JA V A性能优化学习总结
JA V A性能优化学习总结 (1)
1.1. 名词概述： (3)
1.2. 方法论 (4)
1.3. 操作系统性能监控 (4)
1.4. JVM概述 (6)
1.5. JVM性能调优入门方法 (8)
1.6. Web应用的性能调优 (14)
1.7. Web Servive的性能 (22)
1.8. Java持久化及Enterprise Java Bean的性能 (23)
1.9. 重要的HotSpot VM选项 (25)
1.1.名词概述：
软件线程：每个运行的程序都是一个进程，每一个进程都会创建一个或多个线程，这些线程称之为软件线程。一个进程至少有一个线程，称为主线程。
硬件线程：也称之为逻辑内核或逻辑处理器，每一个硬件线程为一个可调度的逻辑处理器，每一个逻辑处理器可以运行软件线程的代码，windows调度器可以决定将一个软件线程赋给一个硬件线程，通过这种方式均衡每一个硬件线程的工作负载，以达到并行优化的作用。
SMP:SMP（Symmetric Multi-Processing），对称多处理结构的简称，是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。在这种技术的支持下，一个服务器系统可以同时运行多个处理器，并共享内存和其他的主机资源。
CMT:(Chip Multithreading,芯片多线程)充分利用系统所有资源，不受应用设计，JVM垃圾收集，锁竞争，网络和磁盘I\O等限制的应用。
NUMA系统:NUMA（Non Uniform Memory Access Architecture）技术可以使众多服务器像单一系统那样运转，同时保留小系统便于编程和管理的优点。非统一内存访问（NUMA）是一种用于多处理器的电脑记忆体设计，内存访问时间取决于处理器的内存位置。
QoS:QoS（Quality of Service，服务质量）指一个网络能够利用各种基础技术，为指定的网络通信提供更好的服务能力, 是网络的一种安全机制，是用来解决网络延迟和阻塞等问题的一种技术。在正常情况下，如果网络只用于特定的无时间限制的应用系统，并不需要QoS，比如Web应用，或E-mail设置等。但是对关键应用和多媒体应用就十分必要。当网络过载或拥塞时，QoS 能确保重要业务量不受延迟或丢弃，同时保证网络的高效运行。
应用的扩展模式：主要分为两种，垂直和水平，垂直扩展是指单个应用实例可以充分利用增加的CPU和内存资源，从而满足需求的增长。水平扩展是指在已有系统或者添加的硬件节点上增加应用实例，以此满足客户需求的增长，即在更多的系统上部署更多的应用实例，通常在多个系统面前部署负载均衡器，将负载分摊
到不同应用实例上。
SUT（System Under Test）:被测系统
1.2. 方法论
性能分析的两种方法：自顶向下，自底向上
自顶向下：自顶向下时，通常会从干系人发现性能问题的负载开始监控应用，应用的配置变化和日常负荷变化都可能导致性能降低，所有要持续监控应用。不管何种原因引起的性能调优，自顶向下的第一步总是对运行在特定负载之下的应用进行监控，范围包括操作系统，Java虚拟机，JavaEE容器以及应用的性能测量统计指标。
自底向上：在不同平台（指底层的CPU架构或CPU数量同）上进行应用调优时，通常使用自底向上的方法，自底向上关注的通常是在不更改应用的前提下，改善CPU使用率，假如应用可以更改，也能为如何修改应用提供建议；自底向上需要收集和监控最底层CPU的性能统计数据；监控的CPU统计数据包括执行特定任务所需要的CPU指令数，以及应用在一定负载下运行时的CPU高速缓存为命中率。
1.3. 操作系统性能监控
改善性能涉及3种不同的活动：性能监控，性能分析，性能调优。
性能监控：性能监控是一种以非侵入方式收集或查看应用运行性能数据的活动。性能分析：相对于性能监控，性能分析是一种以侵入方式收集运行性能数据的活动，它会影响应用的吞吐量或响应行。
性能调优：相对于性能监控和分析，性能调优是一种为改善应用响应性或吞吐量而更改参数，源代码或属性的活动。
CPU使用率
大多数操作系统的CPU使用率分为用户态CPU使用率和系统态CPU使用率：用户态CPU使用率是指执行应用程序代码的时间占总CPU时间的百分比；系统态CPU 使用率是指应用执行操作系统调用的时间占总CPU时间的百分比，系统态CPU
使用率理想情况下的使用率为0%，所以提高应用性能和扩展的一个目标就是尽可能降低系统态CPU使用率。
监控CPU使用率工具：
Windows:Task Manager（任务管理器）和 performance Monitor (性能监视器) 命令行监控CPU使用率：Linux
1, vmstat [-s] 显示所有虚拟处理器的总CPU使用率 -s 间隔时间 vmstat 1 2, mpstat 以列表的方式展示每个虚拟处理器的CPU使用率
3, top 比较常用命令显示整个系统和进程信息包括CPU使用率，进程统计数和内存使用率
CPU调度程序运行队列
运行队列就是那些已经准备好运行，正等待可用CPU的轻量级进程，如果准备运行的轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，系统运行队列长度等于虚拟处理器的个数时，用户不会明显感觉到性能下降，此处虚拟处理器个数就是系统硬件线程的个数，也是Java API Runtime.availableProcessrs()的返回值。当运行队列长度达虚拟处理的4倍或更多时，系统的响应就非常迟缓了。
解决运行队列长有两种方法：1，增加CPU以分担负载或减少处理器的负载量。2，改进CPU使用率，如减少垃圾收集的频度或采用同样任务但CPU指令更少的算法。监控CPU调度程序运行队列：Linux 可使用 vmstat命令输出r列即为运行队列.
