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性能优化是降低成本的手段之一，每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化，一方面提升系统性能，另外一方面对腐化的代码进行清理。本文结合业务平台性能优化的经验，探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。

作者 | 岱泽

来源 | 阿里云开发者公众号

性能优化是降低成本的手段之一，每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化，一方面提升系统性能，另外一方面对腐化的代码进行清理。现结合业务平台性能优化的经验，探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。性能优化本质上是对资源的合理利用，将更珍贵的资源用在更重要【我爱线报网】的业务上，从而实现资源的充分利用，资源的合理利用。性能优化的对象包括业务运行的容器、业务依赖的中间件、业务依赖的数据库存储的优化，性能优化包括两部分：一、发现需要性能优化的点；二、改造代码设计实现性能优化；

CPU的开销，有限的cpu无法支撑更大的业务 （性能问题）CPU利用不充分，有限的CPU，无法更好的支撑业务（RT问题）

一、发现需要性能优化的点

对于业务容器来说，需要性能优化的点，往往是对系统开销最大的业务方法，这部分代码功能上并没有任何问题，但在性能上并不是最优，在资源比较充足的情况下，这部分逻辑并不会导致性能问题，但当系统压力比较大，或者业务流量比较高的情况下，这部分就会成为压力最大的点【我爱线报网】。

1） 放大系统的流量

将流量在部分容器上做放大，利用工具采集系统中的堆栈及性能数据。放大系统流量的情况下，需要提前关闭应用及容器的限流，可以利用Sentinel脚本调整。

### 取消限流 2.X curl http://localhost:8719/switchSet?value=false ### 取消限流 3.X curl http://localhost:8718/setSwitch?value=false

一、Duct引流验证

Duct引流， duct调整某一台机器的CS权重，将其他容器的流量引流到对应的ip上，从而实现压力的放大。

二、Amazon构造压测数据验证

Amazon压测，根据特定的业务场景【我爱线报网】，构造压测压测数据，压测模型，在gray4环境中打一部分压测流量，利用压测流量将系统的负载打高。Amazon更适用于大促场景下的性能优化，能确定某些接口的比例，及场景的比例。

2) 利用工具采集系统热点

系统负载流量增加后，各个环节的系统性能消耗都会被放大，此时利用工具可以分析系统的性能情况。系统分析工具会带来系统压力增加，非必要情况下，尽量在隔离环境统计数据。

Arthas性能数据采集

Arthas提供了非常多的工具脚本，其中一部分数据组合起来使用，可以很方便的辅助做性能分析及线上问题排查，这里对其中常用的指令及使用场景做汇总。

安装方式：curl -sLk http://ops.jm.taobao.【我爱线报网】org:9999/pandora-web/arthas/install.sh | sh

性能分析及问题分析工具说明

场景一、CPU资源开销分析

利用profiler指令采集应用容器的性能，profiler start 默认采集的CPU的数据， profiler stop 自动dump对应的文件数据。

[arthas@2093]$ profiler start Profiling started [arthas@2093]$ p【我爱线报网】rofilerstop OK profiler output file: /home/admin/ump2/bin/arthas-output/20230213-191902.html [arthas@2093]$ exit

场景二、JVM内存中分配了比较多的对象，但很快回收，希望找到临时对象创建比较频繁的堆栈。

[arthas@2093]$ profiler -e alloc start Profiling started [arthas@2093]$ profiler stop OK profiler output file: /home/admin/ump2/bin/arthas【我爱线报网】–output/20230213-192148.html [arthas@2093]$ exit

场景三、应用启动速度比较慢，希望找到原因。

[arthas@2093]$ profiler start -e wall Profiling started [arthas@2093]$ profiler stop OK profiler output file: /home/admin/ump2/bin/arthas-output/20230213-192812.html [arthas@2093]$

场景四、利用JFR分析JVM整体的运行情况，采集数据用作分析。

[arthas【我爱线报网】@82348]$ jfrstart -n test [arthas@82348]$ jfr stop -r 1 -f /tmp/1.jfr Stop recording 1, The result will be written to: /tmp/1.jfr

天巡数据采集性能数据

工具地址：

https://explorer.alibaba-inc.com/perf/#/profile

天巡功能采集指标说明

注意： 指标采集功能从实现上基本都是在运行的JVM进程上挂载agent，随后对部分代码进行增强及注入，会引起类的退优化及C2编译，本身会导致程序的CPU增高，对【我爱线报网】于性能的采集不能在系统高负载的情况下执行。必要时在仿真环境里执行。

黑屏场景下的性能分析

特殊的环境下，可能无法使用配套的工具，此时应尽量利用JVM及Linux系统中自带的工具，采集数据后，在本地利用工具进行数据分析。

一【我爱线报网】、利用Perf分析系统性能，Perf是linux内核提供的性能分析工具，利用该工具可以很方便的分析整机的性能数据

CPU消耗来自非Java程序的场景，或者希望结合Java程序整体分析系统情况的场景

perf-map-agent.compiled.tgz：

https://yuque.antfin.com/attachments/lark/0/2024/gz/8526/1704162543426-7fcb3be9-4465-475e-8518-4cf6449ca3c8.gz sudo yum -y install perf sh create-java-perf-map.sh # 采集性能数据 sudo perf 【我爱线报网】record -ag # 分析性能数据 sudo perf report

二、利用jstack分析应用的启动情况

分析应用在启动过程中，应用运行的堆栈，进而分析出启动过程中，应用执行耗时最多的热点代码，进而针对性的做启动优化

$cat 1.sh for i in `seq 10000` do /opt/taobao/java/bin/jstack $1 > /tmp/$1.$i.log done

三、利用jmap、jcmd dump数据，相关数据dump出来后，可以进一步通过工具进行分析

/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 he【我爱线报网】lp /opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help CodeCache.dump /opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help Compiler.CodeHeap_Analytics /opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 JVMTI.data_dump /opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help Metaspace.dump /opt/taobao/java/bin/jmap -dump:format=b,file=/tmp/heap.bin 82348

内容剩余60%，完整内容可点击下方链接查看：总结｜性能优化思路及常用工具及手段-阿里云开发者社区

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