阿里P8架构师谈：数据库、JVM、缓存、SQL等性能调优方法和原则
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了阿里P8架构师谈：数据库、JVM、缓存、SQL等性能调优方法和原则，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含6640字，纯文字阅读大概需要10分钟。
内容图文
性能优化基本是BAT等一线互联网公司程序员必备的技能，以下为大家完整揭晓性能完整的优化方案和方法：包含web网站调优、数据库、JVM调优、架构调优等方案。
第一：Web网站调优
1、尽可能减少HTTP请求：图片合并 （css sprites），Js脚本文件合并、css文件合并。
2、减少DNS查询
3、将css放在页面最上面，将js放在页面最下面
4、压缩js和css
减少文件体积，去除不必要的空白符、格式符、注释（即对代码进行格式化）
5、把js和css提取出来放在外部文件中
这一条要灵活运用，把js和css提取出来放在外部文件的优点是：减少html体积，提高了js和css的复用性，提高日后的可维护性
缺点：增加了http请求，不过这一点可以通过缓存来解决。
什么情况下将js和css写在页面内呢，可以分为几种情况：js和css代码比较少；这个页面不怎么会访问
6、避免重定向
重定向就是用户请求的页面被转移到了别的地方，浏览器向服务请请求一个页面，服务器告诉浏览器请求的页面已经被转移到另外一个页面，并告知另一个页面地址，浏览器就再发送请求到重定向的地址。这样会增加服务器和浏览器之间的往返次数，影响网站性能。
重定向状态码有：301永久重定向 302临时重定向。304 not modified 并不是真的重定向，它是用来告诉浏览器get请求的文件在缓存中，避免重新下载。
7、移除重复脚本
9、使用ajax缓存
ajax的get和post方法：
只要是浏览器的get请求，浏览器都会使用缓存，对于同一地址的请求，服务器会发送304状态码到浏览器，浏览器就会使用缓存中的数据
post的请求每次都会被执行，浏览器不会缓存
10、使用Gzip压缩
11、使用CDN（内容分发网络）
第二：数据库调优
数据库的调优，总的来说分为以下三部分：
1.SQL调优：主要集中在索引、减少跨表与大数据join查询等。
2.数据库端架构设计优化：
通过读写分离调整对数据库的写操作，通过垂直拆分以及水平拆分（分库分表）来解决数据库端连接池瓶颈等问题。
3.连接池调优
可以通过熟悉连接池的原理，以及具体的连接池监控数据，来不断调试出最终的连接池参数。
第三：通过缓存减少后端压力
目前分布式缓存已经比较成熟，常见的有redis、memcached以及开源的淘宝分布式tair等。
选型考虑
如果数据量小，并且不会频繁地增长又清空（这会导致频繁地垃圾回收），那么可以选择本地缓存。具体的话，如果需要一些策略的支持（比如缓存满的逐出策略），可以考虑Ehcache；如不需要，可以考虑HashMap；如需要考虑多线程并发的场景，可以考虑ConcurentHashMap。
缓存是否会满，缓存满了怎么办？
对于一个缓存服务，理论上来说，随着缓存数据的日益增多，在容量有限的情况下，缓存肯定有一天会满的。如何应对？
① 给缓存服务，选择合适的缓存逐出算法，比如最常见的LRU。
② 针对当前设置的容量，设置适当的警戒值，比如10G的缓存，当缓存数据达到8G的时候，就开始发出报警，提前排查问题或者扩容。
③ 给一些没有必要长期保存的key，尽量设置过期时间。
第四：数据请求改造为异步
使用场景
用户并不关心或者用户不需要立即拿到这些事情的处理结果，这种情况就比较适合用异步的方式处理，这里的原则就是能异步就异步。
常见做法
一种做法，是额外开辟线程，这里可以采用额外开辟一个线程或者使用线程池的做法，在IO线程（处理请求响应）之外的线程来处理相应的任务，在IO线程中让response先返回。
