Java程序性能优化——性能指标

性能概述

        为什么程序总是那么慢？它现在到底在干什么？时间都花到哪里去了?也许，你经常会抱怨这些问题。如果是这样，那说明你的程序出了性能问题。和功能性问题相比，性能问题在有些情况下，可能并不算什么太大的问题，将就一下，就过去了！但是，严重的性能问题会导致程序瘫痪、假死。直至崩溃。本节就先来认识性能的各种表现和指标。

看懂程序的性能
       读客户端程序而言，拙劣的性能会严重影响用户体验：界面停顿、抖动(非动作特效)、响应迟钝等问题会遭到用户不停的抱怨。一个典型的例子就是Eclipse IDE工具在Full GC时会出现程序假死现象，相信一定不少开发人员所诟病。对于服务器程序来说，性能问题则更为重要，相信不少后台服务软件都有各自的性能目标。以Web服务器为例，服务器的响应时间、吞吐量下降，甚至是抛出内存溢出异常而崩溃。这些问题，都是性能调优需要解决的。
一般来说，程序的性能通过以下几个方面来表现：
□执行速度：程序的反应是否迅速，响应的时间是否足够短。
□内存分配：内存分配是否合理，是否过多地消耗内存或者存在泄漏。
□启动时间：程序从运行到可以正常处理业务需要花费多长时间。

□负载承受能力：当系统压力上升时，系统的执行速度、响应时间的上升曲线是否平缓。

性能的参考指标
         为了能够科学地进行性能分析，对性能指标进行定量评测是很重要的。目前，一些可以用于定量评测的性能指标有：
□执行时间：一段代码从开始运行到运行结束，所使用的时间。
□CPU时间：函数或者线程占用CPU的时间。
□内存分配：程序在运行时占用的内存空间。
□硬盘吞吐量：描述I/O的使用情况。
□网络吞吐量：描述网络的使用情况。

□响应时间：系统对某用户行为或者事件做出应答的时间。响应时间越短，性能越好。

木桶原理与性能瓶颈
       木桶原理又称“短板理论”，其核心思想是：一个木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木块，而是取决于桶壁上最短的那块。将这个理论应用到系统性能优化上，可以这么理解，即使系统拥有充足的内存资源和CPU资源，但是如果磁盘I/O性能低下，那么系统的总体性能是取决于当前最慢的磁盘I/O速度，而不是当前最优越的CPU或内存。在这种情况下，如果需要进一步提升系统性能，优化内存或者CPU资源都是毫无用处的。只有提高磁盘I/O性能才能对系统的整体性能进行优化，而此时，磁盘的I/O就是系统的性能瓶颈。
注：根据木桶原理，系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件，因此，为了提升系统整体性能，必须对系统中变现最差的组件进行优化，而不是对系统中表现良好的组件进行优化。
        根据应用的特点不同，任何计算机资源都有可能成为系统瓶颈。其中，最有可能成为系统瓶颈的计算资源如下。
        1.磁盘I/O：由于磁盘I/O读写的速度要比内存满很多，程序在运行过程中，如果需要等待磁盘I/O完成，那么低效的I/O操作会拖累整个系统。
        2.网络操作：对网络数据进行读写的情况与磁盘I/O类似。由于网络环境的不确定性，尤其是对互联网上数据的读写，网络操作的速度可能比本地磁盘I/O更慢。因此，如不加特殊处理，也极可能成为系统瓶颈。
        3.CPU：对计算资源要求较高的应用，由于其长时间、不间断地大量占用CPU资源，那么对CPU的争夺将导致性能问题。如科学计算、3D渲染等对CPU需求旺盛的应用。
        4.异常：对Java应用来说，异常的捕获和处理是非常消耗资源的。如果程序高频率地进行异常处理，则整体性能便会明显下降。
       5.数据库：大部分应用程序都离不开数据库，而海量数据的读写可能是相当费时的。而应用程序可能需要等待数据库操作完成或者返回请求的结果集，那么缓慢的同步操作将成为系统瓶颈。
       6.锁竞争：对高并发程序来说，如果存在激烈的锁竞争，无意识对性能极大的打击。锁竞争将会明显增加线程上下文切换的开销。而且，这些开销都是与应用需求无关的系统开销，白白占用宝贵的CPU资源，却不带任何好处。

       7.内存：一般来说，只要应用程序设计合理，内存在读写速度上不太可能成为性能瓶颈。除非应用程序进行了高频率的内存交换和扫描，但这些情况比较少见。使内存制约系统性能的最可能的情况是内存大小不足。与磁盘相比，内存的大小似乎小的可怜，这就意味着应用软件只能尽可能将常用的核心数据读入内存，这在一定程度上降低了系统性能。

Amdahl定律
       Amdahl定律是计算机科学中非常重要的定律，它定义了串行系统并行化后加速比的计算公式和理论上限。加速比定义：加速比=优化前系统耗时/优化后系统耗时所谓加速比，就是优化前的耗时与优化后耗时的比值。加速比越高，表明优化效果越明显。Amdahl定律给出了加速比与系统并行度和处理器数量的关系。假设加速比为Speedup，系统内必须串行化的程序比重为F，CPU处理器数量N，则有：

Speedup≤ 1/(F+(1-F)/N)

例：在双核处理器下，某程序执行步骤包含5个步骤，其中3个步骤是必须串行，因此其串行化比重为F=3/5=0.6，N=2。根据这个公式，如果CPU处理器数量趋于无穷，那么加速比与系统的串行化率成反比，如果系统中必须有50%代码串行执行，那么系统的最大加速比为2。

注：根据Amdahl定律，使用多核CPU对系统进行优化，优化的效果取决于CPU的数量以及系统中的串行化比重，CPU数量越多，串行化比重越低，则优化效果越好，仅提高CPU数量而不降低程序的串行化比重，也无法提高系统性能。

以上文字整理自：  [Java程序性能优化-.让你的Java程序更快、更稳定].葛一鸣等编著

【转载使用，请注明出处：http://blog.csdn.net/mahoking】