一、流程圖
在上述通用流程的四個步驟當中，步驟2和3我們會在接下來兩個部分重點進行介紹。首先我們來看一下，在准備階段和測試階段，我們需要做一些什么。
二、准備階段
首先，需要對我們進行調優的對象進行詳盡的了解，所謂知己知彼，百戰不殆。
a. 對性能問題進行粗略評估，過濾一些因為低級的業務邏輯導致的性能問題。譬如，線上應用日志級別不合理，可能會在大流量時導致 CPU 和磁盤的負載飆高，這種情況調整日志級別即可；
b. 了解應用的的總體架構，比如應用的外部依賴和核心接口有哪些，使用了哪些組件和框架，哪些接口、模塊的使用率較高，上下游的數據鏈路是怎么樣的等；
c. 了解應用對應的服務器信息，如服務器所在的集群信息、服務器的 CPU/內存信息、安裝的 Linux 版本信息、服務器是容器還是虛擬機、所在宿主機混部后是否對當前應用有干擾等；
其次，我們需要獲取基准數據，然后結合基准數據和當前的一些業務指標，確定此次性能優化的最終目標。
a. 使用基准測試工具獲取系統細粒度指標。可以使用若干 Linux 基准測試工具（eg. jmeter、ab、loadrunnerwrk、wrk等），得到文件系統、磁盤 I/O、網絡等的性能報告。除此之外，類似 GC、Web 服務器、網卡流量等信息，如有必要也是需要了解記錄的；
b. 通過壓測工具或者壓測平台（如果有的話），對應用進行壓力測試，獲取當前應用的宏觀業務指標，譬如：響應時間、吞吐量、TPS、QPS、消費速率（對於有 MQ 的應用）等。壓力測試也可以省略，可以結合當前的實際業務和過往的監控數據，去統計當前的一些核心業務指標，如午高峰的服務 TPS。
二、測試階段
進入到這一階段，說明我們已經初步確定了應用性能瓶頸的所在，而且已經進行初步的調優了。檢測我們調優是否有效的方式，就是在仿真的條件下，對應用進行壓力測試。注意：由於 Java 有 JIT（just-in-time compilation）過程，因此壓力測試時可能需要進行前期預熱。如果壓力測試的結果符合了預期的調優目標，或者與基准數據相比，有很大的改善，則我們可以繼續通過工具定位下一個瓶頸點，否則，則需要暫時排除這個瓶頸點，繼續尋找下一個變量。
a. 性能瓶頸點通常呈現 2/8 分布，即80%的性能問題通常是由20%的性能瓶頸點導致的，2/8 原則也意味着並不是所有的性能問題都值得去優化；
b. 性能優化是一個漸進、迭代的過程，需要逐步、動態地進行。記錄基准后，每次改變一個變量，引入多個變量會給我們的觀測、優化過程造成干擾；
c. 不要過度追求應用的單機性能，如果單機表現良好，則應該從系統架構的角度去思考; 不要過度追求單一維度上的極致優化，實際環境是多系統、多服務的整體架構在工作，如可能過度追求 CPU 的性能而忽略了內存方面的瓶頸；
d. 選擇合適的性能優化工具，可以使得性能優化取得事半功倍的效果；
e. 整個應用的優化，應該與線上系統隔離，新的代碼上線應該有降級方案。
三、瓶頸點分析工具箱
性能優化其實就是找出應用存在性能瓶頸點，然后設法通過一些調優手段去緩解。性能瓶頸點的定位是較困難的，快速、直接地定位到瓶頸點，需要具備下面兩個條件：
-
恰到好處的工具；
-
一定的性能優化經驗。
工欲善其事，必先利其器，我們該如何選擇合適的工具呢？不同的優化場景下，又該選擇那些工具呢？
首選，我們來看一下大名鼎鼎的「性能工具(Linux Performance Tools-full)圖」，想必很多工程師都知道，它出自系統性能專家 Brendan Gregg。該圖從 Linux 內核的各個子系統出發，列出了我們在對各個子系統進行性能分析時，可使用的工具，涵蓋了監測、分析、調優等性能優化的方方面面。除了這張全景圖之外，Brendan Gregg 還單獨提供了基准測試工具(Linux Performance Benchmark Tools)圖、性能監測工具(Linux Performance Observability Tools)圖等，更詳細的內容請參考 Brendan Gregg 的網站說明。