监控内存使用率命令：vmstat 输出的free列关注 si和so列分别表示内存页面换入和换出的量或使用top命令或/proc/meminfo文件监控
监控锁竞争：linux上可以使用sysstat包中的pidstat命令监控锁竞争（内核2.6.23以上）
Pidstat -w 输出结果中的csech/s是让步式上下文切换。让步式上下文切换浪费的时钟周期可以由pidstat -w的让步式上下文切换数除以虚拟处理器的数目得出，让步式上下文切换数乘以80000除以CPU每秒的时钟周期，可以得出让部
式上下文切换所消费的CPU时钟周期百分比示例：pidstat -w 每5秒监控进程id为9391的java 应用
$pidstat -w -I -p 9391 5
08:57:19 AM PID cswch/s Command
08:57:19 AM 9391 3500 java
处理器为3.0GHz 双核Intel CPU， pidstat 显示系统每秒大约发生3500个上下文切换，因此每个虚拟处理器的上下文切换为3500/2=1750 耗费的时钟周期为1750*80000=140 000 000.3GHz cpu每秒的时钟周期数为3 000 000 000 因此上下文切换所浪费的时钟周期为140 000 000 / 3 000 000 000 =4.7% 应用一般性准则（让步时钟周期占用3%～5%或更多），说明java应用正面临锁竞争。监控网络I/O使用率和系统态CPU使用率：iostat -xm 5
1.4. JVM概述
HotSpot VM 基本架构
HotSpot VM 有3个主要组件：VM运行时（Runtime）JIT编译器（JIT Compiler）以及内存管理器（Memory Manager ）
JIT编译器：client | server
内存管理器：Serial Throughput CMS 或G1
早期HotSpot VM 是32位 JVM 内存地址空间限制为4G 随着服务器系统的内存越来越大，64位HotSpot应运行而生。
HotSpot VM 垃圾收集器
Java虚拟机（JVM）规范要求所有JVM的具体实现必须包括能够回收闲置内存的垃圾收集器；垃圾收集器的运行方式和执行效率对应用的性能和响应性有极大影响。
分代垃圾收集：
HotSpot VM 使用分代垃圾收集器基于以下两个观察
1，大多数分配对象的存活时间很短。
2，存活时间久的对象很少引用存活时间短的对象。
上述两个观察事实统称为弱分代假设，将Java应用而言，这个假设通常成立，基于此假设，HotSpotVM将堆分成2个物理区(也称为空间)，这就是分代。
新生代：大多数新创建的对象被分配在新生代中，与整个Java堆相比，通常新生代的空间比较小而且收集频繁。新生代中大部分对象的存活时间很短，所以通常来说新生代收集（也成为次要垃圾收集，即Minor GC）之后存活的对象很少，因为MinorGC关注小并且有大量垃圾对象的通奸，所以通常垃圾收集的效率很高。
老年代：新生代中长期存活的对象最后被提升或晋升到老年代，通常，老年代比新生代大，而空间占用的增长速度比新生代慢，相比MinorGC而言，老年代收集（也称为主要垃圾收集或完全垃圾收集 FULL GC）的执行效率比较低，但是一但发生，执行时间比较长。
永久代：这是HopSpotVM内存中的第三块区域，虽称为代，但实际上不应用把它当作分代层的一部分（也就是说，用户程序创建的对象最终并不会从老年代移送到永久代）相反，HotSpotVM只是用它来存储元数据，例如类的数据结构，保留字符串等。
Client JIT 和Server JIT 编译器概览
Client JIT 编译器的目标是为了更快的启动时间以及快速编译，使人不会为了应用的响应时间而纠结。
Server JIT 编译器的目标是使Java应用的性能达到极致，吞吐量也达到最高，所以它的设计焦点就是不遗余力的进行优化
垃圾收集
垃圾收集的重要数据
1，当前使用的垃圾收集器
2，Java堆的大小；
3，新生代和老年代的大小；
4，永久代的大小；
5，MinorGC的持续时间；
6，MinorGC的频率
7，MinorGC的空间回收量；
8，FullGC的持续时间；
9，FullGC的频繁率；
10，每个并发垃圾收集周期内的空间回收量；
11，垃圾回收前后新生代和老年代的占用量；
12，垃圾收集前后永久代的占用量；
13，是否老年代或永久代的占用触发了Full GC；
14，应用是否显示调用了System.gc()
Java应用性能分析技巧性能优化机会
1，使用更高效的算法
2，减少锁竞争
3，为算法生成更有效的代码
1.5. JVM性能调优入门方法
应用程序的性能需求了解
开始
划分应用程序的系
统需求优先级
修改应用程序
否
否
否
假设条件逐步展开的调优过程中，我们假设应用程序的执行遵循下面几个阶段 初始化阶段
应用程序在这个阶段中初始化重要的数据结构及其他必要的组件 稳定态阶段
应用程序在这个阶段消耗了大多数的时间，核心的函数都在这个阶段中执行
选择JVM 部署模式
选择JVM 运行时
确定并调优应用程序内存使用
内存使用正常？
确定并调优应用程序延迟
延迟正常?
确定并调优应用程序吞吐量
吞吐量正常?
完成
重新分析应用程序的系统需求
总结阶段（可选）
总结性的工作在这个阶段进行，例如生产报告等。
应用程序在稳定态阶段消耗的执行时间最长，因此也是最关注的阶段。
应用程序的系统需求
可用性
可管理性
吞吐量
延迟及响应性
内存占用
启动时间
选择JVM部署模式
单JVM部署模式
多JVM部署模式
实际上并不存在“最好”的JVM部署模式，根据系统需求（譬如可用性，可管理性等）选择最合适的JVM部署方式才是最重要的
选择JVM运行模式
Client模式或Server模式
垃圾收集调优基础
性能属性：
吞吐量
延迟
内存占用，垃圾收集器流畅运行所需要的内存数量
原则
JVM垃圾收集器调优三个基本原则的理解
1，每次Minor GC都尽可能多地收集垃圾对象，我们称为“MinorGC回收原则”2，处理吞吐量和延迟问题时，垃圾处理器能使用的内存越大，即Java堆空间越大，垃圾收集的效果越好，应用程序运行也越流畅，我们称之为“GC内存最大化原则”。
3，在这三个性能属性（吞吐量，延迟，内存占用）中任意选择两个进行JVM垃圾收集器调优。我们称之为“GC调优的3选2原则”
确定内存占用
约束
HotSpotVM堆的布局
堆大小调优着眼点
计算活跃数据大小
初始堆空间大小配置
Java堆大小计算法则
空间命令行选项占用倍数
Java堆-Xms和-Xmx 3-4FullGC后的老年代空
间占用量
永久代-XX:PermSize
-XX:MaxPermSize 1.2-1.5倍FullGC后的永久代空间占用量
新生代-Xmn 1-1.5倍FullGC后的老年
代空间占用量
老年代Java堆大小减新生代大
小2-3倍FullGC后的老年代空间占用量
调优延迟/响应性
评估垃圾收集器对延迟性影响的过程将进行下面的活动测量MinorGC的持续时间；
统计MinorGC的次数
测量FullGC的最差（最长）持续时间
统计最差情况下，FullGC的频率
优化新生代的大小
调整新生代空间时，需要谨记下面几个准则
1，老年代空间大小不应该小于活跃数据大小的1.5倍
2，新生代空间至少应为Java堆大小的10%，通过-Xmx和-Xmd可以设定该值。3,增大Java堆大小时，需要注意不要超过JVM可用的物理内存数。
优化老年代的大小
为CMS调优延迟
应尽量避免用尽老年代空间是非常重要的，从Throughput收集器迁移到CMS收集器时需要遵守一个通用原则是，将老年代空间增大20%-30%，这样才能有效运行CMS收集器，
调优CMS时，需关注几点
1，对象从新生代提升至老年代的速率
2，并行老年代垃圾收集线程回收空间的速率；
3，由于CMS收集器回收位于对象之间的垃圾对象而造成老年代空间的碎片化。
Survivor空间介绍
Survivor空间是新生代空间的一部分，计算Survivor计算公式如下：Survivor size = -Xmn
解析晋升阈值
晋升阈值就是对象的年龄
监控晋升阈值
可监控晋升的分布或者对象年龄分布，并以此已经确定最优的最大晋升阈值
使用-XX:+PrintTenuringDistribution 可输出相关日志
调整Survivor空间的容量
初始化CMS收集周期
成功的CMS收集器调优要能以对象从新生代提升到老年代的同等速度对老年中的对象进行垃圾收集。达不到这个标准则称之为“失速”（lsot the race）失速的结果就会发生stop-the-world压缩式垃圾收集。避免失速的关键是要结合足够大的老年代空间和足够快的初始化CMS垃圾收集周期，让它以比提升速率更快的速度回收空间。
显式的垃圾收集
如果观察到由显式调用System.gc()触发的FullGC有两种处理方法
1，-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent或
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUnloadsClasses（建议该使用选择）2，-XX:+DisableExplicitGC
并发永久代垃圾收集
FullGC也可能源于永久代空间用尽。
调优CMS停顿时间
可以通过开启控制重新标记阶段使用的线程数
-XX:ParalleGCThreads=
公式：
从Java6Update23开始,如果Java API Runtime.availableProcessors()的返回值小于等于8，默认值等于这个值，否则默认为8+（Runtime.availableProcessors()-8）*5/8
应用程序吞吐量调优
CMS吞吐量调优
1，增加新生代空间大小
2，增加老年代空间大小
3，进一步优化新生代堆大小
4，进一步优化CMS周期的启动条件
Throughput收集器调优
对T怀柔ghput收集器惊喜吞吐量性能调优的目标是尽可能避免发生FullGC，或者更理想的情况下在稳定态时永不发生FullGC。为了达到这个目标需要优化对象老化频率，通过显式地微调Survivor空间可实现对象老化的优化
Throughput默认启用称之为自适应大小调整的特性，对于大多数应用自适应调优已经够用，如果要达到更高指标，可禁用自适应大小调整，对新生代进行细粒度调优
Survior空间调优
调优并行垃圾收集线程
其他行命令行选项
逃逸分析
逃逸分析是一种评估Java对象可见范围的技术，是指由某个执行线程创建的Java对象在另一个线程中可以访问，此时我们称该对象“逃逸”了
可以通过 -XX:+DoEscapeAnalysis 开启
偏向锁
偏向锁是一种偏向于最后获得对象锁的线程的优化技术
大页面支持
应用服务器监控
在典型的多层企业级应用部署中，客户端，应用服务器实例，数据库以及应用以来的外部系统会部署在不同的系统中。每个系统都会影响应用的整体性能。
监控操作系统属性通常包括：CPU，内核和用户内存使用率以及网络和磁盘I/O 使用率。
JVM需要监控：垃圾收集，锁竞争和类装载。
1.6. Web应用的性能调优
Web容器的组件
GlassFish的部署基于域管理服务器所控制的若干个域，一个域可以包含若干个
集群，一个集群是一个服务器实例组，每个组有若干个独立的服务器实例。
容器由一组嵌套的组件所构成。服务器包含若干个连接器，他们共享一个引擎组件。引擎包括若干个虚拟机，每个虚拟主机又包括若干个应用环境（Context）。每个应用里是Java Servlet和JSP.
