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性能优化是降低成本的手段之一，每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化，一方面提升系统性能，另外一方面对腐化的代码进行清理。本文结合业务平台性能优化的经验，探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。性能优化是降低成本的手段之一，每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化，一方面提升系统性能，另外一方面对腐化的代码进行清理。现结合业务平台性能优化的经验，探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。性能优化本质上是对资源的合理利用，将更珍贵的资源用在更重要的业务上，从而实现资源的充分利用，资源的合理利用。性能优化的对象包括业务运行的容器、业务依赖的中间件、业务依赖的数据库存储的优化，性能优化包括两部分：一、发现需要性能优化的点；二、改造代码设计实现性能优化；对于业务容器来说，需要性能优化的点，往往是对系统开销最大的业务方法，这部分代码功能上并没有任何问题，但在性能上并不是最优，在资源比较充足的情况下，这部分逻辑并不会导致性能问题，但当系统压力比较大，或者业务流量比较高的情况下，这部分就会成为压力最大的点。将流量在部分容器上做放大，利用工具采集系统中的堆栈及性能数据。放大系统流量的情况下，需要提前关闭应用及容器的限流，可以利用Sentinel脚本调整。curl http://localhost:8719/switchSet?value=false
curl http://localhost:8718/setSwitch?value=false
一、Duct引流验证
Duct引流， duct调整某一台机器的CS权重，将其他容器的流量引流到对应的ip上，从而实现压力的放大。
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Amazon压测，根据特定的业务场景，构造压测压测数据，压测模型，在gray4环境中打一部分压测流量，利用压测流量将系统的负载打高。Amazon更适用于大促场景下的性能优化，能确定某些接口的比例，及场景的比例。系统负载流量增加后，各个环节的系统性能消耗都会被放大，此时利用工具可以分析系统的性能情况。系统分析工具会带来系统压力增加，非必要情况下，尽量在隔离环境统计数据。Arthas性能数据采集
Arthas提供了非常多的工具脚本，其中一部分数据组合起来使用，可以很方便的辅助做性能分析及线上问题排查，这里对其中常用的指令及使用场景做汇总。安装方式：curl -sLk http://ops.jm.taobao.org:9999/pandora-web/arthas/install.sh | sh | | |
| 查看当前JVM下ClassLoader的列表及加载的实例统计信息 | - 常见于排查Metaspace空间利用率问题，常见的场景是由于Groovy脚本导致的Metaspace增加，进而导致应用FGC的问题排查
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| | - 常见于黑盒分析，无法快速活的源码的情况下分析程序内部逻辑的场景
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| | - 常见于分析开关、配置、部分数据的情况，在分析性能数据时可以辅助排查
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| | - 常见于分析热点方法调用来源，结合条件过滤，可以快速定位到异常数据产生的来源以及调用频率
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| | - 常见于分析耗时情况，分析某一个方法耗时的原因。比如分析鹰眼某一个接口耗时很高的原因
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| | - 分析线上方法的入参及返回值，结合条件判断，可以快速知道某一个函数可能走到的场景
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| 内部使用了Async Profiler工具，可以用来采集内存、cpu、锁、cache miss等火焰图数据 | - 启动分析，分析应用启动速度慢的原因，并行化，锁等场景
- 内存分配分析，分析JVM应用Old区增长较快的原因
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| | - 获取jvm中某些类的实例列表，进而利用其他指令分析内部的数据
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| | - jfr快照分析，可以快速分析整个JVM的运行情况。
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场景一、CPU资源开销分析