上面這張圖非常經典，是我們做性能優化時非常好的參考資料，但事實上，我們在實際運用的時候，會發現可能它並不是最合適的，原因主要有下面兩點：
1）對分析經驗要求較高。上面這張圖其實是從 Linux 系統資源的角度去觀測性能指標的，這要求我們對 Linux 各個子系統的功能、原理要有所了解。舉例：遇到性能問題了，我們不會拿每個子系統下的工具都去試一遍，大多數情況是：我們懷疑某個子系統有問題，然后根據這張圖上列舉的工具，去觀測或者驗證我們的猜想，這無疑拔高了對性能優化經驗的要求；
2）適用性和完整性不是很好。我們在分析性能問題時，從系統底層自底向上地分析是較低效的，大多數時候，從應用層面去分析會更加有效。性能工具(Linux Performance Tools-full)圖只是從系統層一個角度給出了工具集，如果從應用層開始分析，我們可以使用哪些工具？哪些點是我們首先需要關注的？
鑒於上面若干痛點，下面給出了一張更為實用的「性能優化工具圖譜」，該圖分別從系統層、應用層（含組件層）的角度出發，列舉了我們在分析性能問題時首先需要關注的各項指標（其中?標注的是最需要關注的），這些點是最有可能出現性能瓶頸的地方。需要注意的是，一些低頻的指標或工具，在圖中並沒有列出來，如 CPU 中斷、索引節點使用、I/O事件跟蹤等，這些低頻點的排查思路較復雜，一般遇到的機會也不多，在這里我們聚焦最常見的一些就可以了。
對比上面的性能工具(Linux Performance Tools-full)圖，下圖的優勢在於：把具體的工具同性能指標結合了起來，同時從不同的層次去描述了性能瓶頸點的分布，實用性和可操作性更強一些。系統層的工具分為CPU、內存、磁盤（含文件系統）、網絡四個部分，工具集同性能工具(Linux Performance Tools-full)圖中的工具基本一致。組件層和應用層中的工具構成為：JDK 提供的一些工具 + Trace 工具 + dump 分析工具 + Profiling 工具等。
這里就不具體介紹這些工具的具體用法了，我們可以使用 man 命令得到工具詳盡的使用說明，除此之外，還有另外一個查詢命令手冊的方法：info。info 可以理解為 man 的詳細版本，如果 man 的輸出不太好理解，可以去參考 info 文檔，命令太多，記不住也沒必要記住：
上面這張圖該如何使用？下期再詳細分享
四、常見調優思路有哪些？
在通過工具得到異常指標，初步定位瓶頸點后，如果進一步進行確認和調優？我們在這里提供一些可實踐、可借鑒、可參考的性能調優「套路」，即：如何在眾多異常性能指標中，找出最核心的那一個，進而定位性能瓶頸點，最后進行性能調優。以下會按照代碼、CPU、內存、網絡、磁盤等方向進行組織，針對對某一各優化點，會有系統的「套路」總結，便於思路的遷移實踐。
1、代碼相關
遇到性能問題，首先應該做的是檢查否與業務代碼相關——不是通過閱讀代碼解決問題，而是通過日志或代碼，排除掉一些與業務代碼相關的低級錯誤。性能優化的最佳位置，是應用內部。
2、 CPU 相關
我們更應該關注 CPU 負載，CPU 利用率高一般不是問題，CPU 負載 是判斷系統計算資源是否健康的關鍵依據。
3、內存相關
內存分為系統內存和進程內存（含 Java 應用進程），一般我們遇到的內存問題，絕大多數都會落在進程內存上，系統資源造成的瓶頸占比較小。對於 Java 進程，它自帶的內存管理自動化地解決了兩個問題：如何給對象分配內存以及如何回收分配給對象的內存，其核心是垃圾回收機制。
4、磁盤I/O和網絡I/O
以上是性能優化的流程詳解，下篇再詳細分享《性能常用優化工具實戰》