HTTP连接器
GlassFish Web 容器使用Grizzly（NIO框架）这个框架可以扩展服务器以支持大量并发客户端。Grizzly的入口点是Selector模块，在这里创建NIO Selector .Selector线程池允许多个并行的Selector，扩展性更好。
处了基于NIO的Grizzly连接器，GlassFish还支持称为Coyote的阻塞式连接器，阻塞式连接器基于Java I/O，遵循每请求一线程的模型，处理来自单客户端的多个请求时，阻塞式可以工作的很好。但是每个打开的连接专用一个线程会导致扩展性问题，因此连接器通常最多处理几千个连接，这个问题在用户发起请求的速度比较慢时特别突出，这种情况下，因为缺少可用的处理线程，即便服务器的计算能力还有余量，服务器也不得不拒绝新的连接。
由于基于NIO的连接器用有限的工作线程处理所有连接，所以它可能扩展到几千个连接，GlassFish的性能测试显示，它能处理的连接超过1W个。
Servlet引擎
连接器将请求传递给Servlet引擎以便进一步处理。多个连接器共享一个引擎，引擎由多个嵌套的组件构成，最外层是一个或多个虚拟主机。
Web容器的监控和性能调优
容器的开发和生产模式
Web容器支持两种不同的模式----开发模式和生产模式，两种模式下，容器处理已部署JSP页面发生变动的方式有所不同。
开发模式下，JSP自动重新加载，容器会检查每个页面，看是否有任何变化。生产模式下，自动重新加载是关闭的，想要应用的任何修改可见，需要重新部署。
默认情况下开发者配置下的GlassFish会把容器设置成开发模式。。生产模式建议关闭自动重新加载。
安全管理器
Java安全管理器负责安全策略的管理，决定代码是否有权访问受保护的资源。GlassFish中Java安全管理器默认为关闭，开启安全管理器会影响所有部署在该应用服务器实例上应用。
JVM调优
Web容器性能调优最重要的一项是对运行容器的JVM进行调优
HTTP监听器
http监听器可以提供连接队列，线程池，文件缓存和keep-alive的数据Asadmin list -m “server.*http-listener-1.*”显示http-listener-1可监控元素
1，线程池
线程池的线程数设置
属性初始值属性初始值
初始线程数硬件线程数线程数2×硬件线程数
线程池调优技巧
属性描述调优技巧
Maxthreads-coun t 线程池允许的最大线程数依据CPU使用率和
currentthreadsb
usy-count调整改
值。如果所有线程
持续被占用而CPU
资源仍然可用，增
加该值。池大小设
置过高会性能有
不利影响，因为增加了上下文切换，CPU高速缓存为命中等
Currentthreadsb usy-count 当前在监听器线程池中正用于处理请
求的线程数
如果该值一直等
于
maxthreads-coun
t，意味着系统负
载足够，处理请求
的线程被充分利
用。
适当的对HTTP请求的线程池调优，对获得最佳性能来说非常重要，http-service。Request-processing.thread-count比较好的初始值是，非CMT 类型的CPU时，为核数的2倍，而CMT类型的CPU时为虚拟处理器数的2倍，需监控currentthreadsbusy-count以验证有效性。
2，Acceptor线程，连接队列和keep-alive
Asadmin get “configs.config.server-config.*tcp.*”获取Acceptor-threads 默认值
Asadmin get -m “https://www.doczj.com/doc/417227832.html,work.http-listener-1*connection-queue.*”通过GlassFish监控框架获得各种连接队列的统计数据
Asadmin get -m https://www.doczj.com/doc/417227832.html,work.http-listener-1.keep-alive.* 获取keep-alive默认值。
Acceptor-threas是Seletor 线程数。由于seletor线程为服务器处理读请求任务，而服务器需要处理大量连接，所以默认一个线程是不够的，建议设置该值等于系统处理器的数目
Acceptor线程调优技巧
属性描述调优技巧
Acceptor-threads Selector线程对于多处理器系统而言，
该值可设置为可用的处
理器数。
连接队列调优技巧
属性描述说明
Countqueued-count 当前队列中的连接数当处理线程可用时，会处
理队列中的请求。如果该
值一直很大，说明系统负
载很高，线程池优化不到
位或应用中存在锁竞争
Countqueued*minuteave rage-count 最近1，5或15分钟内平
均的排队连接数
可以过滤出短期负债的
峰值
Countoverflows-count 因队列满而拒绝连接的
次数拒绝客户端连接会导致糟糕的用户体验，如果客户端可以忍受更长的响应时间，增加队列长度可以减少连接拒绝的次数，高负载系统可以采用的解决方案是垂直扩展或水平扩展应用服务器层。
Keep-alive调优技巧
属性描述说明
Countconnections-coun t Keep-alive模式下的连
接数
如果值一直偏高（每核几
百个）可以考虑减少最大
请求数或缩短超时时间
Counthits-count 命中缓存的次数命中率
(keep-alive.counthits
-count/request.countr
equests-count)高，说明
当前设置运转良好Countrefusals-count 因超出每个连接最大请Keep-alive.max-reques
求数而被拒绝的keep-alive连接数ts可以限制每个连接的请求数，客户端必须为后续的请求开启新连接。如果HTTP连接器以阻塞式方式运行，建议保留默认值。当HTTP连接器运行在非阻塞模式或可信客户端时，可以设置为-1(意味着请求数不受限制)
Counnttimeouts-count 已经超时的keep-alive
连接数Keep-alive默认为30秒，如果返回客户端花费的时间多数超过该范围，可以提供该值，如果该值很大，会导致许多不必要存活的连接从而降低性能。
HTTP/1.1默认使用持久化连接，一个连接中客户端可以发起多个请求，服务器维护keep-alive的连接，使得用户代理可以在同一个连接中连续发起请求，而不用每个请求都创建一个连接(http/1.0)。如果符合下列某个条件，服务器则关闭连接
1，当前请求与上一个之间的流逝时间超过timeout-in-seconds
2，一个连接中请求数超过max-connections
当使用Coytor阻塞式连接器时，max-connections可以防止恶意客户端无限制霸占线程。如果实例使用Grizzly NIO连接器或者实例只有可信客户端才能访问，那就可以取消这个限制，设置为-1即可。
3，请求处理
Asadmin get -m “server.http-service.server.request.*”| grep ‘count.*\-count’获取所处理请求的各种指标。
响应代码及说明
属性描述说明Countrequests-count 自服务器启动以来处理
的请求总数
Count200-count 状态码为200 OK的响应
数Count200-count/Countr equests-count 表示正常处理的请求比例
Count302-count 重定向的请求数重定向会产生两个浏览
器请求而不是一个
Count304-count 上次访问之后资源没有
变化的请求数这类响应所占的比例大说明可能需要资源缓存。也已可以通过设置适当的HTTP缓存首部减少这个请求
Count404-count 服务器无法找到与URL匹
配的资源的次数这个值高表示应用内部有不正确的资源引用，需要纠正
Count5xx-count 服务器错误的报告次数对于健康的应用来说，这
