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环境准备
JDK — 工具
JDK#xff08;Java Development Kit#xff09; 是用于开发 Java 应用程序的软件开发工具集合#xff0c;包括了 Java 运行时的环境#xff08;JRE#xff09;、解释器#xff08;Java#xff09;、编译器…环境准备性能指标基础知识
环境准备
JDK — 工具
JDKJava Development Kit 是用于开发 Java 应用程序的软件开发工具集合包括了 Java 运行时的环境JRE、解释器Java、编译器javac、Java 归档jar、文档生成器Javadoc等工具。简单的说我们要开发 Java 程序就需要安装某个版本的 JDK 工具包。
JRE — 环境
JREJava Runtime Enviroment 提供 Java 应用程序执行时所需的环境由 Java 虚拟机JVM、核心类、支持文件等组成。简单的说我们要是想在某个机器上运行 Java 程序可以安装 JDK也可以只安装 JRE后者体积比较小。
JVM — 虚拟机
Java Virtual MachineJava 虚拟机有三层含义分别是
JVM规范要求满足 JVM 规范要求的一种具体实现一种计算机程序一个 JVM 运行实例在命令提示符下编写 Java 命令以运行 Java 类时都会创建一个 JVM 实例我们下面如果只记到 JVM 则指的是这个含义如果我们带上了某种 JVM 的名称比如说是 Zing JVM则表示上面第二种含义。
JDK 与 JRE、JVM 之间的关系
就范围来说JDK JRE JVM
JDK JRE 开发工具JRE JVM 类库
通过 JDK 开发的程序编译以后可以打包分发给其他装有 JRE 的机器上去运行。而运行的程序则是通过 Java 命令启动的一个 JVM 实例代码逻辑的执行都运行在这个 JVM 实例上。
常用性能指标
系统性能诊断
分析系统性能问题 比如是不是达到了我们预期性能指标判断资源层面有没有问题JVM 层面有没有问题系统的关键处理流程有没有问题业务流程是否需要优化通过工具收集系统的状态日志包括打点做内部的指标收集监控并得出关键性能指标数据也包括进行压测得到一些相关的压测数据和性能内部分析数据根据分析结果和性能指标进行资源配置调整并持续进行监控和分析以优化性能直到满足系统要求达到系统的最佳性能状态。
性能相关资源
CPUCPU 是系统最关键的计算资源在单位时间内有限也是比较容易由于业务逻辑处理不合理而出现瓶颈的地方浪费了 CPU 资源和过渡消耗 CPU 资源都不是理想状态我们需要监控相关指标内存内存则对应程序运行时直接可使用的数据快速暂存空间也是有限的使用过程随着时间的不断的申请内存又释放内存好在 JVM 的 GC 帮我们处理了这些事情但是如果 GC 配置的不合理一样会在一定的时间后产生包括 OOM 宕机之类的各种问题所以内存指标也需要关注IO存储网络CPU 在内存中把业务逻辑计算以后为了长期保存就必须通过磁盘存储介质持久化如果多机环境、分布式部署、对外提供网络服务能力那么很多功能还需要直接使用网络这两块的 IO 都会比 CPU 和内存速度更慢所以也是我们关注的重点。
衡量系统性能维度
延迟(Latency) 一般衡量的是响应时间(Response Time)比如平均响应时间。但是有时候响应时间抖动的特别厉害也就是说有部分用户的响应时间特别高这时我们一般假设我们要保障 95% 的用户在可接受的范围内响应从而提供绝大多数用户具有良好的用户体验这就是延迟的95线P95平均 100 个用户请求中 95 个已经响应的时间同理还有99线最大响应时间等95 线和 99 线比较常用用户访问量大的时候对网络有任何抖动都可能会导致最大响应时间变得非常大最大响应时间这个指标不可控一般不用。吞吐量(Throughput) 一般对于交易类的系统我们使用每秒处理的事务数(TPS)来衡量吞吐能力对于查询搜索类的系统我们也可以使用每秒处理的请求数QPS。系统容量(Capacity) 也叫做设计容量可以理解为硬件配置成本约束。
