一、怎么确定系统到达了性能瓶颈

1、吞吐量不再随着并发量增加而增加

2、吞吐量下降

3、程序性能指标不达标，包括吞吐量、响应时间、错误率、资源占用率

二、排查思路

分层思路：

 （1）先客户端再服务端
 
 （2）先硬件资源再应用程序
 
 （3）JAVA应用程序：JVM虚拟机层、WEB服务器层、代码层面

1、客户端

 客户端出现瓶颈现象
 
 加大线程数量，请求数不再增加
 
 排查方向
 
 网络带宽、端口占用情况、CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率
 
 优化方法
 
 1、硬件资源不足：增加单机的硬件资源配置
 
 2、单机硬件硬件配置没有优化空间：考虑集群，比如jmeter集群

2、服务端

2.1 网络瓶颈 到达网络瓶颈现象：

网络带宽占满？？请求数增加的情况下，服务器其他资源使用率不高，网络使用率很高

排查方法：

 iperf3: 检测网络速度工具
 
 iftop监控工具：查看每个 某个ip的某个端口号网络使用情况，比如：接收流量、发送流量、总流量、流量峰值、平均流量等
 
 尝试增加网络带宽，查看吞吐量是否增加，如果有增加，说明是网络到达瓶颈，限制了系统性能的提升

优化方法：

 1、增加网络带宽
 
 2、减少数据传输量：比如压缩传输，比如减少不必要的数据传输

2.2 磁盘瓶颈 到达磁盘瓶颈现象：

 1、请求数增加的情况下，服务器其他资源使用率不高，磁盘使用率很高，比如90%以上
 
 2、请求数增加的情况下，服务器其他资源使用率不高，磁盘使用率也不高，可能是磁盘故障了，比如部分不可用，或者磁盘本身的IO性能低，读写速度慢，遇到有大量文件处理，比如图片存储、大量日志、安装了数据库软件等情况，处理速度低，影响整体的性能

排查方法：

 df：磁盘使用情况
 
 dd：粗略估计磁盘IO性能（读写速度），对磁盘的损害较大，不建议多次测试
 
 iotop监控工具：监控磁盘I/O使用情况
 
 优化方法：
 
 1、增加磁盘大小
 
 2、更换读写速度快的磁盘
 
 3、减少数据量：
 压缩图片
 
 控制日志的详细程序，比如生产环境，只输入warn/error的日志，开发测试环境输出info/debug类型的日志
 
 减少mysql中存储的数据量，比如分库分表

2.3、CPU瓶颈 到达CPU瓶颈现象：

 1、吞吐量达到了瓶颈（增加请求，吞吐量不再增加，甚至下降），CPU使用率过高（超过90%、95%，甚至接近100%），其他资源使用率不高
 
 2、并非量不高，但是CPU使用率很高——很可能有代码问题

排查方法：

性能测试-CPU使用率过高问题

排查CPU占用高的代码段，检查代码书写是否有问题，是否可以优化

优化方法：

 1、增加CPU配置，比如增加CPU核数
 
 2、优化程序

2.4 内存瓶颈 到达内存瓶颈现象：

1、吞吐量达到了瓶颈（增加请求，吞吐量不再增加，甚至下降），内存资源占用过高（超过90%、95%，甚至接近100%），其他资源占用率不高

2、并非量不高，但是内存使用率很高——很可能有内存泄漏

可能的原因：

1、缓存问题： 缓存使用不当，导致缓存数据过多占用内存。

2、应用程序内存泄漏：应用程序没有正确释放内存，导致内存泄漏。

3、内存不够

监控方法：

1、top、htop、free ：监控命令

2、promthus+grafana：监控

验证方法：

1、使用内存分析工具，比如MAT，查看是否有内存泄漏——修复内存泄漏后，查看内存使用率是否降低

2、优化缓存策略，设置合理的缓存过期时间，定期清理不再使用的缓存——查看内存使用率是否降低

3、如果代码没有排查出问题，增加内存配置——查看内存使用率是否降低

2.5、web容器配置瓶颈——线程数配置过少 现象：吞吐量到达瓶颈了，cpu使用率不高（<80%）

可疑原因：

程序配置的线程数太少，没有榨干服务器硬件资源。

或者是测试场景中的并发量不够

验证方法：

0. 1. 加大并发 -- 排查性能测试并发不够的问题
   2. 增加线程池大小- 增加之后，性能是否有提升

修改线程数配置方法：

springboot
    -Dserver.tomcat.max-threads=100
        最多线程数
        默认 200
    -Dserver.tomcat.min-spare-threads=100
        最少线程数
        默认 10
    -Dserver.tomcat.max-connections=100
        总链接数量
        默认 10000
    -Dserver.tomcat.accept-count=100
        网络堆积数量
        默认100

tomcat
    server.xml文件里面配置
    minSpareThreads
    maxThreads
    acceptCount
        操作系统可能会忽略此设置，并对队列使用不同的大小
    maxConnections
        操作系统可能仍会根据设置接受连接