个值应为为0
Count200-count
4.应用程序
将Web容器的监控级别设为LOW或HIGH 就能获取各个应用的性能统计数据Asadmin set server.monitoring-service.module-monitoring-levels.web-container=LOW 和EJB容器不同，web容器的LOW和HIGH在显示输出上没有什么差别。
监控框架提供了各种应用级别的统计数据：
Asadmin list -m “server.applications.TestWebapp*”
Asadmin get -m
系统性能优化方案 (第一章) 系统在用户使用一段时间后（1年以上），均存在系统性能（操作、查询、分析）逐渐下降趋势，有些用户的系统性能下降的速度非常快。同时随着目前我们对数据库分库技术的不断探讨，在实际用户的生产环境，现有系统在性能上的不断下降已经非常严重的影响了实际的用户使用，对我公司在行业用户内也带来了不利的影响。 通过对现有系统的跟踪分析与调整，我们对现有系统的性能主要总结了以下几个瓶颈： 1、数据库连接方式问题 古典C/S连接方式对数据库连接资源的争夺对DBServer带来了极大的压力。现代B/S连接方式虽然不同程度上缓解了连接资源的压力，但是由于没有进行数据库连接池的管理，在某种程度上，随着应用服务器的不断扩大和用户数量增加，连接的数量也会不断上升而无截止。 此问题在所有系统中存在。 2、系统应用方式（架构）问题(应用程序设计的优化) 在业务系统中，随着业务流程的不断增加，业务控制不断深入，分析统计、决策支持的需求不断提高，我们现有的业务流程处理没有针对现有的应用特点进行合理的应用结构设计，例如在‘订单、提油单’、‘单据、日报、帐务的处理’关系上，单纯的数据关系已经难以承载多元的业务应用需求。 3、数据库设计问题（指定类型SQL语句的优化）
目前在系统开发过程中，数据库设计由开发人员承担，由于缺乏专业的数据库设计角色、单个功能在整个系统中的定位模糊等原因，未对系统的数据库进行整体的分析与性能设计，仅仅实现了简单的数据存储与展示，随着用户数据量的不断增加，系统性能逐渐下降。 4、数据库管理与研究问题(数据存储、物理存储和逻辑存储的优化) 随着系统的不断增大，数据库管理员（DBA）的角色未建立，整个系统的数据库开发存在非常大的随意性，而且在数据库自身技术的研究、硬件配置的研究等方面未开展，导致系统硬件、系统软件两方面在数据库管理维护、研究上无充分认可、成熟的技术支持。 5、网络通信因素的问题 随着VPN应用技术的不断推广，在远程数据库应用技术上，我们在实际设计、开发上未充分的考虑网络因素，在数据传输量上的不断加大，传统的开发技术和设计方法已经无法承载新的业务应用需求。 针对以上问题，我们进行了以下几个方面的尝试： 1、修改应用技术模式 2、建立历史数据库 3、利用数据库索引技术 4、利用数据库分区技术 通过尝试效果明显，仅供参考！
Web网站性能优化的相关技术 来源：站长网 https://www.doczj.com/doc/417227832.html, 2011-03-04 06:50:47 Web站点性能问题吸引或者迫使越来越多的人投入到这个问题的研究中来，产生了很多解决方案。下面是我根据自身的理解对这些技术进行了归类总结，如有不足之处欢迎拍砖。 一、提高服务器并发处理能力 我们总是希望一台服务器在单位时间内能处理的请求越多越好，这也成了web 服务器的能力高低的关键所在。服务器之所以可以同时处理多个请求，在于操作系统通过多执行流体系设计，使得多个任务可以轮流使用系统资源，这些资源包括CPU、内存以及I/O等。这就需要选择一个合适的并发策略来合理利用这些资源，从而提高服务器的并发处理能力。这些并发策略更多的应用在apache、nginx、lighttpd等底层web server软件中。 二、Web组件分离 这里所说的web组件是指web服务器提供的所有基于URL访问的资源，包括动态内容，静态网页，图片，样式表，脚本，视频等等。这些资源在文件大小，文件数量，内容更新频率，预计并发用户数，是否需要脚本解释器等方面有着很大的差异，对不同特性资源采用能充分发挥其潜力的优化策略，能极大的提高web 站点的性能。例如：将图片部署在独立的服务器上并为其分配独立的新域名，对静态网页使用epoll模型可以在大并发数情况下吞吐率保持稳定。 三、数据库性能优化和扩展。 Web服务器软件在数据库方面做的优化主要是减少访问数据库的次数，具体做法就是使用各种缓存方法。也可以从数据库本身入手提高其查询性能，这涉及到数据库性能优化方面的知识本文不作讨论。另外也可以通过主从复制，读写分离，使用反向代理，写操作分离等方式来扩展数据库规模，提升数据库服务能力。 四、Web负载均衡及相关技术 负载均衡是web站点规模水平扩展的一种手段，实现负载均衡的方法有好几种包括基于HTTP重定向的负载均衡，DNS负载均衡，反向代理负载均衡，四层负载均衡等等。 对这些负载均衡方法做简单的介绍：基于HTTP重定向的负载均衡利用了HTTP 重定向的请求转移和自动跳转功能来实现负载均衡，我们熟悉的镜像下载就使用这种负载均衡。DNS负载均衡是指在一个DNS服务器中为同一个主机名配置多个IP地址，在应答DNS查询时返回不同的解析结果将客户端的访问引到不同的机
Java堆是指在程序运行时分配给对象生存的空间。通过-mx/-Xmx和-ms/-Xms来设置起始堆的大小和最大堆的大小。根据自己JDK的版本和厂家决定使用-mx和-ms或-Xmx和-Xms。Java堆大小决定了垃圾回收的频度和速度，Java堆越大，垃圾回收的频度越低，速度越慢。同理，Java堆越小，垃圾回收的频度越高，速度越快。要想设置比较理想的参数，还是需要了解一些基础知识的。Java堆的最大值不能太大，这样会造成系统内存被频繁的交换和分页。所以最大内存必须低于物理内存减去其他应用程序和进程需要的内存。而且堆设置的太大，造成垃圾回收的时间过长，这样将得不偿失，极大的影响程序的性能。以下是一些经常使用的参数设置： 1) 设置-Xms等于-XmX的值； 2) 估计内存中存活对象所占的空间的大小，设置-Xms等于此值，-Xmx四倍于此值； 3) 设置-Xms等于-Xmx的1/2大小； 4) 设置-Xms介于-Xmx的1/10到1/4之间； 5) 使用默认的设置。 大家需要根据自己的运行程序的具体使用场景，来确定最适合自己的参数设置。除了-Xms和-Xmx两个最重要的参数外，还有很多可能会用到的参数，这些参数通常强烈的依赖于垃圾收集的算法，所以可能因为JDK的版本和厂家而有所不同。但这些参数一般在Web 开发中用的比较少，我就不做详细介绍了。在实际的应用中注意设置-Xms和-Xmx使其尽可能的优化应用程序就行了。对于性能要求很高的程序，就需要自己再多研究研究Java虚拟机和垃圾收集算法的机制了。可以看看曹晓钢翻译的《深入Java虚拟机》一书。 Java程序性能调优的基本知识和JDK 调优 一基本知识 1.1 性能是什么 在性能调优之前，我们首先来了解一下性能是什么？关于性能，我想每个学习过Java的人都能列 出几点，甚至可以夸夸其谈。在《Java TM Platform Performance》一书中，定义了如下五个方面来作 为评判性能的标准： 1) 运算的性能——哪一个算法的执行性能最好？ 2) 内存的分配——程序运行时需要耗费多少内存？
