性能优化工具

1、java应用

压测时常观察的内容及工具有（举例java应用）

    压测工具：jmeter

    内存的使用情况：mat，gc日志，vmstat

    IO情况：iostat

    网络情况：netstat

    热点代码：jprofile，btrace，jstack，jstat

    CPU情况：top      

优化的常见手段或模式

     静态化：动态数据和静态数据分离。

     异步化：使用异步化减少主流程中的非关键业务逻辑。

     并行化：使用多线程并发处理，缩短响应时间。

     内存优化：减少对象大小，减少对象创造，数据模型优化

     去重复运算：业务逻辑优化，或者使用缓存

     减少数据库操作：数据冗余，数据缓存等

     缩短数据库事务：短事务，异步化，最终一致性等方式可以考虑

     精简代码逻辑：去除冗余代码，诸如过度设计检查等代码。

     精简日志操作：日志大小要关注，注意IO上的瓶颈；日志太多，说明生成的string也会多，也增加了gc负担等等

结构型优化常见步骤

此部分介绍的内容，在很多网站架构变迁的文章中介绍过，这里通过图的方式展现出来。

每个阶段都有适用的软件架构，基于成本、建设复杂度、维护成本的考虑，不必强求一开始建设很完整的技术体系。

个人认为，性能是驱动应用体系研究的重要驱动力，可以通过下面应用结构演进看出来。

1、单应用时代常见瓶颈先发生在DB

2、单应用时代常见第一个解法是使用缓存（偏向应用级别缓存）

3、单应用时代常见第一个解法是独立缓存服务（集中式缓存，如memcache）

3、单应用集中式部署带来应用集群处理能力提升

4、单应用集中式部署部署后的DB瓶颈

5、单应用集中式部署部署后的DB瓶颈解法（数据库拆分、读写分离）

6、服务化拆分应对更大范围请求量

服务化集群部署模式

两个结构优化的案例

处理单点/网络瓶颈的可行方式

处理数据库连接池瓶颈的可行手段

总结：性能/应用优化的几个趋势