核心参数的作用
    理论上 tomcat 能够同时接收的连接 =  acceptCount + MaxConnections
    线程数量 决定的是  tomcat  同时处理的请求数量，只有及时处理请求才能提高 吞吐量才能加快响应时间。

推荐修改 线程的配置，其他配置未必生效，相见：Apache Tomcat 9 Configuration Reference (9.0.86) - The HTTP Connector

2.6、JVM配置瓶颈——JVM内存配置过低 现象：吞吐量到达瓶颈了，内存使用率不高(<80%)，JVM内存使用率很高（甚至出现了OutOfMemoryError或者StackOverflowError错误）

可疑原因：

1、内存配置太小，没有榨干服务器内存资源。

2、应用代码问题——存在内存泄漏、不合理的递归程序

监控方法：

jmap、jconsole、jVisualVm、prometheus + grafana（程序启动时配置代理参数：-javaagent:/u01/monitor/jmx_prometheus_javaagent-0.17.0.jar=12346:/u01/monitor/jmx_springboot.yaml）

优化方法：

StackOverflowError错误

1、递归会引起占用大量内存，确认代码中的递归合理性

2、如果确实有大量递归，需要很大栈内存，调整栈内存参数：-Xss

备注：增加这个值，线程数就少了

OutOfMemoryError
java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace1.8+ java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space：元数据空间内存不够，可以尝试加大元数据内存空间：-XX:MaxPermSize=512m

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap spacejava.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded：堆内存不够，加大堆内存：-Xmx512m，或者分析内存占用是否合理，使用MAT（eclipseMemory Analyzer Tools）工具分析内存快找

修改JVM内存配置方法：

-Xms：堆内存最小值，例如：-Xms4g
-Xmx：堆内存最大值
java原生命令（springboot）：java  -Xmx2G -jar xxx.jar
Tomcat配置：
    windows 写在 bin 目录 setenv.bat
    linux 写在 bin 目录 setenv.sh

2.7、 JVM GC配置调优 现象：吞吐量成波浪状

目的：期望优化吞吐量稳定性（波浪变小）、或者期望缩短平均响应时间

疑因分析：

JVM 垃圾回收 导致STW（stop the world），产生时间停顿（一个请求的时间 +=处理时间业务代码 执行时间 +  GC垃圾回收时间）

波浪小：可能是小规模GC 比较多，或者每次GC时间不长，能接受就行
波浪起伏大：GC时间长，可能是产生了多次fullgc，调整垃圾回收器参数，减少停顿时间

优化思路：

并发量没有减少，垃圾不会减少；可以通过提升GC次数，降低每次垃圾回收的时间，从而减少请求时间

优化方法：调整GC参数配置

自适应参数
    1. 单次最大暂停时间(STW时间)-XX:MaxGCPauseMillis=
        JVM尽量保障把每次GC的时间控制在这个时间内
    2. 应用程序吞吐量目标-XX:GCTimeRatio=19
        如果参数设置为19，则垃圾回收总时间小于应用程序总运行时间的5%。计算公式： GC总时长限值 = 1/(1+GCTimeRatio) * 程序总时长
    这两个参数配置后，JVM会根据运行情况，自动动态调整堆中分代各区域的大小。 在这种动态调整的情况下，JVM自行选择。同时配置，优先保证的顺序：最大暂停时间目标 > 吞吐量目标

切换不同的垃圾回收器这个是用的最多的GC方面优化手段
    -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC
        大部分默认这种
    -XX:+UseConcMarkSweepGC 
        响应时间要求高的选择这一种
    G1 GC，全称Garbage-First Garbage Collector，通过-XX:+UseG1GC
        大内存服务器选择这一种

备注：最后优化JVM GC参数，优化空间有限