服务端性能优化 参考指南 1、代码优化 通过JPROFIRE等第三方工具分析判读代码运行耗时长、性能瓶颈部分，重新审视自己写的代码，逐条逐句，主要注意一下几点： 对象的生成和大小的调整 JAVA程序设计中一个普遍的问题就是没有好好的利用JAVA语言本身提供的函数，从而常常会生成大量的对象（或实例）。由于系统不仅要花时间生成对象，以后可能还需花时间对这些对象进行垃圾回收和处理。因此，生成过多的对象将会给程序的性能带来很大的影响。杜绝不必要的对象产生，减少可调整的生成对象。 代码举例： String name=new String("HuangWeiFeng"); System.out.println(name+"is my name"); (1) 生成新的字符串new String（STR_1); (2) 复制该字符串; (3) 加载字符串常量"HuangWeiFeng"（STR_2); (4) 调用字符串的构架器（Constructor）; (5) 保存该字符串到数组中（从位置0开始）; (6) 从java.io.PrintStream类中得到静态的out变量; (7) 生成新的字符串缓冲变量new StringBuffer(STR_BUF_1); (8) 复制该字符串缓冲变量; (9) 调用字符串缓冲的构架器（Constructor）; (10) 保存该字符串缓冲到数组中（从位置1开始）; (11) 以STR_1为参数，调用字符串缓冲(StringBuffer)类中的append方法; (12) 加载字符串常量"is my name"(STR_3); (13) 以STR_3为参数，调用字符串缓冲(StringBuffer)类中的append方法; (14) 对于STR_BUF_1执行toString命令; (15) 调用out变量中的println方法，输出结果。 上面两行代码生成了STR_1,STR_2,STR_3,STR_4和STR_BUF_1五个对象变量。这些生成的类的实例一般都存放在堆中。堆要对所有类的超类，类的实例进行初始化，同时还要调用类极其每个超类的构架器。而这些操作都是非常消耗系统资源的。因此，对对象的生成进行限制，是完全有必要的。 经修改，上面的代码可以用如下的代码来替换。
优化服务器的性能 第18章服务器性能监视及优化 服务器的安全管理是网络管理人员日常工作的重要内容。服务器的安全管理涉及系统安全、设备安全、网络安全、应用安全、数据安全等方面。因此，只有重视服务器的安全性，掌握网站服务器应用过程中的安全因素，才能制定出服务器的安全措施，并保证网站服务器的正常、安全、高效、稳定运行。本章详细介绍如何加强服务器的安全管理。 18.1 优化服务器的性能 作为系统管理员，不仅担负着对网络和服务器的维护工作，同时还应当随时掌握服务器系统的运行情况，随时了解和掌握系统的各种性能参数，如CPU使用率、内存占用量、网络负载等状况，并通过必要的方法优化系统性能，解决系统存在的潜在问题，保证网络和服务器能够高效、稳定运行，为企业和用户提供各项优质服务。 18.1.1 检测服务器的性能 可以通过任务管理工具来检测和查询服务器的系统性能，并快速获得服务器的系统信息。 1．检测和管理进程 进程与系统性能有着很大的关系。执行应用程序将产生一个进程，并占用服务器系统的资源，进程越多，占用的系统资源也就越多。任务管理器是监视计算机性能的关键指示器，可以查看正在运行的程序的状态，并终止已停止响应的程序。还可以使用多个参数评估正在运行进程的活动，查看反映CPU和内存使用情况的图形和数据。 STEP1 在Windows Server 2003正常运行的情况下，按下组合键Ctrl+Alt+Delete，出现Windows安全管理窗口，单击“任务管理器”按钮，出现如图18-1所示的窗口。 STEP2 在Windows任务管理器的“进程”选项卡中，可查看系统正在运行的进程情况，如用户名、CPU、内存使用等信息。同时，在窗口的底端显示了当前的进程数、CPU使用率和内存使用等情况。 STEP3 选择菜单“查看→选择列”命令，出现如图18-2所示的对话框。选择其中需要显示的选项，可以在列表框中列出多达几十个有关进程的信息。最好选中“基本优先级”复选框，方便查看正在运行程序的优先级。单击“确定”按钮返回Windows任务管理器。根据进程列表中的信息，分析进程是否需要更改优先级或者结束运行。
web服务器性能优化 导读：本文web服务器性能优化，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 作为一种资源的组织和表达机制，Web已成为Internet最主要的信息传送媒介。因此Web的性能已经成为判断一个网站成功与否的一个重要评估标准。而Web服务器则是决定Web性能的重要环节。 Web服务器性能就是指一个Web服务器响应用户请求的能力。为了提高Web服务器的性能人们进行了诸多尝试，已经取得了可喜的成果。本文通过对前人研究结果的分析，提出了在具体应用环境中优化Web服务器的方法和策略。 Web服务器概述 Web系统在现在网络中广泛使用，而Web服务器则是Web系统的一个重要组成部分。完整的Web结构应包括:HTTP协议，Web 服务器，通用网关接口CGI、Web应用程序接口、Web浏览器。 Web服务器是指驻留在因特网上某种类型计算机的程序。它是在网络中信息提供者基干HTTP的为实现信息发布、资料查询、数据处理等诸多应用搭建基本平台的服务器，其主要功能是提供网上信息浏览服务。当Web浏览器(客户端)连到服务器并请求文件时，服务器将处理该请求并将文件发送到该浏览器上，附带的信息会告诉浏览器如何查看该文件(即文件类型)。
Web服务器在web页面处理中大致可分为三个步骤:第一步，web浏览器向一个特定的服务器发出Web页面请求;第二步，Web 服务器接收到web页面请求后，寻找所请求的web页面，并将所请求的Web页面传送给Web浏览器;第三步，Web服务器接收到所请求的web页面，并将它显示出来。 web服务器不仅能够存储信息，还能在用户通过Web浏览器提供的信息的基础上运行脚本和程序。在Web上，常见的大多数表单核搜索引擎上都是用的是CGI脚本。 影响web应用服务器性能的因素 Web服务器的性能就是指一个Web服务器响应用户请求的能力，服务器的性能对于一个Web系统来说至关重要。为了提高Web 服务器的性能人们进行了许多尝试，也采用了许多技术和方法，但是这些技术和方法往往缺乏适用性。 通过对前人的研究分析可以发现，在web服务器的优化方而存在这种问题的原因主要有两个:一方面是服务器性能评测造成的，一方面是选用优化方案时考虑不全面造成的。 现行的服务器性能评测工具在对Web服务器进行评测时，其实是由一台或几台计算机模拟客户机，与被测的Web服务器进行通信，它们其实组成的只是一个局域网的环境，这与真正的广域网的环境有一定的差别。 另外，评测工具在选择网络负载时，虽然已经尽可能的接近真实负载，但是与持续的高频率负载要求仍有差距;再者，在性能测试指
第一章 java 性能调优概述 1.1.2 性能的参考指标 1.2.1 设计调优 比如说如果A组件通过循环不断监控时间E是否发生，其必然会占用部分系统资源。但是可以通过observer模式解决： 1.2.2 代码调优 比如linkedList比ArrayList 随机访问性能好。 1.2.3 JVM调优 一般在开发后期做，比如内存结构，GC种类。 1.2.4 数据库调优 比如大量的拥有相同结构的SQL查询，可以用preparedStatement代替statement；指定要查询的列名，避免用“*”。 比如设置oracle的共享池、缓存区。 1 .2.5 操作系统调优 比如调整unix的共享内存值。
第二章设计优化 2.1 设计模式 2.1.1 单例模式 对于频繁使用对象，因为new次数少，对内存使用不频繁，将减轻GC压力。 2.1.2 代理模式 可以实现比如延迟加载 2.1.3 享元模式 好处同单例模式 2.1.5 观察者模式 可以代替多线程。 2.1.6 Value Object 一次封装所有的属性值，省得一次次请求属性值。 2.1.7 Business Delegate 代理类中一组远程方法调用构成一个业务流程，客户端调用代理类。 2.2 常用优化组件 2.2.1 缓冲 缓冲是一块内存区域，目的是缓解应用程序上下层之间的性能差异。 2.2.2 缓存 也是一块内存区域，目的是暂存数据处理结构，并供下次访问使用。 也可用ehCache等框架 2.2.3 对象复用池 比如线程池和数据库连接池