性能指标分类
业务需求指标如吞吐量(QPS、TPS)、响应时间(RT)、并发数、业务成功率等。资源约束指标如 CPU、内存、I/O 等资源的消耗情况。
可采用的手段和方式包括
使用 JDWP 或开发工具做本地/远程调试系统和 JVM 的状态监控收集分析指标性能分析: CPU 使用情况/内存分配分析内存分析: Dump 分析/GC 日志分析调整 JVM 启动参数GC 策略等等
性能调优总结
制定指标收集数据找瓶颈然后分析解决瓶颈问题通过这些手段找当前的性能极限值。压测调优到不能再优化了的 TPS 和 QPS就是极限值。知道了极限值我们就可以按业务发展测算流量和系统压力以此做容量规划准备机器资源和预期的扩容计划。在系统的日常运行过程中持续观察逐步重做和调整以上步骤长期改善改进系统性能。
基础知识
常见的编程语言类型 机器语言利用二进制编码进行指令的发送能够被计算机快速地识别其灵活性相对较高且执行速度较为可观机器语言与汇编语言之间的相似性较高但由于具有局限性所以在使用上存在一定的约束性。汇编语言主要是以缩写英文作为标符进行编写的运用汇编语言进行编写的一般都是较为简练的小程序其在执行方面较为便利但汇编语言在程序方面较为冗长所以具有较高的出错率。高级语言是由多种编程语言结合之后的总称其可以对多条指令进行整合将其变为单条指令完成输送其在操作细节指令以及中间过程等方面都得到了适当的简化所以整个程序更为简便具有较强的操作性而这种编码方式的简化使得计算机编程对于相关工作人员的专业水平要求不断放宽。简言之 机器语言是直接给机器执行的二进制指令每种 CPU 平台都有对应的机器语言。汇编语言则相当于是给机器执行的指令按照人可以理解的助记符表示这样代码就非常长但是性能也很好。高级语言则是为了方便人来理解进而快速设计和实现程序代码一般跟机器语言和汇编语言的指令已经完全没有关系了代码编写完成后通过编译或解释转换成汇编码或机器码之后再传递给计算机去执行。 高级语言分类 按有无虚拟机 有虚拟机JavaLuaRuby部分 JavaScript 的实现等等无虚拟机CCC#Golang以及大部分常见的编程语言 按照变量是不是有确定的类型还是类型可以随意变化来划分 静态类型JavaCC 等等动态类型所有脚本类型的语言 按照是编译执行还是解释执行可以分为 编译执行CCGolangRustC#JavaScalaClojureKotlinSwift 等等解释执行JavaScript 的部分实现和 NodeJSPythonPerlRuby 等等 按照语言特点分类 面向过程CBasicPascalFortran 等等面向对象CJavaRubySmalltalk 等等函数式编程LISP、Haskell、Erlang、OCaml、Clojure、F# 等等。 关于跨平台、运行时Runtime与虚拟机VM 脚本语言直接使用不同平台的解释器执行称之为脚本跨平台平台间的差异由不同平台上的解释器去解决。这样的话代码很通用但是需要解释和翻译效率较低。编译型语言的代码跨平台同一份代码需要被不同平台的编译器编译成相应的二进制文件然后再去分发和执行不同平台间的差异由编译器去解决。编译产生的文件是直接针对平台的可执行指令运行效率很高。但是在不同平台上编译复杂软件依赖配置可能会产生很多环境方面问题导致开发和维护的成本较高。编译型语言的二进制跨平台同一份代码先编译成一份通用的二进制文件然后分发到不同平台由虚拟机运行时来加载和执行这样就会综合另外两种跨平台语言的优势方便快捷地运行于各种平台虽然运行效率可能比起本地编译类型语言要稍低一点。 而这些优缺点也是 Java 虚拟机的优缺点。
