【性能测试】性能分析方法
一、性能分析的常用手段
1、空间换时间，利用内存缓存从磁盘上取出的数据，CPU可以直接访问内存，从而比从磁盘读取数据更高的效率。
2、时间换空间，当空间成为瓶颈的时候，切开数据分批次处理，用更少空间完成任务的处理。
3、分而治之，把任务切分，分开执行。
4、异步处理，业务链路上有任务时间消耗较长，可以拆分业务，减少阻塞影响，常见的异步处理有MQ（消息队列）。
5、并行，用多个进程或者线程同时处理业务，缩短业务处理时间。
6、离用户更近一点，比如CDN技术，把用户请求的静态资源放在离用户更近的地方。
二、性能分析方法
1、自低而上：通过监控硬件及操作系统性能指标来分析性能问题。
2、自顶而下：通过负载生成来观测被测试系统的性能，比如响应时间、吞吐量。
三、性能分析流程
1、检查RT：响应时间
2、检查TPS：每秒完成事务数
3、检查负载机资源消耗，是否有性能问题：CPU使用率
4、检查web服务器的资源消耗：
1）检查CPU的使用率；
2）检查内存的使用情况；
3）检查磁盘使用情况；
4）检查占用的带宽；
5）分析web页面的响应组成
5、检查中间件的配置问题
6、数据库服务器资源消耗分析：
1）检查CPU的使用率；
2）检查内存的使用情况；
3）检查磁盘使用情况；
4）数据库监控
7、SQL分析：
1）定位不合理的sql占比；
2）索引是否正常应用；
3）检查共享sql是否合理范围；
4）检查解析是否合理；
5）检查数据ER结构是否合理；
6）检查数据热点问题；
7）检查数据分布是否合理；
8）检查碎片整理
四、系统性能关注点
1、系统资源
（1）CPU过高：
1）计算量大，比如运算、连接查询、数据统计；
2）非空闲等待，同一资源被不同线程请求，而此资源又需要保证一致性，只能前一个释放后一个再访问，导致等待；
3）过多的系统调用，系统调用操作系统所提供的程序接口；
4）过多的中断，中断是CPU用来响应请求的机制。
（2）内存吃紧，解决办法就是加内存，或者减少不必要的调用。
（3）磁盘繁忙，数据读写频繁。
（4）高并发造成网络拥堵。
2、操作系统
（1）系统负载：load average（CPU的任务队列长度）
（2）系统连接数的控制，操作系统为了安全会限制外部及内部建立TCP连接的数量，在服务器环境需要提供大量的服务，此时需要修改这个TCP连接数的限制。
（3）缓存：操作系统存在缓存机制，内存不够时，有虚拟内存，哲学都是提高IO效率的有效手段。
3、数据库
系统性能的好坏很大部分是由数据库系统、应用数据库设计及如何使用数据库来决定的，简单地把浙西应用系统分为OLTP(联机事务处理系统)与OLAP（联机分析处理系统）两种，以下为OLTP和OLAP的粗略比较：
（1）对于OLTP类型的常规办法是：
1）优化业务过程，尽量减少数据请求，不管是读还是写
2）优化sql语句提交效率
（2）对于OLAP类型的常规办法是：
1）预处理，比如物化、多维数据，先把数据放在后台统计，生成一个较小的数据集，然后程序对物化后的数据进行访问减小系统压力。
2）分而治之，比如并行查询
3）优化语句提高效率
（3）OLTP类型关注点：
1）慢查询
2）大事务
3）死锁
4）DB Time高
5）磁盘IO等待时间
6）对于一些热点数据，可以置入内存，提高响应数据，常见的缓存如memcache、redis等，Hibernate这种ORM模型的框架也提供二级缓存支撑。
4、中间件
J2EE架构的程序多数运行在Tomcat、Jboss、WebLogic、Jetty等中间件上。
（1）JVM：中间件是运行在JVM之上的，我需要监控jvm堆内存使用情况。包括GC频率，线程状态等。Full GC操作是对堆空间进行全面回收，所以频繁得Full GC会影响响应时间。监控线程运行状态主要关注Blocked状态线程，此状态说明当前线程运行相对较慢，长时间的Blocked可能是因为线程阻塞，甚至造成死锁。
（2）Thread pool：中间件在接收用户请求时为了节省建立连接、销毁连接的资源消耗，设计建立线程池，需要监控其使用情况，一般超过使用率时，可以考虑加大连接池数量。
（3）DB Connections pool：为了节省程序与DB建立连接、释放连接的资源消耗，设计数据库连接池，一般超过使用率时，可以考虑加大连接池数量。
Thread pool和DB Connections pool，我们都可以通过netstat命令统计其连接数。
5、应用程序
不同的架构存在不同的性能短板，抽象层次越高（低层封装程度越高），开发效率越高，对开发人员的要求越低，性能风险越高。往往性能风险都会集中在这一层次。我们常见的SSH架构是MVC模型。展现层view复制展现的内容，Controller负责请求接收，前台逻辑跳转；Model层实现业务逻辑，返回数据；数据层负责与数据库打交道。
6、web服务
关注点：
（1）页面的Size：动态数据、CSS、JS、图片等的大小
（2）隐藏的，无用的数据传输
web性能优化方向：
（1）页面静态化，先进行静态化然后提供访问，减少DB的负担
（2）减少页面的size
（3）砍掉无用的请求，无用的数据传输
（4）对数据做异步处理，事情分为多步，先完成优先级高的事情
（5）智能DNS及CDN加速，让响应数据里用户更近，回避缓解网络瓶颈
