摘要： 对于很多开发者而言，性能优化往往成为一个比较棘手的问题。但是为什么大家觉得性能优化难？难又难在哪里呢？当我们知道难在哪里了以后又如何下手去解决呢？本文来自蚂蚁金服的技术专家陈显铭就为大家一一解答。
本文主要会介绍性能评估的一些简单概念以及性能压测/性能瓶颈的识别方法和一些常见的优化方式。虽然内容很多，但是目的在于让大家有个全局的认识；本文虽然深入度上面稍微欠缺，但是足以应对日常的性能分析。
一、为什么大家觉得性能优化难？
很多人觉得性能优化难的原因，其实主要是不知道怎么去做评估，主要表现在一下几个方面
1、不知道性能是什么？
2、不知性能的评估标准是什么？
3、不知道影响性能的相关元素是什么？
4、不知道性能问题的带来的现象是什么？
二、性能优化，必须知道的几个概念
关于性能的几个基础概念就像一把刀，你需要知道他可以用来削水果，还可以用来杀人。
认知，决定了你能拿它干什么，决定了能否识别到本质。
性能调优，就是一条通过现象看本质的认知之路。
三、性能优化中必须知道的几个概念
诸如：
1、 响应时间（RT）
2、 吐出量（QPS/TPS）
3、 资源（CPU、线程等）
详 解
1、QPS概念扫盲概念
QPS：Query Per Second
TPS：Transactions PerSecond
起源：数据库系统中表述性能的重要指标。
现在：对于应用系统而言，现在QPS，TPS的概念有点混淆，泛指系统单位时间的处理能力。
这两个概念是衡量性能很明确的指标，我们用它来泛指单位时间系统的处理能力。但是仅仅知道QPS/TPS的概念，就能做性能分析，性能调优了吗？是哪些因素会影响QPS/TPS？
2、深入理解响应时间组成模型
很多人对响应时间的组成是不清晰，导致不能很好的判断，时间消耗在了什么地方。明白时间消耗的节点是很重要的一件事。
不知道响应时间组成的优化就像是乱枪打鸟。需要明白时间消耗在什么地方，是什么原因造成的消耗。
不要认为只有CPU消耗；更不要认为加CPU核数就可以解决问题。
通常是通过埋点的方式把代码执行切分成一段一段的片段，获取各个节点、各类节点的消耗，用于观察性能情况，定位性能瓶颈点；链路上的埋点，可以配合监控系统统一来看，阿里是自己实现了一个简单的埋点类。
响应时间是程序（进程、线程）在资源（CPU）运行的一个体现。所以，资源和程序运行的载体会影响这个结果。下面深度理解JAVA的线程模型。
3、深入理解线程模型
进程/线程是程序运行的载体，所以深入理解线程的机制有助于帮助性能分析。请看下图
左上的图，是线程几个状态之间的扭转。
左下的图，是线程在锁的争用时候的运行态。
右上的图讲linux中，java主进程、java线程/LWP轻量级进程和CPU调度，CPU绑定运行的模型：
a、线程/进程是操作系统调度的关键资源。
b、理解器运行机制有利于知道一个请求中的运算是消耗在什么节点。CPU只是一个点，其他资源也是会影响线程的执行。
c、多线程情况下，线程不一定是满转的，遇到共享资源争用的时候，会造成阻塞。
线程和CPU是程序运行的宝贵资源。资源不足会造成性能问题；资源富足优惠造成资源浪费。到底匹配多少资源才是最优的呢？
下一步解释最优线程数，如何最优化资源配比，理解资源之间的关系。
4、深度剖析最优线程数
最优线程数定义
- 尽可能保持应用对资源的最大化使用。
- 当线程数较少的时，有压力情况下，可能造成线程资源不足，请求需要等待线程释放后才能处理。
- 当线程数较多的时，线程自身也是需要消耗内存资源的，导致资源的浪费，同时，线程较多的时候对于线程的调度和争用也会影响性能。
5、深度理解瓶颈资源
为了理解瓶颈资源，假设一个业务场景：
下面通过对程序运行态通过图表的方式是呈现出来，便于大家理解瓶颈资源、多资源情况下的线程调度。
以5ms作为一个时间帧。
第1个5ms如下：cpu同时可以运4个线程，因此请求11，21,31,41执行，其余5个请求，等待CPU资源。
第2个5ms如下：cpu同时可以运4个线程，其余5个请求，等待CPU资源。
第3个5ms如下
第4个5ms如下
第5个5ms如下
通过快照图，我可以看到什么？
一个多资源的程序中：对资源的争用表现为对瓶颈资源的争用，性能情况会受制于瓶颈资源。
瓶颈资源可以用水桶原理来解释，如下图。
基于上述对线程、瓶颈资源的梳理，我们很容易提炼出QPS的理论公式，大家可以看下面的公式，如果觉得烧脑，可以多看几遍。
6、深入理解QPS公式
最优线程公式
a、 最优线程数量=线程总时间/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源并行数
b、 一个线程1S可以处理的请求数
c、 1000/线程总时间
QPS公式1：QPS =最优线程数量* 1000/线程总时间
QPS公式2：QPS=1000/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源并行数
这个公式里隐含了一些有趣的解释，大家可以去揣摩下。
7、性能压测：从理解瓶颈到如何识别瓶颈
前面讲的都是理论，很多很多理论，下来大家可以花些时间理解。主要目的是让大家对性能有个可量化的指标衡量，知道指标了，那么下一步就是讲如何获得这些指标，如果通过这些指标发现问题。
接下来的章节，如何识别瓶颈资源，常用的方式是压测，下面是压测模型图（没有讲怎么使用jmeter压测等）
压测模型抽象
性能压测是有方法，有模式，有目标的。如何对压测进行管理，如何创造压力，如何准备被测系统，如何准备压测数据，如何收集压测数据，如何分析压测数据。是要进行稳定压测，还是要进行瓶颈压测等等。性能压测是一件很专业的事情，对于压测，理解压测的组成环境是很重要的，有的时候，压测的环境就是压测瓶颈。
压测环境组成
这里讲两个环境：
1、压力机环境：不要认为压不上去了就是被测系统的问题，曾经也遇到过jmeter处理压测响应数据的性能瓶颈，导致一致压不上去。
2、依赖系统/数据的影响：举个例子比如集群部署后，线上A调用B应用，A是100台，B是1000台；但是线下性能实验室A和B是1：1关系。1：1压测出来的数据是否就是线上的数据呢，这里是有一个问号的。
8、压测需要注意的一些事项
- 理解环境
- 压测环境和线上环境的不同
- 避免压测环境的不同造成压测结果的不可行
- 吞吐量和响应时间的取舍和平衡
- 确定合理的性能预期值
- 适可而止
- 不做过度的优化，在性能和其他因素（架构，可维护性）等的平衡
- 选取合适的压测场景设计用例
- 天花板
- 充分利用资源
- 不过度使用资源
9、从识别瓶颈到如何进行优化
内容可以见下图
如何识别瓶颈？永远也不会废的方法，隔离法和替换法。当你觉得对哪一块怀疑（CPU、IO、线程、压力机、外围系统）的时候，可以快速的使用这些方法识别。
比如你可以使用mock，挡板，更换机器。
这两个方法很简单，比冥思苦想有用多了，所以性能优化，不要把自己逼疯了。优化手段，可以见图中方式，性能优化有一定招式，但是结合具体场景后，有各种取舍，不要一味生搬硬套。
感谢原文作者陈显铭
原文作者为：陈显铭，从事研发工作七年，蚂蚁金服技术专家
