【深度挖掘Java性能调优】「底层技术原理体系」深入挖掘和分析如何提升服务的性能以及执行效率（性能三大定律）

前提介绍

本篇文章全面介绍了性能优化技术，旨在帮助读者了解性能概念以及性能优化的基本思路和方法。通过掌握这些内容，读者将能够对性能问题进行系统分析，提升应用程序的性能。

知识要点

• 评价性能的主要指标
• 木桶原理的概念及其在性能优化中的应用
• Amdahl定律的含义
• 性能调优的层次
• 系统优化的一般步骤和注意事

性能概述

许多人经常会抱怨程序为什么总是那么慢，它到底在干什么？时间都花到哪里去了？这些问题常常让人困扰。如果你也有类似的经历，那么很可能你的程序存在性能问题。相比功能性问题，性能问题有时可能被忽视或将就过去。然而，严重的性能问题有可能导致程序瘫痪、假死甚至崩溃。因此，了解性能的各种表现和指标非常重要。

教你看懂程序的性能

对于客户端程序而言，低劣的性能将严重影响用户体验。用户会不断抱怨界面停顿、抖动、响应迟钝等问题。

案例介绍

• 一个典型的例子是Eclipse IDE，在执行Full GC时会导致程序假死，这一问题被许多开发人员所诟病。对于服务器程序来说，性能问题更加重要，许多后台服务器软件都有自己的性能目标。
• 以Web服务器为例，服务器的响应时间和吞吐量是两个重要的性能指标。当服务器面临巨大的访问压力时，可能会出现响应时间延长、吞吐量下降甚至内存溢出导致崩溃等问题。

上述这两个案例这些都是性能调优需要解决的问题。

性能指标

一般来说，程序的性能可以从以下几个方面来评估：

• 执行速度：程序的反应是否迅速，响应时间是否足够短。
• 内存分配：内存分配是否合理，是否过多消耗内存或存在内存泄漏。
• 启动时间：程序从启动到正常处理业务所需的时间。
• 负载承受能力：当系统承受压力增加时，系统的执行速度和响应时间是否能平稳上升。

性能的参考指标

为了进行科学的性能分析，对性能指标进行定量评估是非常重要的。目前，可以用于定量评估的性能指标包括：

• 执行时间：代码从开始运行到结束所使用的时间。
• CPU占用时间：函数或线程占用CPU的时间。
• 内存分配：程序在运行时所使用的内存空间。
• 磁盘吞吐量：描述磁盘的使用情况。
• 网络吞吐量：描述网络的使用情况。
• 响应时间：系统对某个用户行为或事件做出响应的时间。响应时间越短，性能越好。

处理器（CPU）：在需要大量计算的应用中，CPU的处理能力可能成为系统的瓶颈。

内存（RAM）：在需要大量数据处理和存储的应用中，内存的容量和速度可能成为系统的瓶颈。

磁盘（硬盘或固态硬盘）：在需要频繁进行数据读写的应用中，磁盘的读写速度可能成为系统的瓶颈。

网络带宽：在需要大量数据传输的分布式系统中，网络带宽的限制可能成为系统的瓶颈。

性能瓶颈（木桶原理）

木桶原理又称"短板理论"，其核心思想是：---一只木桶盛水的多少，并不取职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，如下图所示： 根据木桶原理，一个系统的最终性能受限于其性能最差的组件因此，为了提升系统整体的性能，需要集中精力对性能最差的组件进行优化，而不是将注意力放在性能良好的组件上。这意味着系统的整体性能会受到性能最差组件的制约，只有通过改进和优化这些性能最差的组件，我们才能最大程度地提升系统的性能。因此，在进行性能优化时，我们需要聚焦于系统中最薄弱的环节，以实现整体性能的最大化优化。 即使系统具有丰富的内存资源和CPU资源，但如果磁盘IO性能低下，那么系统的整体性能将取决于当前最慢的磁盘IO速度，而不是当前最优的CPU或内存。在这种情况下，优化内存或CPU资源是无用的，只有通过提高磁盘IO性能才能对系统的整体性能进行优化。因此，磁盘IO成为系统的性能瓶颈。

性能分析三大定律

Amdahl定律

Amdahl定律以计算机架构师 Gene Amdahl 命名，是并行计算中的一个基本原理，它量化了程序在多个处理器上执行时的潜在速度提升。它有助于深入了解并行化的局限性，并帮助优化并行计算系统的性能。