利用profiler指令采集应用容器的性能，profiler start 默认采集的CPU的数据， profiler stop 自动dump对应的文件数据。[arthas@2093]$ profiler startProfiling started[arthas@2093]$ profiler stopOKprofiler output file: /home/admin/ump2/bin/arthas-output/20230213-191902.html[arthas@2093]$ exit
场景二、JVM内存中分配了比较多的对象，但很快回收，希望找到临时对象创建比较频繁的堆栈。
[arthas@2093]$ profiler -e alloc startProfiling started[arthas@2093]$ profiler stopOKprofiler output file: /home/admin/ump2/bin/arthas-output/20230213-192148.html[arthas@2093]$ exit
场景三、应用启动速度比较慢，希望找到原因。
[arthas@2093]$ profiler start -e wallProfiling started[arthas@2093]$ profiler stopOKprofiler output file: /home/admin/ump2/bin/arthas-output/20230213-192812.html[arthas@2093]$
场景四、利用JFR分析JVM整体的运行情况，采集数据用作分析。
[arthas@82348]$ jfr start -n test[arthas@82348]$ jfr stop -r 1 -f /tmp/1.jfrStop recording 1, The result will be written to:/tmp/1.jfr
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天巡数据采集性能数据
工具地址： https://explorer.alibaba-inc.com/perf/#/profile注意： 指标采集功能从实现上基本都是在运行的JVM进程上挂载agent，随后对部分代码进行增强及注入，会引起类的退优化及C2编译，本身会导致程序的CPU增高，对于性能的采集不能在系统高负载的情况下执行。必要时在仿真环境里执行。 | | |
| 内核火焰图，统计内存分配的情况，利用统计TLAB中的内存分配 | |
| | - 性能分析，统计系统性能衰减的原因，分析消耗cpu的点以及执行频率高的代码段
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| 线程分布分析，将线程堆栈制作成火焰图形式，方便分析 | |
| jprofiler的快照采集，利用关在agent数据，采集1分钟的CPU快照 | - 性能分析，类似CPU火焰图，但可以利用Jprofiler的图形化界面，进行对比分析
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| 利用JDK提供的jcmd dump jvm的metaspace数据 | |
| 利用perf-map-agent生成jvm的符号表，利用Linux自带的Perf工具分析系统的性能数据，结合flame-graph可以生成类似的火焰图 | |
黑屏场景下的性能分析
特殊的环境下，可能无法使用配套的工具，此时应尽量利用JVM及Linux系统中自带的工具，采集数据后，在本地利用工具进行数据分析。一、利用Perf分析系统性能，Perf是linux内核提供的性能分析工具，利用该工具可以很方便的分析整机的性能数据CPU消耗来自非Java程序的场景，或者希望结合Java程序整体分析系统情况的场景📎perf-map-agent.compiled.tgz：https://yuque.antfin.com/attachments/lark/0/2024/gz/8526/1704162543426-7fcb3be9-4465-475e-8518-4cf6449ca3c8.gzsudo yum -y install perfsh create-java-perf-map.shsudo perf record -ag sudo perf report
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图1.4 利用Perf结合perf-map-agent 分析高CPU消耗数据分析应用在启动过程中，应用运行的堆栈，进而分析出启动过程中，应用执行耗时最多的热点代码，进而针对性的做启动优化$cat 1.shfor i in `seq 10000`do
/opt/taobao/java/bin/jstack $1 > /tmp/$1.$i.log
done
三、利用jmap、jcmd dump数据，相关数据dump出来后，可以进一步通过工具进行分析
/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help CodeCache.dump/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help Compiler.CodeHeap_Analytics/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 JVMTI.data_dump/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help Metaspace.dump/opt/taobao/java/bin/jmap -dump:format=b,file=/tmp/heap.bin 82348
