JVM-环境准备&性能指标&基础知识

2023-09-21 20:32:13

环境准备&性能指标&基础知识

环境准备

JDK — 工具

JDK（Java 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

JRE（Java 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 Machine（Java 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

  1. 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；
  2. 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；
  3. 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：

  • CPU：CPU 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：Java，Lua，Ruby，部分 JavaScript 的实现等等
      • 无虚拟机：C，C++，C#，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：Java，C，C++ 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：C，C++，Golang，Rust，C#，Java，Scala，Clojure，Kotlin，Swift 等等
      • 解释执行：JavaScript 的部分实现和 NodeJS，Python，Perl，Ruby 等等
    • 按照语言特点分类
      • 面向过程：C，Basic，Pascal，Fortran 等等；
      • 面向对象：C++，Java，Ruby，Smalltalk 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。
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