2.2.4 多线程 2.2.5 负载均衡 2.2.6 时间换空间 比如少申请变量 2.2.7 空间换时间 比如用缓存 第三章 java 程序优化 3.3 使用NIO提升性能 NIO为所有的原始类型提供buffer，NIO是基于Block的，NIO最重要的组件是buffer和Channel。 buffer是一个连续的内存快，是NIO读写数据的中转池。通道表示缓冲数据的源头或者目的地，它是用于想缓存读取或写入数据，是访问缓冲的接口。 3.4 使用软引用和弱引用 3.5 有利于改善性能的技巧 3.5.1 慎用异常 3.5.2 使用局部变量，因为局部变量是在stack中，比较快。 3.5.3 位运算代替乘除法 3.5.12 静态方法代替实例方法 第四章并行程序优化 4.5 锁的优化 4.5.7 ReentrantLock 重入锁 4.5.9 自旋锁
Oracle 数据库设计阶段性能优化策略 通过对Oracle 数据库系统物理结构和逻辑结构的分析，阐述了在Oralce数据库设计开发阶段性能优化的一些策略和方法。 Oracle是目前使用最为广泛的大型数据库管理系统，提高Oracle数据库系统的运行效率，是整个计算机信息系统高效运转的前提和保证。影响Oracle数据库应用系统性能的因素很多，既有软件方面的因素，也包括数据运行的硬件环境、网络环境、数据库管理和维护方面的因素等。数据库系统设计开发阶段是Oracle应用优化的最佳阶段，也是主动优化阶段，能达到以最小成本获得最大性能增益的目的。通过对其逻辑存储结构和物理存储结构设计进行优化，使之在满足需求条件下，时空开销性能最佳，可以解决数据库系统运行过程中性能的渐进性下降或性能突降等问题，以保证系统运行的优良性能。 Oracle数据库的逻辑结构和物理结构 Oracle 数据库的逻辑结构是由一些数据库对象组成，如数据库表空间、表、索引、段、视图、存储过程、触发器等。数据库的逻辑存储结构(表空间等)决定了数据库的物理空间是如何被使用的，数据库对象如表、索引等分布在各个表空间中。 Oracle 数据库的物理结构从操作系统一级查看，是由一个个的文件组成，从物理上可划分为：数据文件、日志文件、控制文件和参数文件。数据文件中存放了所有的数据信息;日志文件存放数据库运行期间产生的日志信息，它被重复覆盖使用，若不采用归档方式的话，已被覆盖的日志信息将无法恢复；控制文件记录了整个数据库的关键结构信息，它若被破坏，整个数据库将无法工作和恢复；参数文件中设置了很多Oracle 数据库的配置参数，当数据库启动时，会读取这些信息。 逻辑结构的优化 逻辑结构优化用通俗的话来说就是通过增加、减少或调整逻辑结构来提高应用的效率，下面通过对基本表的设计及索引、聚簇的讨论来分析ORACLE逻辑结构的优化。 1、基本表扩展: 数据库性能包括存储空间需求量的大小和查询响应时间的长短两个方面。为了优化数据库性能，需要对数据库中的表进行规范化。一般来说，逻辑数据库设计满足第三范式的表结构容易维护且基本满足实际应用的要求。所以，实际应用中一般都按照第三范式的标准进行规范化，从而保证了数据库的一致性和完整性，设计人员往往会设计过多的表间关联，以尽可能地降低数据冗余。但在实际应用中这种做法有时不利于系统运行性能的优化:如过程从多表获取数据时引发大量的连接操作，在需要部分数据时要扫描整个表等，这都消耗了磁盘的I/O 和CPU 时间。 为解决这一问题，在设计表时应同时考虑对某些表进行反规范化，方法有以下几种：一是分割表。分割表可分为水平分割表和垂直分割表两种:水平分割是按照行将一个表分割为多个表，这可以提高每个表的查询速度，但查询、更新时要选择不同的表，统计时要汇总多个表，因此应用程序会更复杂。垂直分割是对于一个列很多的表，若某些列的访问频率
目录 一、服务配置建议 二、MySQL性能分析及建议 三、系统性能分析 很久以前在前公司给中企动力那边写的服务器分析建议，其实出就是一些简单参数调整仍后利用vmstat,top这些工具对系统性能做初步分析。 贴出来希望对朋友们学习有帮助，同时也欢迎朋友们补充！[此文档仅作参考和学习，具体优化比较复杂欢迎朋友们探讨！] 一、服务器配置 先阅读apache配置优化建议如下，再对相关参数进行调整，观察服务器状况. Apache配置优化建议: 进入/usr/local/apache2/conf/extra 目录下 Apache优化, 经过上述操作后，Apache已经能够正常运行。但是，对于访问量稍大的站点，Apache的这些默认配置是无法满足需求的，我们仍需调整Apache的一些参数，使Apache能够在大访问量环境下发挥出更好的性能。以下我们对Apache配置文件httpd.conf中对性能影响较大的参数进行一些说明。 (1) Timeout 该参数指定Apache在接收请求或发送所请求内容之前的最长等待时间（秒），若超过该时间Apache则放弃处理该请求，并释放连接。该参数默认值为120，推荐设置为60，对于访问量较大的网站可以设置为30或15。 (2) KeepAlive 该参数控制Apache是否允许在一个连接中有多个请求，默认打开。但对于大多数论坛类型站点来说，通常设置为off以关闭该支持。 (3) MPM - prefork.c 在默认情况下Apache使用Prefork（进程）工作模式，可以说这部分的参数设置是对Apache性能影响的核心和关键。用户可以在配置文档中找到以下配置段：
系统性能问题分析及优化策略方法 摘要：随着信息化建设的深入和普及，信息系统已经成为了社会的生产、生活重要组成部分，信息系统由各类型复杂的软、硬件组成，功能逻辑结构复杂，数据种类多样，系统的性能犹如系统的生命，是系统正常运行服务的关键，越来越受到人们的重视。如何优化系统性能，是系统设计研发者们必须考虑的问题。性能优化目标只有一个就是提高系统性能，但是性能分析优化的方法策略却多种多样，如系统的架构优化，程序的逻辑优化，内存、I/O、网络、磁盘优化，数据库优化等等。如何选择合适的优化方法，解决性能问题，是系统性能优化的关键。 关键词：性能、优化、系统、升级 System Performance Analysis and Optimization Strategy Abstract: With the development and popularization of grid informatization, the information systems has become an important part of social production and living. They are composing by types of complex information system software and hardware components. Their functions logical structures are of complex and their data types are diverse. The system performance is like living systems which is the key to the normal operation of the service, attracting more and more people's attention. How to optimize system performance is the problem that must be considered by the designer and developer. Performance Optimization has only one goal that is to improve system performance. However, performance analysis and optimization methods and strategies are various, such as system architecture optimization, logic optimization, memory optimization, I / O optimization, network optimization, disk optimization, database optimization and so on. How to choose a suitable optimization method to solve performance problems is the key to system performance optimization. Keywords: Performance, Optimization, System,Upgrade