图1.5 jcmd 分析CodeCache的大小及区间数据 | |
- 不合理的算法使用，ArrayList 频繁的更新删除，LinkedList 频繁的按照index 获取数据
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- 大量的日志打印，持续日志打印；日志框架性能的比较，同步Or异步
| - 日志打印会消耗很大的性能，会涉及到内存占用、磁盘IO、锁等待等消耗性能的情况
- 大量的日志打印，会带来更大的网络开销及存储开销（staragent日志采集、Sls日志存储）
- logback > log4j2 > log4j ; 异步打印优于同步打印
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| - 包装类型在解决了空和默认值的区别，在小流量场景下可以解决编码复杂性
- 在一些极端的场景下，类的频繁Box/UnBox会带来相对较多的性能开销
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- 使用本地缓存， 年轻代的对象被老年代引用，ygc 耗时增加
| - 本地缓存可以降低远程的数据调用，提高业务的响应RT，是性能优化的一个可选方式
- Cms、G1 gc 等分带GC，控制了gc的范围，减少整体GC的频率，但是缓存的频繁更新会带来数据的频繁创建，进而导致ygc耗时的增加（本地缓存会存在old区对young区的引用）。
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| - 常见与大型的项目中，代码共建性，循环的调用，重复的初始化，重复的数据统计等带来的性能开销。
- 此时合理利用上下文缓存，对象缓存，能够显著降低系统性能开销
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| - 字符串的匹配、正则等均为消耗性能比较大的代码，热点代码中应尽量少用
- String.format/String.split 内部均会使用到正则，热点代码尽量少用
- String.isNotBlank/String.isNotEmpty 性能上会有较大的差异。
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| - 业务逻辑上会存在判断比较，从代码风格上，判断逻辑在一起返回会可读性会比较好，但本身会增加计算的复杂度
- 条件判断应该做到尽早返回，并合理利用最短路径的特点，将尽早返回的条件提前，减少业务开销
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| - jdk中的集合类都会自动扩容，频繁的集合操作，会带来集合的扩容，这部分会带来隐形的资源开销。
- 利用工具类为集合设置合理的初始大小，避免集合频繁扩容
- com.google.common.collect.Maps#newHashMapWithExpectedSize
- com.google.common.collect.Sets#newHashSetWithExpectedSize
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| - 对于热点数据的计算，结合业务合理利用缓存，降低计算的压力。
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- 二分查找、hash、bloomfilter、字典树、hyperloglog、bitmap、hashset
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经常会出现同样是8C16G的容器，但表现出来的性能确差异很大，这个在集团内表现尤为明显，这种情况实际和集团内部的编排策略有一定的关系。也可能和集团内部的机型差异存在关系。目前集团存在多种不同的机型，F4x、F5x、F6x、M机型等。不同的机型单核性能上表现会有差异。 | | |
| | 4代机型，性能较差，主要分布在日常环境，cpu频率在2.5GHZ左右。 |
| 5代机型，不带神龙Moc卡，使用本地盘，性能比F4x好，主要集中在mix25g |
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| 倚天机型，主要在南通部署，FY24张北也会做部署。JDK8上单核性能弱于JDK11， JDK11上单核略弱于F6x |
二、由于编排方式带来的性能差异
在X86架构下，由于超线程的存在，业务容器实际使用的是物理核心上的超线程，当一个8C16G的容器独占8个物理核的时候，性能会最好。当8C16G的容器占用4个物理核的时候，性能会相对最差。结合跨Numa、跨socket等编排方式，也会带来性能的差异。 | |
| 8C16G容器，独占使用同一个Socket上的8个物理核（P4-P11 未编排容器） | |
| 8C16G容器，独占使用跨Socket上的8个物理核（P20 - P28) | Socket可以简单对应到主板上的Cpu插槽，跨soeck后，会导致Cpu之间跨socket访问内存及cache，性能相比前一种场景要差，具体差异还和应用特性有关，大内存带宽的应用性能会相对更差 |
| 8C16G容器，使用同一个Socket上的8个超线程，物理核对端被其他应用占用 | 由于超线程之间会存在L1、L2cache的共享，两个超线程之间会存在资源争抢，此时性能也会受到影响 |