如果异步线程处理的任务设计的数据量非常巨大，那么可以引入阻塞队列BlockingQueue作进一步的优化。具体做法是让一批异步线程不断地往阻塞队列里扔数据，然后额外起一个处理线程，循环批量从队列里拿预设大小的一批数据，来进行批处理（比如发一个批量的远程服务请求），这样进一步提高了性能。
另一种做法，是使用消息队列（MQ）中间件服务，MQ天生就是异步的。
第五：JVM调优
什么时候调？
通过监控系统对一些机器关键指标（gc time、gc count、各个分代的内存大小变化、机器的Load值与CPU使用率、JVM的线程数等）的监控报警，也可以看gc log和jstat等命令的输出，再结合线上JVM进程服务的一些关键接口的性能数据和请求体验，基本上就能定位出当前的JVM是否有问题，以及是否需要调优。
调优工具：
Jconsole，jProfile，VisualVM
Jconsole : jdk自带，功能简单，但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里
JProfiler：商业软件，需要付费。功能强大。详细说明参考这里
VisualVM：JDK自带，功能强大，与JProfiler类似。推荐。
如何调优？
观察内存释放情况、集合类检查、对象树
上面这些调优工具都提供了强大的功能，但是总的来说一般分为以下几类功能
堆信息查看
可查看堆空间大小分配（年轻代、年老代、持久代分配）
提供即时的垃圾回收功能
垃圾监控（长时间监控回收情况）
请点击输入图片描述
查看堆内类、对象信息查看：数量、类型等
对象引用情况查看
有了堆信息查看方面的功能，我们一般可以顺利解决以下问题：
–年老代年轻代大小划分是否合理
–内存泄漏
–垃圾回收算法设置是否合理
线程监控
线程信息监控：系统线程数量。
线程状态监控：各个线程都处在什么样的状态下
Dump线程详细信息：查看线程内部运行情况
死锁检查
热点分析
CPU热点：检查系统哪些方法占用的大量CPU时间
内存热点：检查哪些对象在系统中数量最大（一定时间内存活对象和销毁对象一起统计）
这两个东西对于系统优化很有帮助。我们可以根据找到的热点，有针对性的进行系统的瓶颈查找和进行系统优化，而不是漫无目的的进行所有代码的优化。
快照
快照是系统运行到某一时刻的一个定格。在我们进行调优的时候，不可能用眼睛去跟踪所有系统变化，依赖快照功能，我们就可以进行系统两个不同运行时刻，对象（或类、线程等）的不同，以便快速找到问题
举例说，我要检查系统进行垃圾回收以后，是否还有该收回的对象被遗漏下来的了。那么，我可以在进行垃圾回收前后，分别进行一次堆情况的快照，然后对比两次快照的对象情况。
内存泄漏检查
内存泄漏是比较常见的问题，而且解决方法也比较通用，这里可以重点说一下，而线程、热点方面的问题则是具体问题具体分析了。
内存泄漏一般可以理解为系统资源（各方面的资源，堆、栈、线程等）在错误使用的情况下，导致使用完毕的资源无法回收（或没有回收），从而导致新的资源分配请求无法完成，引起系统错误。
内存泄漏对系统危害比较大，因为他可以直接导致系统的崩溃。
性能调优总结：
大型网站的性能瓶颈大部分瓶颈都在数据库端，所以性能调优总是沿着如何减少对后端的压力来操作，数据库端的瓶颈经常会造成应用端的雪崩（比如：sql查询过长，长事务）等，所以需要及时解决后端性能。
1.通过读写分离、垂直拆分、水平拆分降低对数据库后端的压力。
2.通过优化sql语句，索引等，缩短对sql的查询时间。
2.通过缓存以及CDN来解决对图片、文件等的读操作，避免对数据库产生压力。
3.通过对web端的优化，js、css等压缩，提高大文件读取时间，尽量依赖CDN。
4.还有一个重点就是监控：对JVM、线程、sql查询时间等健康指标就行及时监控，通过监控及时发现瓶颈，及时优化。
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阿里P8架构师谈：数据库、JVM、缓存、SQL等性能调优方法和原则
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