它主要讨论了加速比（speedup）的问题，推算初整个系统的最大预期改进的最大预期改进。

计算公式

Amdahl指出，程序的加速受限于程序中无法并行化的部分。其数学表达式为：

Speedup  = 1 / [(1 - P) + (P / N)]

参数解释

• Speedup：是程序并行化后性能的提升。
• P：是可并行化的程序比例。
• N：是用于并行执行的处理器或线程数。

根据Amdahl定律，可实现的最大速度提升与程序中不可并行化的部分成反比。即使有无限多的处理器，速度提升也会受到程序顺序部分的限制。

Amdahl定律强调了识别和优化程序关键顺序部分以实现显著提速的重要性。如果程序中不可并行的部分较多，那么只关注程序的并行化可能不会带来实质性的性能提升。

案例分析

例如，假设一个程序 80% 的代码可以并行化（P = 0.8），如果我们在 10 个处理器（N = 10）上执行这个程序，应用阿姆达尔定律，我们可以计算出最大加速度如下：

加速度 = 1 / [(1 - 0.8) + (0.8 / 10)] 。
= 1 / (0.2 + 0.08)
= 1 / 0.28 ≈ 3.57

上面的结果意味着，即使使用 10 个处理器，我们所能达到的最大速度也比顺序执行快约 3.57 倍。

定律总结

Amdahl定律的重要性在于它提醒我们，如果程序中存在大量的顺序执行部分，即不可并行化的部分，那么即使将其余部分并行化，也无法获得线性的性能提升。

Gustafson定律

Gustafson定律认为随着处理器个数的增加，计算总量可以同时增加，从而实现更高的性能。如果现实情况符合Gustafson定律的假设前提，那么软件的性能将可以随着处理器个数的增加而增加。

与Amdahl定律相对立

Gustafson假设是与阿姆达尔定律相对的一种观点，它认为随着处理器个数的增加，计算总量可以同时增加，从而实现更高的性能。与阿姆达尔定律关注固定问题规模下的性能提升不同，Gustafson定律关注的是在可扩展问题上的性能提升。

Gustafson的逻辑公式

根据Gustafson定律，加速系数（Speedup）几乎与处理器个数成正比，而不是受到不可并行化部分的限制。这意味着，随着处理器个数的增加，计算总量可以线性地增加，而不是受到串行部分的限制。

speedUp = N * C * M

• N：物理内核数
• C：主频数值
• M：逻辑内核数

一般而言，在实际应用中，需要综合考虑问题的特性和并行化策略，以确定最佳的性能优化方法。

Sun-Ni定律

Sun-Ni定律是一种关于计算资源利用和问题规模的原则，它强调充分利用存储空间等计算资源，并尽量增大问题规模以产生更好和更精确的解决方案。

深入分析Sun-Ni

根据Sun-Ni定律，通过充分利用计算资源，特别是存储空间，可以提高问题求解的质量和准确性。存储空间在计算中起着重要的作用，可以用于存储中间结果、数据结构和算法所需的信息等。通过充分利用存储空间，可以提供更多的计算资源来处理问题，从而产生更好的解决方案。

Sun-Ni定律还强调尽量增大问题规模

通过增大问题规模，可以更全面地考虑问题的各个方面，并提供更准确的解决方案。较大的问题规模可以提供更多的数据和信息，使得算法和模型能够更好地捕捉问题的复杂性和细节，从而得到更精确的结果。

定律总结

Sun-Ni定律指出了充分利用存储空间等计算资源，并尽量增大问题规模以产生更好和更精确的解决方案的重要性。通过充分利用计算资源和增大问题规模，可以提高问题求解的质量、准确性和全面性。

课外知识普及

谈到并发技术，不可避免地要提及Doug Lea，他是当今世界上并发程序设计领域的先驱和知名学者。Doug Lea是util.concurrent包的作者，他为并发编程领域做出了突出的贡献，并参与制定了JSR166规范。他的工作对于推动并发编程的发展和实践起到了重要的推动作用。 图书著作《Concurrent Programming in Java: Design Principles and Patterns》以及其两篇论文《A Scalable Elimination-based Exchange Channel》和《Scalable Synchronous Queues》是非阻塞同步算法领域的经典文章。其中，《A Scalable Elimination-based Exchange Channel》和《Scalable Synchronous Queues》论文被公认为非阻塞同步算法的重要篇章。

此外，该著作还有另一个重要影响，即A fork/join framework，这一架构对Java 7的发展产生了深远的影响。