| 8C16G容器，使用同一个socket上的4个物理核 | 此时应用的表现比较稳定，不会收到外部性能的差异产生影响。一般情况下性能表现最差，但比较确定 |
数据库慢查询的优化
数据库侧的性能问题，主要有以下集中情况导致，常见的优化手段为：一、合理利用前置的缓存，降低对数据库的访问量。缓存从效率及成本上都优于数据库。二、清理数据库中的数据，对过期的数据、访问量少的冷数据进行清理及迁移。降低数据库的存储大小，对在线的查询会有帮助，对离线的存储、引擎、缓存等场景也会有收益。三、合理调整索引，结合业务场景丰富查询条件，提高数据库的执行效率。四、利用数据库聚合特性，调整主键的组成，提高数据的聚合度，降低逻辑读。 | |
| - 如果是查询请求，可以适当的利用缓存，降低数据库的压力，和数据库相比，缓存的效率更高，成本更低
- 如果是写请求，评估业务的合理性，是否能降低业务请求的频率，不如通过限速、削峰的方式降低数据库的压力
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| - 结合业务场景适当增加SQL条件，让SQL走到先存的索引上
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| 走到索引，但是召回数据量过大，导致的SQL执行效率低 | |
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缓存类优化（Tair、Redis）
缓存类存储对随机的访问上效率上都非常高，在日常及大促的核心场景中发挥比较大的作用。缓存类常见的问题： | |
| - 分析调用的合理性，适当使用前置缓存进行拦截（IC、UIC的前置缓存）
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| - 典型的热点场景，一般热点场景客户端可以增加对热点的缓存，降低整体的qps。
- 对于Tair 也可以利用tair自身的Hotzone来进行处理
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| - 写Qps大的场景，需要对key进行拆分，让单个key的写hash到不同的ds上，分摊压力。
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| 个别Key的读QPS量级大，而且单key的也比较大 | - 一方面按照热点key进行处理，另外一方面需要对大key进行拆分
- 大key会带来带宽打满，对于tair来说表现为带宽限流
- 对于Redis，在slb、poxy、ds层均有可能被打满，紧急情况下有限扩容。
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应用间链路依赖，一般是在单应用容量优化完成后，从整个链路上考察，优化链路的RT及链路的CPU开销。一般应用链路的优化，需要结合应用链路分析来考虑，这里主要利用鹰眼的数据进行分析。 | |
| - 一般情况下是由于链路上某一个环节存在调用放大导致，且后续的调用会同步执行导致RT增加
- 性能考虑， 评估是否能降低调用量的方式（重复调用，模型合理性等）
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| - 适当精简链路上Module对象的字段，减少传输数据的大小。
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| 不合理的调用链路（A-B-C) --> (A-C) | - 精简链路，减少不必要的代理调用（ump2直连Fp2的数据库）
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Q：例如ASI排查场景中，看到pod cpu高 或者 load高，但根因是出在其他地方，可能是安全插件rasp负载高、也可能是后台异常内存回收、也可能是宿主机负载高导致，现在全凭经验做排除法，有没有类似字典的方式手段定位问题？A：一般情况下出现这种情况，可以从几个角度缩小问题产生的范围。1）是不是该宿主机上的所有容器都有类似的表现？如果所有容器都有类似的表现，那基本上是宿主机的问题，可能是由于离线导致，可能是由于内存回收，可能是由于部分agent导致，此时case by case分析，也可以让TRE团队协助分析。2）如果宿主机上只有本容器出现问题，大概率是本容器自身的问题，此时可以从几个角度入手：Q：平台中使用到了云平台中相关的中间件比如Kafka、Redis等，由于平台运行环境（Daily、PPE、Online）不同最少需要申请两个实例，一个Daily实例和Online实例。Online环境申请的规格是最低配置就可以满足，同时Daily环境中平台流量很小所以最低规格配置就大大浪费了，但是云平台又不支持更小规格配置申请，能否和云平台的同事沟通下此类问题。A：弹内一般情况下，数据库节点、缓存节点实际规格非常小，成本相对比较低。如果对成本有更进一步的诉求，可以考虑多业务公用的方式，一般情况下日常的存储及QPS量级均非常小，若干个业务共用同一套存储不会带来太大的问题，对于缓存需要重点考虑的就是隔离的问题，这部分可以通过工具方式解决。你时常焦虑吗？一般是在什么场景，工作或生活？我们是否掉入了“别人贩卖的焦虑”（PUA、35岁危机）的陷阱？
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