服务器性能优化 1、Apache+tomcat集群方式 服务器基本设置：1个apache集成二个tomcat。 安装apache http server省略，访问地址为http://127.0.0.1:8081 安装tomcat，解压apache-tomcat-6.0.20.zip，测试时我是把两个tomcat分开放在不同的虚拟机，其中一个是和apache同一台虚拟机。 两个tomcat分别命名为worker2和worker3 先说tomcat.worker2的配置： server.xml 第一步：配置http监听端口，这里端口设为8079,该步骤非必要，只要不冲突就行了。
面向对象 构造器参数太多怎么办？ 用builder模式，用在 1、5个或者5个以上的成员变量 2、参数不多，但是在未来，参数会增加 Builder模式： 属于对象的创建模式，一般有 1.抽象建造者：一般来说是个接口，包含1）建造方法，建造部件的方法（不止一 个），2）返回产品的方法 2.具体建造者 3.导演者，调用具体的建造者，创建产品对象 4.产品，需要建造的复杂对象 对于客户端，创建导演者和具体建造者，并把具体建造者交给导演者，然后由客户端通知导演者操纵建造者进行产品的创建。 在实际的应用过程中，有时会省略抽象建造者和导演者。 不需要实例化的类应该构造器私有 如，一些工具类提供的都是静态方法，这些类是不应该提供具体的实例的。可以参考JDK 中的Arrays。 不要创建不必要的对象 1.避免无意中创建的对象，如自动装箱 2.可以在类的多个实例之间重用的成员变量，尽量使用static。
但是，要记住，是不要创建不必要的对象，而不是不要创建对象。 对象池要谨慎使用，除非创建的对象是非常昂贵的操作，如数据库的连接，巨型对象等等。 避免使用终结方法 finalizer方法，jdk不能保证何时执行，也不能保证一定会执行。如果有确实要释放的资源应该用try/finally。 使类和成员的可访问性最小化 编写程序和设计架构，最重要的目标之一就是模块之间的解耦。使类和成员的可访问性最小化无疑是有效的途径之一。 使可变性最小化 尽量使类不可变，不可变的类比可变的类更加易于设计、实现和使用，而且更不容易出错，更安全。 常用的手段： 不提供任何可以修改对象状态的方法； 使所有的域都是final的。 使所有的域都是私有的。 使用写时复制机制。带来的问题：会导致系统产生大量的对象，而且性能有一定的影响，需要在使用过程中小心权衡。 复合优先于继承 继承容易破坏封装性，而且会使子类的实现依赖于父类。 复合则是在类中增加一个私有域，引用类的一个实例，这样的话就避免了依赖类的具体实现。 只有在子类确实是父类的一个子类型时，才比较适合用继承。 接口优于抽象类 java是个单继承的，但是类允许实现多个接口。
前端优化方案 1.提升页面静态资源加载速度 (1) 1.1减少Http请求 (1) 1.1.1项目首页、访问量非常大的页面有自己单独css内容 (1) 1.1.2移除重复的脚本及样式，统一网站资源（js库、css库）的使用。.2 1.1.3整理优化并合并现css文件及js文件，将所有的css文件以及js文件 分为base、common、page三层 (2) 1.2压缩静态资源文件，减少文件体积大小 (2) 1.2.1采用CSS Sprites技术将页面内所有背景小图标整合到一张图片。 .. 2 1.2.2不要在HTML使用太多大图像 (2) 1.2.3采用开源工具来压缩减小css及js文件体积 (2) 1.3内嵌图像。 (3) 1.4静态资源尽量合并到少数几个域名访问，减少DNS查询 (3) 2.加快页面的渲染展示速度 (3) 2.1 Css和js文件的位置 (3) 2.2规范img标签的使用 (3) 2.3精简页面标签，减少DOM元素 (4) 2.4规范Css代码 (4) 3.服务器端静态资源访问优化 (4) 3.1服务器部署时通过web服务器及应用服务集群配置，让静态资源通过web 服务器提供访问，提高静态资源并发访问效率 (4) 3.2通过在web服务器配置静态资源的缓存以及压缩策略，提高用户访问速度. (4) 3.3通过第三方网络静态资源缓存服务(CDN)，提高网站访问速度，提升用户访 问体验。 (4) 1.提升页面静态资源加载速度 1.1减少Http请求 1.1.1项目首页、访问量非常大的页面有自己单独css内容 静态页面生成时直接生成到文件中，动态文件的话在模板文件中include。
网络性能优化总结 网络性能优化的目的是减少网络系统的瓶颈、设法提高网络系统的运行效率。对于不同的网络硬件环境和软件环境，可以存在不同的优化方法和内容。例如，在一个配置比较落 后而又需要提供各种新服务的网络中，管理员往往需要对内存、CPU磁盘、网络接口和服 务器等分别进行优化处理，以便适应新的网络运行要求。但是，在一个网络服务比较少而硬 件配置比较高的网络中，管理员不需要考虑整个网络的性能问题，只要利用一些性能和网络 监视工具对系统进行监视，然后对发现的问题进行专项处理即可。下面对网络性能优化过程 中的重要内容分别进行介绍。 721内存优化 内存是操作系统中的重要资源，不仅操作系统的运行需要它，而且各种应用程序和服务都需要调用它才能使用。从应用的角度来看，系统内存是引起各种系统问题的重要原因，是需要用户和管理员着重考虑的优化对象。 1.合理使用内存 在内存一定的情况下，合理地使用内存可以提高网络的性能。这要求管理员必须对系 统中的内存使用情况非常了解，对于那些不再需要的功能、应用程序或服务应及时关闭，以便释放内存给其他应用程序和服务。另外，管理员还可以通过系统设置来决定内存的主要优 化对象。一般，服务器的主要优化对象应该是后台服务，而工作站和单个计算机的主要优化 对象应该是前台应用程序。 要选择内存优化的主要对象，可执行下面的操作步骤： (1)打开“控制面板”窗口，右击“系统”图标，从弹出的快捷菜单中选择“打开” 命令，打开“系统特性”对话框。 (2)单击“高级”标签，切换到“高级”选项卡，然后单击“性能”选项组中的“性 能选项”按钮，打开“性能选项”对话框，如图7-1所示。 图7-1 “性能选项”对话框
1 数据库性能优化 ?优先考虑查询 数据库设计时，要优先考虑查询，因为在正常用户使用中，插入（insert）只有一次，但是会经常查询。例如在我们的OA中，起草一次，然后在接收端可能多个人要多次查询。 查询一般不要关联3个以上的表，也就是说一个业务的查询最多去关联3个表，如果必须要关联多个表，那么要尽可能的考虑怎么提高查询效率。 ?一定要考虑索引 在数据量很大的时候，一定要建立索引，索引虽说降低了插入和更新效率，但大大的提高了查询效率。在四川公文传输中通过建立索引，能 提升十几倍的效率。 ?分区 分区可以按照地域、时间等分区。我们现在的项目中主要是使用时间分区就可以了，分区可以避免查询时遍历很多条记录。 ?按新旧查询 这个也可以说是按照时间查询，例如：只查询半年内的数据，半年外的数据在另外一个功能模块中查询。这个主要是根据客户的使用习惯， 他们可能会经常查询半年之内的数据。这样避免每次都去遍历很多条记 录。 2 java性能优化 ?Hibernate缓存 Sprint和hibernate的结构现在是java开发的通用基本框架，所以不可能造成内存问题的，但现在网上也有人说hibernate内存有问题或则效率不高，这其实是没有真正掌握hibernate的技术。 Hibernate的缓存分为内在缓存、session缓存和查询缓存。可能和网上有些叫法不是很一样，道理都一样的。
