以下几方面：1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境；2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等；3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的CPU，内存，硬盘等配置；4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置；5、应用程序本身瓶颈；
性能瓶颈（经验分享）
伤心的辣条
08-21 1908
在软件开发和系统运维中，性能瓶颈是常见的问题，它们可能出现在硬件、网络、应用程序、数据库或中间件等多个层面。以下是一些常见的性能瓶颈及其解决方案：
程序性能瓶颈
bgslyao的专栏
06-18 945
【响应时间瓶颈】网络响应不及时的原因有很多，我们现在说的是server端的响应速度。具体的说，完成同样的任务，a程序要1s，b要10s。造成这种性能下降的原因有，阻塞操作（IO，加锁），程序效率（本来可以用10条指令完成的工作，现在扩展到100条）。 我们谈下程序效率。低效率的程序，不仅会使响应时间拉长，还会使CPU占有率提高。 1 复杂度高的算法。   曾经写出过
性能瓶颈分析
xiangrikui1155的专栏
03-07 621
性能测试监控关键指标说明： 资源指标 CPU使用率：指用户进程与系统进程消耗的CPU时间百分比，长时间情况下，一般可接受上限不超过85%。 内存利用率：内存利用率=（1-空闲内存/总内存大小）*100%，一般至少有10%可用内存，内存使用率可接受上限为85%。 磁盘I/O: 磁盘主要用于存取数据，因此当说到IO操作的时候，就会存在两种相对应的操作，存数据的时候对应的是写IO操作，取数据的时候对应的是是读IO操作，一般使用% Disk Time（磁盘用于读写操作所占用的时间百分比）度量磁盘读写性能。 网络
服务的性能瓶颈
柳明哲的博客
10-28 557
影响服务的性能因素有很多，我这里简单聊一下。 通常随着业务扩展数据量增加和并发增大，会出现接口吞吐量降低，接口访问时间增加，数据库压力过大，出现宕机或者性能明显降低。 首先优化点可以考虑代码层面： 1、代码是否存在I/O循环调用、方法使用不当（比如简单for、增强for抑或stream流使用）等问题。 2、代码中逻辑是不是太过复杂，一个搜索接口中又调用其他搜索接口，查看是否可以拆分成多个单搜索（这个需要和业务方进行沟通） 3、sql是否存在容易导致索引失效的问题，导致全表搜索。这个网上关于此问题有很多（比如
性能瓶颈因素
Homecon的博客
10-25 396
极客时间学习笔记 （1）代码层面做好工作：减少磁盘I/O操作、降低竞争锁的使用以及使用高效的算法等等； （2）比较复杂的业务，可以充分利用设计模式来优化业务代码。例如，设计商品价格的时候，往往会有很多折扣活动、红包活动，可以用装饰模式去设计； （3）编码完成之后进行性能测试，项目成功上线后，还需要根据线上的实际情况，依照日志监控以及性能统计日志，来观测系统性能问题； 衡量性能指标 衡量系统的性能指标有：响应时间、吞吐量、计算机资源分配使用率、负载承受能力。 （1）响应时间，分为以...
性能测试定位瓶颈
weixin_42864145的博客
03-20 505
性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面： 1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境 2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等 3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的CPU，内存，硬盘等...
性能瓶颈情况总结
不学习，永远发现不了自己的潜力
06-28 7646
一般瓶颈分以下五种情况： 硬件上的性能瓶颈 一般指的是CPU，内存，磁盘I/O方面的问题，分为服务器硬件瓶颈，网络瓶颈（对局域网可以不考虑），服务器操作系统瓶颈（参数配置），中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等），应用瓶颈（sql语句，数据库设计，业务逻辑，算法等）。 (1) 磁盘I/O：磁盘的读写速度远慢于内存的读写速度，系统运行时如果需要等待磁盘I/O的完成，将导致整个系统的性能下降； (2) CPU性能：应用对CPU的占用时间不同，应用时间对CPU的抢占也将导致系统性能受到影响； (3)
性能瓶颈分析总结
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
06-06 909
java全栈开源项目
最新发布
05-17
### 推荐的 Java 全栈开源项目 以下是几个适合 Java 全栈开发者学习和实践的 GitHub 开源项目： #### 1. **CyC2018 / CS-Notes** 该项目是一个全面的学习笔记集合，覆盖了计算机科学的基础知识以及 Java 的核心概念。它不仅包含了理论知识，还提供了大量的实际案例分析，非常适合初学者到中级开发者深入理解 Java 技术栈[^1]。 #### 2. **Java学习指南总结** 此项目专注于提供一份完整的 Java 学习路径图谱，涵盖了从基础知识到高级主题的内容，比如 JVM 调优、多线程编程、Spring 框架、数据库管理等。对于希望成为全栈工程师的人来说，这是一个不可错过的资源[^2]。 #### 3. **LeetCode二Solution-in-Good-Style** 虽然主要关注于算法和数据结构练习，但该仓库通过解决 LeetCode 上的问题展示了高质量编码风格的重要性。这对于提升作为全栈开发者的解决问题能力至关重要[^3]。 #### 4. **阿里微服务全栈实录** 由阿里巴巴团队维护的一个综合性教程库，详细记录了一个真实项目的前后端实现过程。其中包括如何构建 RESTful API、集成第三方服务、处理并发请求等方面的知识点，并附带详细的文档说明[^4]。 此外还可以探索其他一些流行的框架如 Spring Boot 和 Hibernate 来增强自己的技能集；同时也可以尝试参与社区贡献来获得更丰富的经验。 ```java // 示例代码片段：简单的REST Controller定义 @RestController @RequestMapping("/api/users") public class UserController { @GetMapping("/{id}") public ResponseEntity<User> getUserById(@PathVariable Long id){ User user = userService.findById(id); return new ResponseEntity<>(user, HttpStatus.OK); } } ``` 以上提到的每一个项目都可以作为一个起点去进一步挖掘更多关于Java全栈的信息和技术细节。
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