内在缓存是hibernate的机制，当hibernate随着容器启动后，会把hibernate的pojo对象装载进入缓存中，这些是不能修改的。随着容器的关闭而自动释放。另外我们写的hql语言，hibernate会把这些编译成最低成的sql语句，也放在缓存中。这个也是随着容易的关闭而自动释放得。 Session缓存是随着session作用域的消失而消失，但通过在web.xml 中配置 openSessionInViewFilter，可以把session的作用域延长到jsp和action中。 查询缓存主要是用在更新很少，但查询很频繁的地方，提高查询效率和减少与数据库的交互。 Java内存 Java的内存分两部分： 持久化（perm）：这部分内存是装载进入jvm中是不会消失的，主要用在static中，还有例如：hibernate的hbm和pojo装载后都要把对象放在perm中。在第一次使用是装载近来，不会随着时间或并发量的变化而变化。 另一部分内存就是会随着使用的增加而增加，例如一个发文业务，并发100个人同时使用，那么就会执行100次装载，但这部分内存会随着使用的结束而释放。一般内存益处的问题都在这里，有些代码写的内存不会释放，还有代码写的过于消耗内存，造成并发很大时，内存还来不及释放已经把虚拟机内存撑暴。 Java虚拟机的内存在64位操作系统中可以无限开大，取决于硬件的内存配置。 Java虚拟机的内存在32位操作系统中只能开到1300M~1800M，取决于操作系统，一般linux操作系统可以比windows多开几百M。但可以使用垂直集群方法来解决这个问题，也就是在一台服务器上安装多个java容器。
ElasticSearch性能优化策略 ElasticSearch性能优化主要分为4个方面的优化。 一、服务器部署 1、增加1-2台服务器，用于负载均衡节点 elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。这两个参数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。 1.1>node.master: false node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点，只用于存储索引数据。使该node服务器功能单一，只用于数据存储和数据查询，降低其资源消耗率。 1.2>node.master: true node.data: false 该node服务器只作为一个主节点，但不存储任何索引数据。该node服务器将使用自身空闲的资源，来协调各种创建索引请求或者查询请求，讲这些请求合理分发到相关的node服务器上。 1.3> node.master: false node.data: false 该node服务器即不会被选作主节点，也不会存储任何索引数据。该服务器主要用于查询负载均衡。在查询的时候，通常会涉及到从多个node服务器上查询数据，并请求分发到多个指定的node服务器，并对各个node服务器返回的结果进行一个汇总处理，最终返回给客户端。 2、关闭data节点服务器中的http功能 针对ElasticSearch集群中的所有数据节点，不用开启http服务。将其中的配置参数这样设置：http.enabled: false，同时也不要安装head,bigdesk,marvel等监控插件，这样保证data节点服务器只需处理创建/更新/删除/查询索引数据等操作。 http功能可以在非数据节点服务器上开启，上述相关的监控插件也安装到这些服务器上，用于监控ElasticSearch集群状态等数据信息。 这样做一来出于数据安全考虑，二来出于服务性能考虑。 3、一台服务器上最好只部署一个Node 一台物理服务器上可以启动多个Node服务器节点（通过设置不同的启动port），但一台服务器上的CPU,内存，硬盘等资源毕竟有限，从服务器性能考虑，不建议一台服务器上启动多个node节点。 二、服务器配置 1、配置索引线程池的大小 ElastiSearch服务器有多个线程池大小配置。主要有：index，search，suggest，get，bulk，percolate，snapshot，snapshot_data，warmer，refresh。 在此主要针对index和search进行一个配置调整。index操作包含：创建/更新/删除索引数据。search操作主要针对用户的各种搜索操作。 具体配置如下： threadpool: index: type: fixed size: 100 search: type: fixed
https://www.doczj.com/doc/417227832.html,中常用的26个优化性能方法收藏 1. 数据库访问性能优化 数据库的连接和关闭 访问数据库资源需要创建连接、打开连接和关闭连接几个操作。这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证，比较耗费服务器资源。https://www.doczj.com/doc/417227832.html,中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响。系统将用户的数据库连接放在连接池中，需要时取出，关闭时收回连接，等待下一次的连接请求。连接池的大小是有限的，R1如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接，必然大大影响性能。因此，在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接，使用完毕后马上关闭，从而尽量减少数据库连接打开的时间，避免出现超出连接限制的情况。 使用存储过程 存储过程是存储在服务器上的一组预编译的SQL语句，类似于DOS系统中的批处理文件。存储过程具有对数据库立即访问的功能，信息处理极为迅速。使用存储过程可以避免对命令的多次编译，在执行一次后其执行规划就驻留在高速缓存中，以后需要时只需直接调用缓存中的二进制代码即可。另外，存储过程在服务器端运行，独立于https://www.doczj.com/doc/417227832.html,程序，便于修改，最重要的是它可以减少数据库操作语句在网络中的传输。 优化查询语句 https://www.doczj.com/doc/417227832.html,中ADO连接消耗的资源相当大，SQL语句运行的时间越长，占用系统资源的时间也越长。因此，R2尽量使用优化过的SQL语句以减少执行时间。比如，不在查询语句中包含子查询语句，充分利用索引等。 2. 字符串操作性能优化 使用值类型的ToString方法 在连接字符串时，经常使用"+"号直接将数字添加到字符串中。这种方法虽然简单，也可以得到正确结果，但是由于涉及到不同的数据类型，数字需要通过装箱操作转化为引用类型才可以添加到字符串中。但是装箱操作对性能影响较大，因为在进行这类处理时，将在托管堆中分配一个新的对象，原有的值复制到新创建的对象中。R3使用值类型的ToString方法可以避免装箱操作，从而提高应用程序性能。 运用StringBuilder类 String类对象是不可改变的，对于String对象的重新赋值在本质上是重新创建了一个String 对象并将新值赋予该对象，其方法ToString对性能的提高并非很显著。R4在处理字符串时，最好使用StringBuilder类，其.NET 命名空间是System.Text。该类并非创建新的对象，而是通过Append，Remove，Insert等方法直接对字符串进行操作，通过ToString方法返回操作结果。其定义及操作语句如下所示： int num; System.Text.StringBuilder str = new System.Text.StringBuilder(); //创建字符串str.Append(num.ToString()); //添加数值num Response.Write(str.ToString); //显示操作结果